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No te imaginarás todos los usos que tiene la inteligencia artificial en el mundo de los autos
¿Qué es la inteligencia artificial? Si bien hay muchas formas de definirla, el significado que comúnmente identificamos es como la inteligencia llevada a cabo por máquinas.
Esta máquina inteligente percibe su entorno e imita las funciones cognitivas, que son consideradas humanas. Tal es el caso de la percepción, razonamiento, aprendizaje y resolución de problemas. De esta manera, aplica estos conocimientos para realizar tareas y funciones concretas.
Por esta razón, sus usos son múltiples, haciendo mucho más eficientes múltiples procesos que hasta ahora eran desempeñados por humanos. No sólo tienen la capacidad de realizarlo de manera más rápida, sino con un nivel máximo de precisión.
De esta manera, la IA ha llegado para quedarse, no sólo en la industria automotriz, sino tiene inimaginables aplicaciones en múltiples giros a nivel mundial.
Evidentemente, uno de los usos que más reconocemos de la IA es en la conducción autónoma, es decir, los autos que conducen solos. El aprendizaje profundo, conocido como deep learning, es una de las tecnologías más utilizada en estos vehículos.
Una parte interesante es que los ingenieros no siempre se explican realmente cómo funciona, es decir, cómo aprenden y toman decisiones, debido a que ello significaría el interpretar y comprender el comportamiento de miles de neuronas simuladas e interconectadas en cientos de capas, cosa que no hemos logrado ni con el cerebro humano.
¿Por qué? El aprendizaje profundo no es lineal y es automático, es decir, la computadora tiene la capacidad tanto de aprender sin ser programado explícitamente, como de cambiar a partir de nueva información.
¿Robots más rápidos e inteligentes? BMW Group, en colaboración con Nvidia, están mejorando sus robots para aumentar su uso de tecnología informática de alto rendimiento en logística. Esto incluye robots logísticos inteligentes, análisis de datos y la simulación de alta definición de procesos logísticos.
De esta manera, se puede optimizar la robótica y el flujo de material, así como llevar las simulaciones en el proceso de planificación a un nuevo nivel.
Esto es posible gracias a que estos robots tienen mejor coordinación y capacidad para reconocer personas y objetos. A su vez, las mejoras en el sistema de navegación les permiten identificar obstáculos como montacargas, trenes de remolque y personas de manera más rápida y más clara.
El beneficio es que esto les permite calcular rutas alternativas en cuestión de milisegundos. Al basarse en inteligencia artificial, las aplicaciones de robótica pueden aprender y aplicar diferentes respuestas a personas y objetos.
Estos robots tienen la función tanto del transporte autónomo de materiales, como para seleccionar, agarrar y manejar componentes y cargadores. Para ello, utilizan una serie de redes neuronales profundas que incluyen percepción, segmentación, estimación de posición y estimación de posición humana.
Además de los datos reales, los robots están entrenados para renderizar piezas de máquinas con trazado de rayos en una variedad de condiciones de iluminación y oclusión. Los robots también están virtualmente entrenados por lo que, al operar en un entorno virtual, varios miembros de BMW en diferentes ubicaciones geográficas pueden trabajar en un entorno simulado.
Finalmente, la tecnología informática de alto desempeño, en combinación con la inteligencia artificial, permite una eficiente planificación logística virtual.
La IA también es de mucha utilidad para aumentar la calidad en las plantas de pintura de BMW. Con base en un proyecto piloto en la planta de pintura de Múnich, ha demostrado que esta tecnología brinda una precisión aún mayor para controlar sistemas altamente sensibles.
En palabras de la marca, con la actual tecnología de filtración de última generación, el contenido de partículas de polvo más fino en las líneas de pintura varía según el aire ambiente extraído. Si el contenido de polvo excede el umbral, la pintura húmeda podría atrapar partículas y dañar visualmente la superficie pintada. Para evitarlo, ahora cada carrocería recién pintada debe someterse a una inspección automática de la superficie en el área de pintura. Los datos recopilados en estas inspecciones se utilizan para desarrollar una base de datos integral para el análisis de partículas de polvo.
De esta manera, con algoritmos de inteligencia artificial, es posible comparar datos en vivo de sensores de partículas de polvo en las cabinas de pintura y secadores. Cuando los niveles de polvo aumenten debido a la temporada o durante períodos secos prolongados, el algoritmo puede detectar esta tendencia a su debido tiempo. Así, puede determinar el mejor momento para el reemplazo del filtro.
Para ello, utiliza información de numerosos sensores y datos de inspecciones de superficie. Así, el algoritmo monitorea más de 160 características relacionadas con la carrocería del vehículo. Al predecir la calidad de la aplicación de pintura con mucha precisión, esta solución será adecuada para su aplicación en producción en serie, una vez que se haya desarrollado una base de datos aún más amplia para el algoritmo.
¿Te imaginas que un sistema en el auto pudiera predecir la gravedad de lesiones en caso de accidente? Pues bien, Hyundai y la empresa MDGo, una empresa israelí especializada en sistemas de inteligencia artificial médica, ya están trabajando en ello.
Esta nueva tecnología de análisis inteligente de lesiones permite una evaluación temprana de la respuesta médica requerida, gracias a que predice la gravedad de las lesiones al conducir.
¿Cómo funciona? Utiliza un algoritmo que mide las condiciones corporales de los pasajeros en tiempo real. La tecnología interpreta los datos del accidente, los recopila y los envía a los servicios de emergencia en términos médicos después de los siete segundos de impacto. De esta manera, alerta a los servicios de emergencia de las posibles lesiones de un conductor, gracias al uso de sensores en el vehículo y la tecnología MDGo.
¿El mayor beneficio? Proporcionar la «hora de oro», término que refiere al período de tiempo después de una lesión traumática durante el cual existe mayor probabilidad de que un rápido tratamiento médico y quirúrgico prevenga la muerte.
En los sistemas de telemetría, con la IA se pueden monitorear aún mejor los riesgos de una flotilla de transporte en cuestión de minutos. Esto permite gestionar las unidades y predecir eventualidades de todo tipo en carretera.
¿Qué te parece el mundo con inteligencia artificial?
#elfuturodelautoeshoy
