Análisis automotriz: iniciando una nueva era de conducción autónoma

Los coches autónomos están de moda en este momento. La sensación de no sentirse abrumado mientras conduce o de no concentrarse demasiado en las direcciones ha hecho que florezca el espacio de los autos sin conductor.

Si bien el resultado de la experiencia de conducción es el de la satisfacción, la forma en que los vehículos llegan a esa etapa es compleja. Se requiere una gran cantidad de inteligencia para que un automóvil conduzca por sí solo mientras realiza un seguimiento de la velocidad, esquiva el tráfico y actualiza a los humanos sobre las necesidades del vehículo. Una inteligencia que involucra la conjunción de varias tecnologías y piezas de maquinaria.

Alcanzar el nivel de automatización e inteligencia sensible al tiempo requiere acceder y traducir conjuntos masivos de datos en acción e información, allanando así el camino para los grandes datos en la industria automotriz.

En este artículo, profundizaremos en el origen y el papel de las soluciones de análisis automotriz que van más allá de hacer que la experiencia de conducción autónoma sea fluida y autónoma. Pero antes de sumergirnos en el papel de los grandes datos para la conducción autónoma, primero respondamos algunas preguntas que le harán cuando tenga que detallar la participación de la tecnología en el espacio.

• ¿Qué cantidad de datos se genera a través de un vehículo autónomo?

Se estima que un vehículo autónomo genera más de 4000 GB de datos todos los días divididos en secciones separadas como:

• Cámara: 20-40 KB por segundo
• Radar: 10-100 KB por segundo
• Sonda: 10-100 KB por segundo
• GPS: 50 KB por segundo
• LIDAR: 10-70 KB por segundo.
• ¿La flota actual de vehículos autónomos es realmente sin conductor?

En su estado actual, el análisis de big data en la industria automotriz está completamente involucrado solo hasta el Nivel 2 de automatización de conducción. La mayoría de los automóviles que están operativos en el espacio de conducción autónoma funcionan de manera que el vehículo realiza la aceleración y la dirección mientras los humanos supervisan todas las tareas y toman el control cuando lo consideran necesario.

Habrá más de 30 millones de vehículos autónomos en las carreteras para 2040

Los aspectos técnicos del análisis de datos automotrices

Los grandes datos y el aprendizaje automático en la conducción autónoma se ejecutan en sensores integrados en los automóviles. La información que proviene de los múltiples sensores del automóvil se procesa y analiza en microsegundos, lo que permite no solo un movimiento seguro del punto A al punto B, sino también transmitir información sobre las condiciones del camino, comunicarse con otros vehículos e informar a los propietarios sobre problemas del vehículo.

Además de estos sensores, hay otro componente crucial en el dominio de la conducción autónoma: el software de análisis de datos automotrices que ayuda a almacenar y analizar los conjuntos de datos. El software, al estar conectado a una red, pasa información de los sensores a la nube de forma que el tiempo de respuesta a esas condiciones es instantáneo, especialmente tras la introducción del 5G en automoción.

Un automóvil autónomo debe tener sensores, soluciones de análisis automotriz y una conexión a un servidor en la nube. A continuación, el coche debe conocer su ubicación, para lo que hace uso del GPS. Juntos, los datos que provienen de los sensores internos, como brújulas y velocímetros, definen la dirección y la velocidad.

Una vez que un vehículo conoce su ubicación, es fácil saber qué hay a su alrededor mediante el uso de lidar y radar para localizarse dentro de este mapa. Aquí, se tienen en cuenta elementos como marcadores, señales y otros obstáculos.

Utilizando los datos recopilados, el automóvil sin conductor construye estrategias para diferentes situaciones que pueden ocurrir en la carretera. Además, el intercambio de datos entre vehículos autónomos ayuda a evitar atascos de tráfico, reaccionar ante situaciones de emergencia y tener en cuenta las condiciones meteorológicas.

En resumen, los grandes datos en la industria automotriz se pueden utilizar de las siguientes maneras:

• Mire y sienta: obtenga información; planificar y responder sobre la base de los datos recopilados
• Mapa de los alrededores en detalle
• Identifique la velocidad, el alcance y la distancia a través de lidar y cámaras
• Comuníquese con otros autos para compartir información.

Ahora que hemos analizado el núcleo de la analítica en la industria automotriz, analicemos algún papel de los grandes datos en los vehículos autónomos a través de los casos de uso.

Papel del análisis de datos en la industria automotriz

El análisis de big data en la industria automotriz ha crecido a niveles inimaginables. Desde impulsar automóviles autónomos hasta construir sistemas de tráfico inteligentes, la IA en sus diferentes formas ha cambiado la forma en que viajamos e interactuamos con los vehículos. Ahora, si bien el papel de los grandes datos en los vehículos autónomos se puede ver en el espacio de fabricación, fijación de precios y experiencia del cliente, para este artículo analizaremos las contribuciones de la conducción autónoma a través del análisis de datos.

Detección y percepción

Los automóviles autónomos utilizan varios sensores como radar, lidar, cámara, etc., para recopilar datos sobre su entorno. Luego, los datos se procesan y analizan a través de algoritmos de big data para crear un mapa de entorno detallado para identificar objetos como semáforos, otros vehículos y señales de tráfico.

Toma de decisiones

Los automóviles autónomos utilizan el análisis de datos en la industria automotriz para tomar decisiones en tiempo real sobre la base de los datos que recopilan de los sensores del automóvil. Por ejemplo, si el automóvil detecta que otro vehículo se acerca demasiado, utilizará big data para elegir el mejor curso de acción, ya sea reducir la velocidad o detenerse.

Modelado Predictivo

La industria ha estado utilizando big data y aprendizaje automático para predecir el comportamiento de otros en la conducción autónoma. La combinación de tecnologías ayuda al vehículo a anticipar movimientos y problemas que podrían ocurrir con el automóvil y luego tomar medidas oportunas para evitarlos.

Procesamiento natural del lenguaje

Otro caso de uso del análisis de datos de la industria automotriz se puede ver en los automóviles que están equipados con tecnología de reconocimiento de voz que permite a los pasajeros comunicarse con el automóvil a través de su lenguaje natural. La tecnología, a su vez, ayuda al automóvil a comprender y responder a los comandos hablados del usuario.

Las razones detrás de los crecientes casos de aplicaciones de big data en la industria automotriz son evidentes. Pero al mismo tiempo, no podemos negar el hecho de que las soluciones de análisis automotriz no se están incorporando más allá del Nivel 2. Veamos algunos desafíos que necesitan una solución para toda la industria.

Retos de la conducción autónoma a través del análisis de datos

Las expectativas de big data en la industria automotriz están creciendo exponencialmente, especialmente porque la industria automotriz planea generalizar los niveles 4 y 5 en los próximos años. Sin embargo, hay una serie de complicaciones que aún no se han abordado. Echemos un vistazo a ellos.

1. Conjuntos de datos variados: para que funcionen los análisis predictivos en la industria automotriz, la combinación de conjuntos de datos supervisados ​​y no supervisados ​​debe ser adecuada y repetitiva. Sin embargo, al conducir, hay múltiples casos en los que ocurren accidentes por culpa de nadie. Además, numerosos eventos son de naturaleza extremadamente rara. Entonces, el desafío es crear patrones a partir de varios de estos eventos aislados.
2. Almacenamiento de datos: un informe reciente de Western Digital encontró que la capacidad de almacenamiento por vehículo podría alcanzar los 11 terabytes para 2030. Para acomodar esta enorme cantidad de datos, es fundamental que las empresas lleven el almacenamiento y procesamiento de datos desde la nube al propio vehículo a través de transmisión satelital.
3. Preocupaciones de seguridad: dado que los vehículos automotores basados ​​en datos recopilan datos del público donde las expectativas de privacidad son limitadas, es menos probable que los usuarios tengan el control de sus datos, ya que no podrán optar por no participar en la recopilación de datos.

Debido a estos desafíos a nivel de la industria en la adopción de big data para la conducción autónoma, la expectativa del mercado es que el espacio de conducción autónoma alcance su madurez en el Nivel 2 antes de que comience el trabajo de exploración en el Nivel 3 y superior.

En la actualidad, existe la necesidad de servicios de análisis de datos automotrices que ayudarían a los vehículos automatizados con esta hoja de ruta. En Appinventiv, nos especializamos en trabajar con soluciones de análisis automotriz que se destacan en la recopilación de una gran cantidad de datos y enrutándolos al sistema que los necesita. Además, nuestros proveedores de soluciones de análisis de datos agregan y enriquecen la masa de datos organizándolos en un formato digerible para que los utilice el vehículo.

preguntas frecuentes

P. ¿Cómo se utilizan los grandes datos en el análisis automotriz?

R. El papel de los grandes datos en el análisis de datos automotrices se puede ver en múltiples facetas. Desde hacer que la experiencia de conducción autónoma sea orgánica hasta diseñar vehículos preparados para el futuro y finalizar el rango de precios, la tecnología se está convirtiendo rápidamente en fundamental para la existencia del espacio.

P. ¿Cuáles son los beneficios de los datos para experiencias de conducción autónoma confiables?

R. Los beneficios del análisis automotriz impulsado por una gran cantidad de conjuntos de datos se pueden observar a través de: detección y percepción mejoradas, toma de decisiones más rápida, modelado predictivo y procesamiento de lenguaje natural.

P. ¿Cuáles son los desafíos en la implementación de análisis de big data para la conducción autónoma?

R. Las limitaciones que rodean la implementación de análisis avanzados en la industria automotriz se deben principalmente a los desafíos de la industria, como la presencia de múltiples eventos aislados, problemas de seguridad y la ausencia de un mecanismo de almacenamiento de datos que pueda almacenar y procesar terabytes de datos.