El aprendizaje automático (ML) suele asociarse a avances de productos en la industria automotriz, como los automóviles autónomos, la asistencia para el estacionamiento y el cambio de carril y los sistemas de energía inteligentes. Además, el aprendizaje automático también tiene un gran impacto en la función de marketing, desde la forma en que los especialistas en marketing automotriz establecen objetivos y analizan el retorno de la inversión hasta la forma en que se comunican con los clientes.
Además, las tecnologías de IA tienen un enorme potencial cuando se utilizan en procesos de fabricación y producción, así como en vehículos para habilitar funciones a bordo. En pocas palabras, la ciencia de datos no se limita a los coches autónomos. La ciencia de datos y la tecnología de aprendizaje automático pueden ayudar a los fabricantes de automóviles a mantenerse competitivos al mejorar todo, desde la investigación hasta el diseño, la fabricación y el marketing.
Según Gartner, el número total de vehículos nuevos con tecnología que permite la autonomía aumentará de 137.129 en 2018 a 745.705 en 2023. Se prevé que el mercado mundial de vehículos autónomos alcance los 37.000 millones de dólares en 2025.
En este artículo, repasaremos algunas áreas de la industria automotriz que han sido revolucionadas por el aprendizaje automático, junto con algunos ejemplos de la vida real de empresas que están logrando avances encomiables en este sector.
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1. Diseño y fabricación
Los fabricantes de vehículos pueden utilizar soluciones basadas en IA y algoritmos de aprendizaje automático para optimizar los procesos de producción, acelerar la clasificación de datos durante las evaluaciones de riesgos y evaluar los daños del vehículo, entre otras cosas. En la industria automotriz, se utilizan con frecuencia sistemas de IA y soluciones robóticas basadas en tecnologías como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y las interfaces conversacionales.
La tarjeta gráfica Quadro RTX de Nvidia, por ejemplo, aprovecha la IA para acelerar drásticamente los procedimientos de diseño. Rethink Robotics desarrolla robots colaborativos para actividades como manipular objetos pesados e inspeccionar piezas fabricadas.
2. Experiencia del pasajero
Los fabricantes equipan sus vehículos con una variedad de aplicaciones impulsadas por IA destinadas a mejorar la experiencia de los pasajeros para garantizar que sean seguros y estén satisfechos. Para evaluar el estado del conductor y los pasajeros, varios sistemas emplean tecnologías como el reconocimiento facial y el reconocimiento de emociones. Otros utilizan tecnologías de procesamiento y generación de lenguaje natural para permitir que los pasajeros vean películas, escuchen música e incluso realicen pedidos de productos y servicios mientras conducen.
Dentsu y Hyundai, por ejemplo, han financiado con 10 millones de dólares el proyecto Audioburst, cuyo objetivo es desarrollar un sistema de información y entretenimiento basado en inteligencia artificial. Los pasajeros podrán buscar en bibliotecas de música y audio, escuchar listas de reproducción de música personalizadas y recibir actualizaciones de noticias utilizando esta tecnología, que incluirá reconocimiento automático de voz y comprensión del lenguaje natural.
Otro ejemplo es el trabajo de Amazon para integrar su asistente de voz Alexa, que funciona con inteligencia artificial, en una variedad de automóviles. Para los sistemas de información y entretenimiento de los vehículos BMW, Toyota, Ford y Audi, la integración de Alexa ya está disponible.
3. Cadena de suministro
Para los fabricantes de vehículos es fundamental poder seguir cada paso del recorrido de un componente y saber cuándo llegará a su destino final. Por ello, las tecnologías de vanguardia de IoT, blockchain e inteligencia artificial se utilizan con frecuencia en las cadenas de suministro modernas.
Los fabricantes de vehículos, en particular, pueden utilizar soluciones basadas en diversos algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivos basados en IA. Con su ayuda, los fabricantes pueden evaluar la demanda de componentes y prever posibles cambios en la demanda. Blue Yonder, por ejemplo, utiliza inteligencia artificial (IA) para mejorar la visibilidad del inventario y permitir a los productores anticipar los retrasos en las entregas.
4. Control de calidad
La IA puede ayudar a detectar una variedad de dificultades tecnológicas en tiempo real. Un sistema de IA puede advertir a un usuario de que un determinado componente o sistema requiere mantenimiento o reemplazo tan pronto como surja la necesidad, basándose en los datos adquiridos por los sensores del vehículo. Los fabricantes también utilizan sistemas de control de calidad impulsados por IA para detectar posibles defectos en las piezas antes de que se instalen.
Los sistemas de control de calidad en el automóvil se basan principalmente en métodos de análisis y procesamiento de datos, mientras que las soluciones de fabricación utilizan reconocimiento de imágenes y procesamiento de sonido basados en IA.
BMW emplea soluciones basadas en inteligencia artificial para diversas operaciones, como pinzas para soldar, mantenimiento predictivo e inspección de calidad de la pintura. La plataforma basada en inteligencia artificial de Predii recomienda reparaciones de automóviles en función del análisis de datos de sensores.
5. Seguro de automóvil
Las soluciones basadas en inteligencia artificial tienen un gran potencial para gestionar las reclamaciones de seguros. En el lado del conductor, las capacidades de inteligencia artificial del vehículo se pueden utilizar para recopilar datos de incidentes y completar las reclamaciones. Un sistema de este tipo tendría que combinar análisis de datos inteligentes, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y procesamiento y generación de texto.
Del lado del proveedor de seguros, los sistemas de IA que aprovechan las tecnologías de procesamiento de imágenes y detección de objetos pueden ser de gran ayuda para mejorar la precisión del análisis de daños en el vehículo.
La aplicación Ping An Auto Owner utiliza capacidades de IA para evaluar las fotos cargadas por los usuarios que realizan reclamos de seguros. El sistema de gestión de flotas inteligente de Nauto tiene una función de detección de colisiones impulsada por IA que permite un procesamiento más rápido y preciso de los reclamos de seguros.
6. Asistencia al conductor
Por último, no pase por alto las mejoras que aportan las tecnologías de inteligencia artificial a la experiencia de conducción. Existen sistemas de inteligencia artificial que ayudan a los conductores a proteger su seguridad alertándolos de los cambios en el tráfico y el clima, recomendándoles las rutas más eficientes y permitiéndoles pagar bienes y servicios mientras conducen.
CarVi es un sistema avanzado de asistencia a la conducción (ADAS) que analiza los datos del tráfico mediante inteligencia artificial. También advierte a los conductores sobre posibles peligros, como malas condiciones de conducción, desvíos de carril y colisiones frontales en tiempo real. El reconocimiento de imágenes y vídeos en tiempo real, la detección de objetos y la detección de acciones se utilizan en gran medida en estas soluciones, pero también pueden emplearse tecnologías de reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural.
Otros sistemas tienen como objetivo asumir las funciones del conductor, ya sea temporalmente, como en el caso de las funciones de piloto automático de algunos autos Tesla, o totalmente, como en el caso de los autos sin conductor de Waymo y los vehículos robóticos de transporte compartido de Zoox. En estos sistemas, las habilidades complejas de visión artificial se combinan con frecuencia con el análisis de big data en tiempo real y el procesamiento del lenguaje natural.
El aprendizaje automático tiene una amplia gama de posibles aplicaciones en la industria automotriz. Los fabricantes pueden utilizar la tecnología de IA para desarrollar y crear nuevos prototipos, mejorar la eficiencia de la cadena de suministro y permitir el mantenimiento predictivo de los equipos de fabricación y los vehículos de carretera.
Si bien los modelos comerciales tradicionales están siendo alterados por los cambios en el comportamiento del consumidor y los avances tecnológicos, no hay duda de que la industria seguirá creciendo a medida que las tecnologías nuevas y avanzadas sigan brindando una mejor experiencia de usuario.
Por lo tanto, los fabricantes de automóviles, los concesionarios y otras organizaciones del ecosistema automotriz deben reaccionar rápidamente al entorno cambiante, aprovechando los desafíos y las oportunidades aprovechando los datos.
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