Sección donde se muestran diversas columnas de opinión relativas a temas asociados con la tecnología, el emprendimiento y los móviles, en esta oportunidad corresponde el artículo de opinión acerca de los vehículos autónomos y cómo impactará la tecnología 5G, la Inteligencia Artificial en el desarrollo de estos dispositivos, redactado por Douglas Wallace, Gerente General de América Latina y El Caribe (excepto Brasil) en Pure Storage.
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Inteligencia Artificial, 5G y la carrera hacia vehículos autónomos
A medida que las empresas se enfocan en el desarrollo de vehículos completamente autónomos; el procesamiento y análisis de datos y la telemática marcarán la diferencia entre la victoria y la derrota. En los últimos tres años, docenas de compañías han recaudado más de 10 mil millones de euros para aprovechar esta nueva oportunidad.
El auge de la inteligencia artificial (IA) y el 5G cambian el juego en este espacio, haciendo que la carrera sea aún más interesante. Si estás buscando ganar oro, la implementación de una arquitectura centrada en datos te llevará primero a la meta.
Datos: el combustible que alimenta el motor de IA
Con los avances en infraestructura de inteligencia artificial y aprendizaje automático o machine learning (ML, por sus siglas en inglés), la cantidad de datos que pueden procesarse instantáneamente aumenta exponencialmente.
A medida que la telemática monitorea el vehículo como un todo, el uso de IA y ML aumentará la precisión de los conocimientos extraídos de los datos que se producen y analizan. Ya hemos visto algunos grandes avances en telemática, de compañías de seguros de automóviles que pueden producir cotizaciones basadas en cómo alguien conduce, o reducir accidentes al destacar los puntos ciegos a los conductores con anticipación. Con IA y ML, las aplicaciones de telemática aumentarán.
Los datos recopilados se pueden compartir y analizar mucho más rápido con un sistema de gestión central. Esto significa que los científicos de datos pueden procesar la cantidad de datos necesarios para garantizar la seguridad, sin comprometer el tiempo de comercialización y los ciclos de desarrollo. La tecnología que permitirá vehículos totalmente autónomos todavía está evolucionando, pero no hay duda de que la IA y el ML desempeñarán un papel vital.
Garantizando la óptima relación potencia-peso para el aprendizaje automático
La Inteligencia Artificial se hace poderosa mediante la extracción de datos en tiempo real y el desarrollo de análisis predictivos a través de Machine Learning. En el mundo de hoy, la velocidad lo es todo, y no hay tiempo para cuellos de botella de datos; las infraestructuras de IA deben diseñarse para procesar datos de manera eficiente. En el sector del automóvil, esto es fundamental no solo para la seguridad de los pasajeros, sino también para que los científicos de datos puedan centrarse en los datos para llevar vehículos autónomos a las carreteras, y no para diseñar y construir la infraestructura en sí.
Nuestro trabajo con el equipo Mercedes-AMG Petronas Formula One Motorsport es un gran ejemplo de esto. El equipo utiliza uno de nuestros arreglos de almacenamiento en tierra, para que puedan recopilar datos de más de 250 sensores en un automóvil y utilizar análisis en tiempo real para realizar ajustes en la carrera. También usan nuestra solución FlashBlade para ejecutar secuencias de modelado basadas en cantidades masivas de datos históricos de carreras pasadas, para ayudar a diseñar el automóvil con mayor probabilidad de ganar futuras carreras.
Cambio de enfoque con 5G
5G acelerará la velocidad del procesamiento de datos, permitiendo una mayor precisión y tiempos de respuesta más rápidos para la telemática en vehículos autónomos. Una transformación clave que traerá 5G es la capacidad de capturar y procesar datos telemáticos continuamente donde sea que esté el automóvil, en lugar de tener que volver a la base para acceder a los datos que ha recopilado antes de poder procesarlos a través de la tubería de datos.
Esto es transformador, ya que permite una mejor productividad y un tiempo de inteligencia más rápido a través de la transmisión de datos en tiempo real en lugar del viejo mundo del procesamiento por lotes cuando los datos finalmente están disponibles. Las eficiencias significan más horas de automóvil en el camino, lo que lleva a más datos y una mayor precisión, todo entregado en un marco de tiempo comprimido. Al procesar volúmenes crecientes de datos con mayor frecuencia, el software de conducción autónoma continuará aprendiendo y mejorando con el tiempo.
Conduciendo en el futuro, hoy
A medida que la IA continúa avanzando, las empresas deben asegurarse de que su infraestructura de TI subyacente mantenga el ritmo al ser escalable y fácil de evolucionar.
Para mantenerse al día en la carrera hacia vehículos verdaderamente autónomos, las empresas deben comenzar a pensar en la infraestructura del mañana hoy. Esto significa implementar una infraestructura centrada en datos: un diseño moderno que coloca los datos en el centro de la infraestructura de TI de una empresa. Al hacerlo, las empresas podrán aprovechar mejor los avances en tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, que tienen el potencial de transformar lo que podemos discernir de los datos.
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