La inteligencia artificial está cambiando nuestras vida, su aplicación a las empresas permite a las empresas y a las personas realizar más tareas con un menor esfuerzo, al automatizar procesos complejos.

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Comencemos por definir inteligencia artificial o IA, que se refiere a la ciencia e ingeniería carpaz de construir máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos. Un subconjunto de IA es el aprendizaje automático, que se describe como el campo de estudio que ofrece a los ordenadores la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente.

Las tecnologías de la inteligencia artificial y de aprendizaje automatizado, afectan considerablemente a los sectores de la automoción y la movilidad a medida que se  introducen nuevos productos y modelos de negocio en lugar de solo mejoras de la productividad.

Según la empresa Microsoft, en el año 2025, el 100% de los coches nuevos estarán conectados, y en 2030, el 15% de los coches nuevos serán autónomos, ya que enviarán, recibirán y analizarán “enormes cantidades de datos”.

Inteligencia artificial aplicada a la movilidad

Estos son algunos ejemplos de inteligencia artificial en el sector de la movilidad:

Reducción de los accidentes laborales

El sistema aprende cuáles son las diferentes causas de los accidentes de carretera: la distracción, las condiciones meteorológicas, la fatiga y los despefectos de los vehículos. Al contar con sensores de IoT (Internet de las Cosas) a bordo, podremos comprender en profundidad las razones que hay detrás de un accidente, así como predecir cuándo puede producirse un accidente similar (con una probabilidad razonable) y avisar al conductor y a la empresa, lo que mejora la seguridad de la flota.

Transporte público bajo demanda

La inteligencia artificial toma en cuenta tanto los datos históricos como los datos en tiempo real para planificar las rutas según la demanda y la capacidad. Sistemas que “se comunican” entre sí: el soporte combinado ha mejorado los patrones de enrutamiento y tráfico.

Algoritmos de mantenimiento predictivo

Detectarán un error potencial en función de datos estadísticos de los mismos modelos con condiciones de conducción similares y programarán un taller según la agenda del propietario.

Logística inteligente

La realización de un seguimiento de los patrones de los operadores (recogida de pedidos, control de inventario y personal de campo), en combinación con los pedidos predictivos en ciertas áreas, puede reducir los tiempos de entrega y optimizar los niveles de existencias en los almacenes.

Ya existen ciertas funciones de conducción autónoma implantadas en algunos modelos gracias a empresas como Tesla, Mercedes-Benz y BMW. Esto es gracias al Machine Learning y a los complicados sistemas de sensores, cámaras y software que ayuda a que los vehículos sean capaces de absorber datos de su entorno y de aprender a responder a lo que los datos les dicen.

Inteligencia artificial aplicada a la movilidad

Pero el futuro del transporte sin conductor no pasa sólo por la carretera. En Dubai, las autoridades ya han probado, en colaboración con Volocopter, un taxi-drone que circular por el aire sin conductor. Mientras, Amazon está cambiando el reparto de mercancía con Prime Air. Asimismo, Boeing, uno de los fabricantes de aéreos más importantes del mundo, ha logrado consolidar ambos aspectos, finalizando con éxito el primer vuelo de prueba para su prototipo de vehículo autónomo aéreo de pasajeros.

La motivación detrás del machine learning y la inteligencia artificial es proveer información para tomar mejores decisiones a cualquier nivel. Los vehículos autónomos son un primer avance hacia una ciudad más inteligente y, con este concepto, se asoman beneficios importantes que podrían solucionar retos de movilidad.