Manufactura, robots humanoides y mano de obra
La IA puede reemplazar los trabajos repetitivos, y las personas que trabajan principalmente en la fabricación necesitan desarrollar sus habilidades. Los robots son cada vez más inteligentes para realizar un número limitado de tareas. Actualmente hay un alto nivel de intención en aprender lenguajes de programación como una nueva habilidad, pero debido a las nuevas plataformas low-code/no-code o al generador de código GPT3 Codex en desarrollo, esta no parece ser la dirección correcta.
Los robots humanoides se beneficiarán de los avances en IA para realizar tareas humanas rutinarias que pueden automatizarse. Los trabajos peligrosos también son áreas en las que los robots controlados por IA son la mejor solución.
Mantenimiento, servicio y seguro
El mantenimiento predictivo es una nueva tendencia de la industria para la IA que también puede ayudar a la industria automotriz a predecir averías en las piezas del vehículo y reducir el coste del producto final. El comportamiento del conductor podría ayudar a la compañía de seguros a calcular el riesgo de los conductores individuales, mejorar la experiencia de conducción en las ciudades y, en última instancia, reducir la cantidad de accidentes y aumentar la seguridad vial.
El mantenimiento predictivo utiliza la tecnología de gemelos digitales para predecir el futuro del comportamiento del sistema. El concepto del gemelo digital, que combina el mundo físico y el virtual, no es nuevo, pero aun así, ayuda en la validación de piezas de vehículos. Especialmente en el campo de la conducción autónoma, la industria puede beneficiarse de los gemelos digitales. Se puede monitorizar el sistema utilizando datos históricos y algoritmos de IA y predecir averías futuras para evitar fallos en el sistema intercambiando partes asociadas o planificando una actividad de mantenimiento por adelantado.
Seguridad, protección, validación y explicabilidad
Las Redes Generativas Antagónicas (RGA) son un nuevo enfoque para el ML o la representación gráfica de datos que mejorará drásticamente el análisis de seguridad y protección. El Análisis de Peligros y Evaluación de Riesgos (HARA) y el Análisis de Amenazas y Evaluación de Riesgos (TARA) en el proceso de análisis de seguridad se pueden representar mediante gráficos para descubrir las relaciones entre los nodos y los bordes mediante los métodos estadísticos disponibles. Se pueden usar técnicas estadísticas y algoritmos de ML correspondientes para profundizar el análisis.
Las RGA pueden generar diferentes escenarios de conducción válidos que ayudan a identificar escenarios desconocidos para probar y validar funciones complejas del vehículo. Identificar incógnitas desconocidas es un dilema principal en las tres áreas de seguridad y validación de nuevos vehículos conectados y automatizados.
La IA explicable (XAI) informa por qué la IA toma una decisión como parte integral de la seguridad de los automóviles autónomos. Se debe explicar que un algoritmo no tiene sesgos y que la decisión tomada es correcta desde el punto de vista de la mayoría de las personas. Hace falta una explicación para asegurarse de que el algoritmo del ML sea lo suficientemente maduro para tomar el control del automóvil y participar de manera segura en el tráfico.
El aprendizaje federado debe ser parte de la canalización del ML para garantizar la privacidad y el gobierno de los datos. El aprendizaje federado puede responder a la pregunta de quién es el propietario de los datos.
Percepción ambiental
La cantidad de sensores de vehículos que registran el entorno del vehículo está aumentando debido a la tecnología de conducción autónoma y las nuevas funciones individuales del ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). La IA ofrece herramientas poderosas para la percepción ambiental como las redes neuronales convolucionales para cámaras o algoritmos de deep learning para sensores de radar.
El aprendizaje activo mejora el rendimiento de la IA y tiene una ventaja sobre el aprendizaje supervisado pasivo actual, que se utiliza para entrenar modelos de IA. El aprendizaje activo es la clave para un modelo de IA maduro que utiliza escenarios de tráfico del mundo real para permitir la conducción autónoma de nivel 4 y 5.
Perspectivas
En última instancia, toda actividad de IA debería ayudar a la sociedad a mejorar la calidad de vida de las personas hasta cierto punto. Cualquiera que sea la industria, el desarrollo responsable de la IA como una IA explicable debe estar por encima de todos los avances en IA.
A medida que aumenta la cantidad de datos recopilados, debe quedar claro dónde y por qué se utilizan. Se necesita un consenso mundial para respetar los derechos humanos en general. Sin estas consideraciones, el siguiente paso en el desarrollo de la Inteligencia Artificial General (IAG) complicará la situación. Si bien la comprensión a nivel humano aún no es posible, se tendrá una versión humana 2.0 siempre que la IA pueda comprender como un ser humano, porque la IA tiene acceso a todo el conocimiento disponible. Hasta entonces, hay tiempo suficiente para llegar a un acuerdo sobre la introducción y aplicación de la tecnología de IA. 
Principales tendencias de IA en la industria automotriz en 2022
Los datos son un componente esencial del machine learning
Los datos son cada día más influyentes. De hecho, los algoritmos de machine learning (ML) son cada vez más potentes para aprender y analizar datos y agregar valor al negocio. Los datos son una nueva lógica cuando se interpretan correcta y eficientemente y los datos multidimensionales pueden responder consultas complejas y resolver problemas con mayor precisión. La selección de datos valiosos, la extracción de características de los datos estadísticos, como la media y la varianza, y la observabilidad de los datos que conducen a una Inteligencia Artificial (IA) responsable, son parte del análisis de datos. Además, la privacidad y el gobierno de los datos en las soluciones basadas en la nube y el proceso de recopilación de datos de desarrollo de ML son requisitos críticos y urgentes.
Panorama actual
Los algoritmos existentes de ML o deep learning, como el reconocimiento y la clasificación de objetos, se mejorarán y desarrollarán aún más en 2022. Ya están disponibles muchos modelos básicos de ML con un rendimiento satisfactorio. Surgirán más combinaciones de modelos o algoritmos de ML disponibles para resolver características nuevas y más complejas en el futuro.
Actualmente, la atención se centra únicamente en implementar la funcionalidad principal mediante IA. Pero la seguridad, la protección y muchos otros requisitos de calidad no funcionales, como el tiempo de actividad, aún no son el enfoque de los ingenieros automotrices cuando utilizan componentes basados en IA. La IA tendrá un impacto a largo plazo en cualquier industria en el campo del análisis estadístico, clasificaciones, predicciones o casos de uso de la automatización.
A continuación se muestran las 5 principales áreas automotrices en las que la IA influirá en este 2022.
Manufactura, robots humanoides y mano de obra
La IA puede reemplazar los trabajos repetitivos, y las personas que trabajan principalmente en la fabricación necesitan desarrollar sus habilidades. Los robots son cada vez más inteligentes para realizar un número limitado de tareas. Actualmente hay un alto nivel de intención en aprender lenguajes de programación como una nueva habilidad, pero debido a las nuevas plataformas low-code/no-code o al generador de código GPT3 Codex en desarrollo, esta no parece ser la dirección correcta.
Los robots humanoides se beneficiarán de los avances en IA para realizar tareas humanas rutinarias que pueden automatizarse. Los trabajos peligrosos también son áreas en las que los robots controlados por IA son la mejor solución.
Mantenimiento, servicio y seguro
El mantenimiento predictivo es una nueva tendencia de la industria para la IA que también puede ayudar a la industria automotriz a predecir averías en las piezas del vehículo y reducir el coste del producto final. El comportamiento del conductor podría ayudar a la compañía de seguros a calcular el riesgo de los conductores individuales, mejorar la experiencia de conducción en las ciudades y, en última instancia, reducir la cantidad de accidentes y aumentar la seguridad vial.
El mantenimiento predictivo utiliza la tecnología de gemelos digitales para predecir el futuro del comportamiento del sistema. El concepto del gemelo digital, que combina el mundo físico y el virtual, no es nuevo, pero aun así, ayuda en la validación de piezas de vehículos. Especialmente en el campo de la conducción autónoma, la industria puede beneficiarse de los gemelos digitales. Se puede monitorizar el sistema utilizando datos históricos y algoritmos de IA y predecir averías futuras para evitar fallos en el sistema intercambiando partes asociadas o planificando una actividad de mantenimiento por adelantado.
Seguridad, protección, validación y explicabilidad
Las Redes Generativas Antagónicas (RGA) son un nuevo enfoque para el ML o la representación gráfica de datos que mejorará drásticamente el análisis de seguridad y protección. El Análisis de Peligros y Evaluación de Riesgos (HARA) y el Análisis de Amenazas y Evaluación de Riesgos (TARA) en el proceso de análisis de seguridad se pueden representar mediante gráficos para descubrir las relaciones entre los nodos y los bordes mediante los métodos estadísticos disponibles. Se pueden usar técnicas estadísticas y algoritmos de ML correspondientes para profundizar el análisis.
Las RGA pueden generar diferentes escenarios de conducción válidos que ayudan a identificar escenarios desconocidos para probar y validar funciones complejas del vehículo. Identificar incógnitas desconocidas es un dilema principal en las tres áreas de seguridad y validación de nuevos vehículos conectados y automatizados.
La IA explicable (XAI) informa por qué la IA toma una decisión como parte integral de la seguridad de los automóviles autónomos. Se debe explicar que un algoritmo no tiene sesgos y que la decisión tomada es correcta desde el punto de vista de la mayoría de las personas. Hace falta una explicación para asegurarse de que el algoritmo del ML sea lo suficientemente maduro para tomar el control del automóvil y participar de manera segura en el tráfico.
El aprendizaje federado debe ser parte de la canalización del ML para garantizar la privacidad y el gobierno de los datos. El aprendizaje federado puede responder a la pregunta de quién es el propietario de los datos.
Percepción ambiental
La cantidad de sensores de vehículos que registran el entorno del vehículo está aumentando debido a la tecnología de conducción autónoma y las nuevas funciones individuales del ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). La IA ofrece herramientas poderosas para la percepción ambiental como las redes neuronales convolucionales para cámaras o algoritmos de deep learning para sensores de radar.
El aprendizaje activo mejora el rendimiento de la IA y tiene una ventaja sobre el aprendizaje supervisado pasivo actual, que se utiliza para entrenar modelos de IA. El aprendizaje activo es la clave para un modelo de IA maduro que utiliza escenarios de tráfico del mundo real para permitir la conducción autónoma de nivel 4 y 5.
Perspectivas
En última instancia, toda actividad de IA debería ayudar a la sociedad a mejorar la calidad de vida de las personas hasta cierto punto. Cualquiera que sea la industria, el desarrollo responsable de la IA como una IA explicable debe estar por encima de todos los avances en IA.
A medida que aumenta la cantidad de datos recopilados, debe quedar claro dónde y por qué se utilizan. Se necesita un consenso mundial para respetar los derechos humanos en general. Sin estas consideraciones, el siguiente paso en el desarrollo de la Inteligencia Artificial General (IAG) complicará la situación. Si bien la comprensión a nivel humano aún no es posible, se tendrá una versión humana 2.0 siempre que la IA pueda comprender como un ser humano, porque la IA tiene acceso a todo el conocimiento disponible. Hasta entonces, hay tiempo suficiente para llegar a un acuerdo sobre la introducción y aplicación de la tecnología de IA.
Manufactura, robots humanoides y mano de obra
La IA puede reemplazar los trabajos repetitivos, y las personas que trabajan principalmente en la fabricación necesitan desarrollar sus habilidades. Los robots son cada vez más inteligentes para realizar un número limitado de tareas. Actualmente hay un alto nivel de intención en aprender lenguajes de programación como una nueva habilidad, pero debido a las nuevas plataformas low-code/no-code o al generador de código GPT3 Codex en desarrollo, esta no parece ser la dirección correcta.
Los robots humanoides se beneficiarán de los avances en IA para realizar tareas humanas rutinarias que pueden automatizarse. Los trabajos peligrosos también son áreas en las que los robots controlados por IA son la mejor solución.
Mantenimiento, servicio y seguro
El mantenimiento predictivo es una nueva tendencia de la industria para la IA que también puede ayudar a la industria automotriz a predecir averías en las piezas del vehículo y reducir el coste del producto final. El comportamiento del conductor podría ayudar a la compañía de seguros a calcular el riesgo de los conductores individuales, mejorar la experiencia de conducción en las ciudades y, en última instancia, reducir la cantidad de accidentes y aumentar la seguridad vial.
El mantenimiento predictivo utiliza la tecnología de gemelos digitales para predecir el futuro del comportamiento del sistema. El concepto del gemelo digital, que combina el mundo físico y el virtual, no es nuevo, pero aun así, ayuda en la validación de piezas de vehículos. Especialmente en el campo de la conducción autónoma, la industria puede beneficiarse de los gemelos digitales. Se puede monitorizar el sistema utilizando datos históricos y algoritmos de IA y predecir averías futuras para evitar fallos en el sistema intercambiando partes asociadas o planificando una actividad de mantenimiento por adelantado.
Seguridad, protección, validación y explicabilidad
Las Redes Generativas Antagónicas (RGA) son un nuevo enfoque para el ML o la representación gráfica de datos que mejorará drásticamente el análisis de seguridad y protección. El Análisis de Peligros y Evaluación de Riesgos (HARA) y el Análisis de Amenazas y Evaluación de Riesgos (TARA) en el proceso de análisis de seguridad se pueden representar mediante gráficos para descubrir las relaciones entre los nodos y los bordes mediante los métodos estadísticos disponibles. Se pueden usar técnicas estadísticas y algoritmos de ML correspondientes para profundizar el análisis.
Las RGA pueden generar diferentes escenarios de conducción válidos que ayudan a identificar escenarios desconocidos para probar y validar funciones complejas del vehículo. Identificar incógnitas desconocidas es un dilema principal en las tres áreas de seguridad y validación de nuevos vehículos conectados y automatizados.
La IA explicable (XAI) informa por qué la IA toma una decisión como parte integral de la seguridad de los automóviles autónomos. Se debe explicar que un algoritmo no tiene sesgos y que la decisión tomada es correcta desde el punto de vista de la mayoría de las personas. Hace falta una explicación para asegurarse de que el algoritmo del ML sea lo suficientemente maduro para tomar el control del automóvil y participar de manera segura en el tráfico.
El aprendizaje federado debe ser parte de la canalización del ML para garantizar la privacidad y el gobierno de los datos. El aprendizaje federado puede responder a la pregunta de quién es el propietario de los datos.
Percepción ambiental
La cantidad de sensores de vehículos que registran el entorno del vehículo está aumentando debido a la tecnología de conducción autónoma y las nuevas funciones individuales del ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). La IA ofrece herramientas poderosas para la percepción ambiental como las redes neuronales convolucionales para cámaras o algoritmos de deep learning para sensores de radar.
El aprendizaje activo mejora el rendimiento de la IA y tiene una ventaja sobre el aprendizaje supervisado pasivo actual, que se utiliza para entrenar modelos de IA. El aprendizaje activo es la clave para un modelo de IA maduro que utiliza escenarios de tráfico del mundo real para permitir la conducción autónoma de nivel 4 y 5.
Perspectivas
En última instancia, toda actividad de IA debería ayudar a la sociedad a mejorar la calidad de vida de las personas hasta cierto punto. Cualquiera que sea la industria, el desarrollo responsable de la IA como una IA explicable debe estar por encima de todos los avances en IA.
A medida que aumenta la cantidad de datos recopilados, debe quedar claro dónde y por qué se utilizan. Se necesita un consenso mundial para respetar los derechos humanos en general. Sin estas consideraciones, el siguiente paso en el desarrollo de la Inteligencia Artificial General (IAG) complicará la situación. Si bien la comprensión a nivel humano aún no es posible, se tendrá una versión humana 2.0 siempre que la IA pueda comprender como un ser humano, porque la IA tiene acceso a todo el conocimiento disponible. Hasta entonces, hay tiempo suficiente para llegar a un acuerdo sobre la introducción y aplicación de la tecnología de IA.