Inteligencia artificial en el automóvil El sector automotriz está al borde de una revolución masiva. Los ambiciosos fabricantes de automóviles han comenzado a implementar tecnología innovadora en sus productos y operaciones para mantenerse un paso por delante de sus competidores en el mercado.
El automóvil contemporáneo se fortalece con tecnología y aplicaciones:
- Sensores que recogen información útil sobre el estado del vehículo y el comportamiento del conductor. Algoritmos complejos de aprendizaje automático (ML) que traducen los datos adquiridos en informes significativos.
- así como el uso de estos datos para segmentar a los clientes y brindar servicios personalizados. Estos son solo algunos de los casos de uso de inteligencia artificial más frecuentes en aplicaciones automotrices en este momento.
- Estas mejoras solo han mejorado la interacción entre los fabricantes de equipos originales de automóviles y los proveedores de soluciones de tecnología de software especializado.
Embitel ha estado creando soluciones disruptivas para los automóviles conectados del futuro como socio tecnológico de confianza para fabricantes de equipos originales (OEM) de automóviles y proveedores de primer nivel a nivel mundial. Nuestro equipo de IoT, que incluye profesionales en inteligencia artificial (IA), soluciones en la nube y software integrado, ha combinado el conocimiento empresarial con herramientas y procesos sofisticados para brindar información clave para la toma de decisiones futuras.
En esta publicación, analizamos algunos de los diferentes AI/ML tendencias en el sector automotriz, así como las ideas y productos que las acompañan y que hemos desarrollado en nuestro Laboratorio de Innovación IoT en Bengaluru.
Aplicaciones de IA en la industria automotriz
El uso de inteligencia artificial y ciencia de datos ha ayudado no sólo a los fabricantes de automóviles, sino también a proveedores de piezas y software, empresas de alquiler de vehículos y otras empresas relacionadas con el sector automotriz.
Los visionarios de las industrias de automóviles conectados y de conducción autónoma utilizan la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) para crear innovaciones revolucionarias.
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es uno de los mejores ejemplos de cómo se puede utilizar la ciencia de datos para ofrecer valor a la industria automotriz.
El análisis en la fabricación es una herramienta excepcionalmente potente en la cadena de valor de la fabricación. Para aprovechar al máximo el potencial de la ciencia de datos, es necesario evaluar y recopilar datos de diversas funciones a lo largo de todo el ciclo de vida.
Esto sugiere que un enfoque analítico de extremo a extremo que incluya análisis de la fuerza laboral, gestión de activos/inventario y planificación operativa es fundamental para generar información.
La aplicación de inteligencia artificial (IA) en la producción de automóviles ayuda a los fabricantes a reducir los costos de fabricación y, al mismo tiempo, proporciona una planta de producción más segura y eficiente.
Las anomalías en los productos pueden identificarse fácilmente mediante tecnologías como la visión artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) pueden emplearse para el desarrollo y la simulación de productos.
La IA también ayuda a predecir fallos en componentes automotrices
Recomendaciones de mantenimiento del vehículo. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse para ofrecer a los conductores recomendaciones de mantenimiento del vehículo. Es posible predecir cuándo ocurrirá el próximo evento o problema de este tipo basándose en su ocurrencia anterior.
Los datos adquiridos por los sensores de un vehículo, por ejemplo, pueden mostrar calentamiento progresivo, fricción o ruido. Estos problemas podrían provocar la falla de algún componente del vehículo en el futuro.
El algoritmo de aprendizaje automático captura estos sucesos periódicamente y analiza la frecuencia con la que ocurren.
Basándose en los datos, también pronostica adecuadamente cuándo fallará el vehículo o artículo.
Para evitar este tipo de averías, el conductor debe tomar precauciones, como revisar el vehículo y programar servicios de mantenimiento. Este es un ejemplo conocido de mantenimiento predictivo automotriz.
Los fabricantes de equipos originales (OEM) de automóviles están incorporando progresivamente el mantenimiento predictivo en sus automóviles para aumentar la adhesión de los clientes a los programas de mantenimiento del vehículo, promover la satisfacción del cliente y mejorar la reputación de la marca.
Análisis del comportamiento del conductor
Las aplicaciones automotrices basadas en IA y aprendizaje profundo pueden proporcionar una gran cantidad de información útil sobre el vehículo. Las cámaras y los sensores infrarrojos pueden monitorear con precisión la actividad del conductor y enviar mensajes de advertencia para ayudar a prevenir accidentes. Algunas de las principales áreas de atención del análisis del comportamiento del conductor incluyen la identificación de:
Los sensores del IoT pueden recopilar datos sobre la velocidad del conductor, las curvas rápidas y las frenadas bruscas, entre otros. Estos datos pueden evaluarse continuamente para generar una impresión del comportamiento del conductor en la carretera.
Project Genie, una aplicación intuitiva para smartphones creada por ingenieros de Embitel, puede analizar el rendimiento del conductor en carretera y ofrecer comentarios al final de cada viaje. Esto ayuda al conductor a comprender los fallos de su conducción y a tomar medidas correctivas para su seguridad.
Distracción del conductor Los sistemas automotrices basados en aprendizaje automático que identifican la distracción del conductor y brindan indicadores de alerta temprana pueden ayudar a los conductores.
Un conductor, por ejemplo, puede estar haciendo diversas cosas mientras conduce. Esto incluye contestar llamadas, enviar mensajes de texto, extender la mano hacia el asiento trasero, conversar con los pasajeros, fumar, usar el sistema de infoentretenimiento para reproducir música, etc.
Aplicación para detectar distracciones al volante
1- DriveSafe, un software de detección de distracciones en tiempo real desarrollado por el Laboratorio de Innovación de Embitel, puede evaluar el comportamiento del conductor y clasificarlo como concentrado o distraído. El conductor recibe alertas de distracción mediante notificaciones de audio y SMS, lo que le permite concentrarse en la carretera.
2- Somnolencia del conductor. Las aplicaciones para automóviles basadas en aprendizaje automático pueden identificar la apertura ocular y la postura de la cabeza del conductor. Si se detecta somnolencia, la aplicación envía una alerta para informarle.
Análisis del comportamiento del conductor en el sector asegurador:
Se crean perfiles de riesgo detallados para cada conductor según su rendimiento al volante, sus preocupaciones personales, sus problemas de salud y otras variables que podrían afectar su conducción. Esta información se utiliza para calcular la prima.
Examinando las condiciones de la carretera
Las aplicaciones para automóviles impulsadas por inteligencia artificial pueden identificar las condiciones de la carretera en tiempo real, informando a los conductores sobre obras de construcción, accidentes, restricciones de velocidad y cierres de carreteras antes de comenzar su viaje.
Embitel's AI/ML Los desarrolladores diseñaron una aplicación para smartphones basada en el IoT para monitorizar el estado de la carretera y ofrecer a los conductores la ayuda de navegación adecuada en función de estas variables. Basándose en baches, badenes y cierres de carreteras, este software calcula la mejor ruta. El conductor también recibe una notificación del badén o bache unos 100 metros antes de llegar.
Esta información es muy útil para quienes viajan diariamente en lugares donde hay congestión de tráfico habitual y actividades de construcción de carreteras.
Examinando las condiciones de la carretera
Si una persona conduce en una ciudad nueva, debe confiar completamente en una herramienta de mapas en línea para encontrar la mejor ruta. Desconocería las carreteras sin pavimentar que podrían formar parte de la ruta óptima de la aplicación. La aplicación para smartphones de nuestros ingenieros puede integrar información sobre el estado de la carretera y el tráfico para ofrecer la ruta óptima.
Conclusión
El aumento de la competencia, la presión de los costes y la inestabilidad afectan a la industria automotriz. Incluso pequeñas modificaciones pueden ayudar a los fabricantes de automóviles a lograr avances significativos para aumentar su cuota de mercado. Dado que la ciencia de datos se está convirtiendo en un factor decisivo en el sector automotriz, ofrece numerosas posibilidades.
Ha llegado el momento de usar la inteligencia artificial en aplicaciones automotrices. Contáctenos si tiene alguna idea innovadora. AI/MLConcepto de aplicación basado en la nube. Podemos ayudarle a hacer realidad su concepto.
