Últimos avances de la IA en los autos eléctricos: qué ventajas traen a los conductores
Una marcha más inteligente y una mayor seguridad asistida por máquinas son algunas de las innovaciones que esta tecnología lleva a la industria automotriz
Desde la revolución en la industria automotriz que significó Tesla, la inteligencia artificial (IA) es la protagonista de las innovaciones en el sector. Aunque la empresa de Elon Musk sea una de las más reconocidas por usar este tipo de tecnología en sus vehículos eléctricos, existen otras automotrices que se suman a la inserción de estas herramientas para fabricar sus nuevos modelos. Las ventajas son atractivas debido a la experiencia de conducción que obtienen sus clientes.
La IA puede utilizarse tanto para producir automóviles en masa como para implementarse dentro del sistema operativo de cada unidad. Los automovilistas identifican que las nuevas tecnologías han sido útiles incluso para ofrecer rutas alternativas con menos tiempo de conducción, especialmente si se trata de servicios de transporte privado como Uber.
Entre las tareas que la IA desempeña en la industria automotriz y los nuevos modelos está la conducción automática, así como la asistencia para garantizar la máxima seguridad de los pasajeros, de acuerdo con El País. Además, la presencia de esta tecnología se encuentra en el 85% de los automóviles, y esta cifra irá en aumento con los años, según el grupo de innovación tecnológica Stefanini.
Las innovaciones de la IA en la industria automotriz
El uso de la IA en este sector ha originado nuevos programas, algunos de los cuales se enfocan en mejorar el rendimiento de los autos eléctricos. En la actualidad, el Laboratorio de Robótica de Hyundai ha desarrollado un aplicativo para recargar la batería de estos vehículos basados en baterías de litio, conocido como Robot ACR.
El Robot ACR fue creado gracias al desarrollo de un algoritmo de inteligencia artificial basado en cámaras 3D. Esta tecnología permite al robot de carga adaptarse a diversas variables, como el lugar de estacionamiento del vehículo, las características del cargador, los obstáculos del entorno y el peso del cable de conexión, según el mismo medio español.
La presencia de la IA también ofrece un amplio abanico de ventajas para los conductores. Los detectores de cansancio forman parte de un sistema avanzado que estudia el comportamiento del automovilista para evaluar posibles anomalías o signos de agotamiento. Mediante alertas visuales, alarmas o vibraciones en los asientos, se señala su fatiga a las personas frente al volante. El objetivo es prevenir accidentes y aumentar la seguridad en calles y carreteras.
Otra ventaja de la IA en los últimos modelos de camionetas es el informe de mantenimiento proporcionado por algoritmos inteligentes y sensores integrados en los vehículos. Los automóviles tipo pick-up recopilan datos sobre el estado de sus componentes mecánicos, como el motor, las ruedas y la presión de los neumáticos. Estos datos permiten recibir alertas para llevar a cabo previsiones, lo que prolonga la vida útil de los carros. De esta forma, también se consigue la máxima seguridad al momento de salir a las carreteras.
La IA es un punto de inflexión en la industria automotriz
Desde la fabricación hasta la experiencia del usuario, la IA ha proporcionado mejoras en años recientes. Además de mejorar la eficiencia, la seguridad y la calidad de los vehículos, ha permitido avances en la conducción autónoma y la personalización de los automóviles. Un ejemplo de ello es Tesla, una marca que ha implementado con éxito sistemas de conducción autónoma con el uso de esta tecnología.
Uno de los modelos más conocidos de Tesla, el Model 3 de gama regular, ha sido equipado con chips llamados FSD que utilizan IA para ejecutar un sistema de conducción autónoma total. Estos dispositivos emplean algoritmos de autonomía que planifican trayectorias en simulaciones del mundo real con alta fidelidad. Cada vez que un vehículo Tesla utiliza la conducción autónoma, la tecnología recopila datos sobre su comportamiento y los envía a los servidores de la compañía para entrenar y mejorar el sistema.
Debido a esta recopilación masiva de datos, la IA se vuelve más inteligente y capaz de tomar decisiones más precisas en diversas situaciones de conducción. Esto implica una mejora en la eficiencia de la conducción autónoma, lo que se traduce en una experiencia más segura y cómoda para los usuarios.
