La integración de la Inteligencia Artificial en la industria automotriz está impulsando una transformación significativa, desde la optimización de los procesos de fabricación hasta el desarrollo de vehículos autónomos. Según Deloitte, el mercado global de IA en la automoción alcanzará los 27 mil millones de dólares para 2025, lo que refleja el creciente interés y la inversión en esta tecnología.»
La revolución de la movilidad va más allá de los vehículos autónomos. La generación y gestión de datos provenientes de patrones de conducción, mantenimiento predictivo y comportamiento del usuario está transformando la industria
Para Jaime Balañá, director técnico de NetApp, el desarrollo del vehículo conectado y la adopción de la movilidad como servicio “supondrán dos nuevos segmentos de negocio, que no solo permitirán a los fabricantes crear nuevas fuentes de ingresos, sino que también mejorarán la experiencia del usuario y fortalecerán la relación con los clientes”.
Cuando la IA se combina con la visión por ordenador, se mejora el control de calidad y se detectan anomalías en productos defectuosos aún en la fábrica. El mantenimiento predictivo, por su parte, evita hasta el 75% de los errores de producción e incrementa la productividad en un 25%.
La gestión de datos es clave para los vehículos autónomos. El desafío radica en compartir de forma segura y eficiente esta información entre los vehículos y su entorno. Mercedes-Benz, en colaboración con NVIDIA y NetApp, colabora en el desarrollo de vehículos 3 que no solo mejoran la seguridad vial, sino que también ofrezcan una nueva experiencia de conducción
Cuatro claves para conseguir los mejores resultados con IA
Para conseguir los mejores resultados al desplegar la IA en el sector de la automoción es necesario crear nuevos flujos de trabajo que integren unidades de negocio que normalmente se encuentran aisladas: computación de alto rendimiento y análisis y flujos de trabajo de TI tanto en el edge como en la nube. Estas unidades de negocio suelen operar con sus propias plataformas, protocolos y arquitecturas especializadas. Por ello, NetApp identifica los 4 pilares que ayudan a crear una infraestructura de IA que potencie la innovación en la industria, consiguiendo los mejores resultados:
- Modelos más precisos. La calidad de los datos es crucial para la precisión de los modelos de IA. Modelos más grandes y complejos requieren cantidades masivas de datos y recursos computacionales para su entrenamiento.
- Movimiento de datos sin interrupciones. Para que la IA funcione correctamente, los datos deben moverse libremente por todo el sistema, por lo que las infraestructuras aisladas son un cuello de botella.
- Velocidad. La IA en vehículos necesita ser extremadamente rápida. Ya sea para entender comandos de voz o tomar decisiones de conducción, la velocidad es esencial
- Uso eficiente. La eficiencia es la clave para desbloquear todo el potencial de los datos. Al extender nuestros centros de datos a la nube y automatizar los procesos, podemos escalar nuestros proyectos de IA de manera más rápida y rentable.
Desde la infraestructura hasta la integración en la nube, NetApp ofrece eficiencia y rapidez, asegurando la seguridad de los datos y cumpliendo con las normativas sin sacrificar disponibilidad ni rendimiento
