{"id":1648,"date":"2024-07-11T16:11:07","date_gmt":"2024-07-11T16:11:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupossc.com\/blog\/?p=1648"},"modified":"2024-07-11T16:11:18","modified_gmt":"2024-07-11T16:11:18","slug":"conectividad-de-vehiculos-uniendo-la-ia-y-los-vehiculos-autonomos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/2024\/07\/11\/conectividad-de-vehiculos-uniendo-la-ia-y-los-vehiculos-autonomos\/","title":{"rendered":"Conectividad de veh\u00edculos: uniendo la IA y los veh\u00edculos aut\u00f3nomos"},"content":{"rendered":"\n
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Conectar informaci\u00f3n a trav\u00e9s de una infraestructura de red inal\u00e1mbrica de alta velocidad para que los datos puedan analizarse y compartirse podr\u00eda impulsar el futuro de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos. Se deben considerar varios factores para alcanzar altos niveles de autonom\u00eda, incluida la tecnolog\u00eda de sensores avanzada, la determinaci\u00f3n precisa de la ubicaci\u00f3n del veh\u00edculo, la informaci\u00f3n cartogr\u00e1fica actualizada, la percepci\u00f3n local de otros veh\u00edculos y peatones, y la planificaci\u00f3n y toma de decisiones. Para que te des una idea de la magnitud de estas interacciones, en 2019 hab\u00eda 31 millones de veh\u00edculos operando con alg\u00fan nivel de automatizaci\u00f3n. Para 2025, casi el 60% de las ventas mundiales de veh\u00edculos nuevos funcionar\u00e1n con autonom\u00eda de nivel dos.<\/p>\n\n\n\n

En este nivel, hemos logrado avances limitados hacia la autonom\u00eda total, una enorme tarea computacional que sin duda implicar\u00e1 numerosas aplicaciones en veh\u00edculos que requerir\u00e1n una respuesta casi en tiempo real. Toda esta actividad estar\u00e1 coordinada por inteligencia artificial (IA) y un alto nivel de conectividad respaldado por simulaci\u00f3n en todo momento, desde la validaci\u00f3n de seguridad hasta la verificaci\u00f3n del rendimiento de antenas y sensores en el mundo real. Pero una cosa es segura: la simulaci\u00f3n avanzada de la conectividad de los veh\u00edculos, la percepci\u00f3n de los sensores, el intercambio de informaci\u00f3n y la capacitaci\u00f3n en la toma de decisiones mediante IA tendr\u00e1n un enorme impacto en la entrega final de veh\u00edculos aut\u00f3nomos.<\/p>\n\n\n\n

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Algunos ejemplos de los diversos tipos de tecnolog\u00eda de veh\u00edculos conectados responsables de las interacciones en carretera, a saber, veh\u00edculo a veh\u00edculo (V2V), veh\u00edculo a peat\u00f3n (V2P), veh\u00edculo a red (V2N) y veh\u00edculo a infraestructura (V2I).<\/em><\/p>\n\n\n\n

Conectividad de veh\u00edculos: el puente entre IA y AV<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Es necesario que ocurran muchas conversaciones entre un veh\u00edculo aut\u00f3nomo (AV) y otros elementos dentro de un ecosistema de conducci\u00f3n aut\u00f3noma, habilitado por veh\u00edculo a veh\u00edculo (V2V), veh\u00edculo a infraestructura (V2I), veh\u00edculo a red (V2N). Tecnolog\u00edas inteligentes , veh\u00edculo a personas (V2P) y veh\u00edculo a todo (V2X) para garantizar la seguridad. Todas estas tecnolog\u00edas inteligentes se basan en una conectividad constante de baja latencia para ampliar la percepci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 de lo que est\u00e1 directamente delante del veh\u00edculo. Esto es especialmente cierto en los densos entornos de telecomunicaciones del futuro con 5G y m\u00e1s all\u00e1, donde se puede intercambiar mucha informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLos entornos totalmente aut\u00f3nomos del futuro estar\u00e1n dictados por una red de comunicaci\u00f3n m\u00e1s grande que coordine el movimiento de los veh\u00edculos\u00bb, afirma Christophe Bianchi, tecn\u00f3logo jefe de Ansys. \u201cEl veh\u00edculo en la ciudad habla con la ciudad, habla con los dem\u00e1s veh\u00edculos, y todo eso implica una misi\u00f3n de ir de un lugar a otro de manera segura. Entonces, \u00bfc\u00f3mo se simulan todos los eventos, todo lo que sucede en el entorno, adem\u00e1s de toda la comunicaci\u00f3n requerida, incluida la calidad de las se\u00f1ales entre todos estos par\u00e1metros diferentes? Esa es una misi\u00f3n para el software de ingenier\u00eda de misiones digitales\u201d.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo Autotalks aprovecha la conectividad de los veh\u00edculos para la seguridad de los ciclistas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Autotalks , un peque\u00f1o aparato que se conecta al manillar de tu bicicleta para evitar el riesgo de colisi\u00f3n, es solo un ejemplo de la conectividad V2X en acci\u00f3n. Este sistema se conecta a los veh\u00edculos y a la infraestructura vehicular relacionada como parte de un ecosistema de movilidad m\u00e1s amplio, de modo que todos los veh\u00edculos, incluidas las bicicletas, estar\u00e1n conectados y hablando con la infraestructura y entre s\u00ed, monitoreando el tr\u00e1fico y compartiendo informaci\u00f3n cr\u00edtica en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

El servicio confiable y la cobertura son las m\u00e9tricas m\u00e1s importantes con las que se medir\u00e1 el \u00e9xito de Autotalks y otras tecnolog\u00edas conectadas. La simulaci\u00f3n permite a los dise\u00f1adores de 5G alcanzar estos objetivos ayud\u00e1ndoles a modelar con precisi\u00f3n el rendimiento real de las antenas de onda milim\u00e9trica y de formaci\u00f3n de haces, optimizando la potencia, el rendimiento y el coste de los sistemas en chips (SoC) de se\u00f1al mixta y sus aplicaciones. procesadores. Tambi\u00e9n aumenta la confiabilidad del producto a trav\u00e9s del an\u00e1lisis electrot\u00e9rmico y termomec\u00e1nico del sistema de paquete de chips.<\/p>\n\n\n\n

\u00abAnsys aporta confiabilidad y rendimiento a todo el ecosistema 5G, desde dispositivos hasta redes y centros de datos\u00bb, dice el Dr. Larry Williams, ingeniero distinguido de Ansys. \u00abLas empresas de alta tecnolog\u00eda de Fortune 500, incluidos los principales actores de 5G, est\u00e1n utilizando nuestras herramientas y flujos de trabajo de simulaci\u00f3n multif\u00edsica y de semiconductores para ofrecer conectividad 5G a gran escala\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

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Las soluciones de modelado y simulaci\u00f3n de Ansys permiten la comunicaci\u00f3n V2X para veh\u00edculos aut\u00f3nomos. En la imagen de arriba, cuando un autom\u00f3vil llega a una intersecci\u00f3n, el autom\u00f3vil tiene la tarea de determinar r\u00e1pidamente si el sem\u00e1foro est\u00e1 a punto de girar (V2I) y la intenci\u00f3n de otros autom\u00f3viles (V2V) para que el veh\u00edculo pueda calcular la maniobra de evasi\u00f3n m\u00e1s segura. Las manchas representan los patrones de radiaci\u00f3n de las distintas antenas tal como aparecen en Ansys HFSS.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Inteligencia artificial: el cerebro de las aplicaciones<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La IA y el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) son vitales para el avance de la tecnolog\u00eda de conducci\u00f3n aut\u00f3noma, y \u200b\u200bla combinaci\u00f3n de vastos conjuntos de datos y sistemas basados \u200b\u200ben reglas mejora el rendimiento. Estas tecnolog\u00edas calculan puntuaciones de riesgo para las maniobras de conducci\u00f3n, lo que permite la toma de decisiones en los sistemas automotrices.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, Jay Pathak , director senior de I+D de Ansys, reconoce un desaf\u00edo importante en la IA\/ML automotriz: \u00abEl descubrimiento de esas reglas se convierte en un problema dif\u00edcil cuando los datos no cubren todo el espacio correctamente\u00bb. El entorno multifactorial de la carretera complica la recopilaci\u00f3n de datos para cada variable de forma independiente, lo que presenta una dificultad importante para la comunidad de aprendizaje autom\u00e1tico en este sector.<\/p>\n\n\n\n

A pesar de los avances con los fabricantes de equipos originales (OEM) como Mercedes Benz, todav\u00eda nos faltan datos completos sobre la autonom\u00eda total. El progreso futuro requerir\u00e1 cambiar el enfoque hacia datos \u00fatiles y aprovechar m\u00e9todos de aprendizaje no supervisados, simulaciones y datos de sensores del mundo real para obtener conjuntos de datos m\u00e1s din\u00e1micos y desafiantes.<\/p>\n\n\n\n

Las simulaciones y los solucionadores no lineales son cruciales para este esfuerzo, ya que permiten dividir la funcionalidad de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos en subtareas, informadas por datos de diversas fuentes como lidar, radares y sensores.<\/p>\n\n\n\n

AI\/ML tambi\u00e9n es fundamental para anotar mapas de conducci\u00f3n y datos de sensores del mundo real, mejorando la solidez y seguridad de los resultados de percepci\u00f3n a trav\u00e9s de entrenamiento preciso y pruebas de estr\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

De cara a una autonom\u00eda total, los veh\u00edculos del futuro necesitar\u00e1n cambios estructurales para dar cabida a sistemas de recopilaci\u00f3n de datos y sensores integrados. Factores como la capacidad de un radar para transmitir se\u00f1ales a trav\u00e9s de los materiales del veh\u00edculo se pueden analizar de manera eficiente en entornos de simulaci\u00f3n virtual.<\/p>\n\n\n\n

La adopci\u00f3n de la tecnolog\u00eda sin conductor provocar\u00e1 un cambio de paradigma en la industria, desde la propiedad del veh\u00edculo hasta el usuario. Al darse cuenta de esto, los OEM y los proveedores de movilidad buscan crear flujos de ingresos recurrentes a trav\u00e9s de modelos de servicio m\u00e1s detallados. El intercambio constante de ubicaci\u00f3n y horarios del cliente\/conductor, a trav\u00e9s de la conectividad del veh\u00edculo, puede generar recomendaciones de servicios personalizados por parte de los proveedores, lo que en consecuencia desbloquea flujos de ingresos y oportunidades adicionales.<\/p>\n\n\n\n

En camino a hacer nuevas conexiones y aprender cosas nuevas con Ansys<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Detr\u00e1s de cada comunicaci\u00f3n en carretera y de cada intercambio de datos basado en la nube hay una soluci\u00f3n Ansys correspondiente.<\/p>\n\n\n\n

Ansys Digital Mission Engineering <\/strong>Incluye aplicaciones de escritorio listas para usar, herramientas de desarrollo y software empresarial que combina modelado, simulaci\u00f3n, pruebas y an\u00e1lisis digitales para evaluar los resultados de la misi\u00f3n en cada fase del ciclo de vida de un sistema.<\/p>\n\n\n\n

Ansys HFSS<\/strong> Es un software de simulaci\u00f3n electromagn\u00e9tica (EM) 3D para dise\u00f1ar y simular productos electr\u00f3nicos de alta frecuencia como antenas, conjuntos de antenas, componentes de RF o microondas, interconexiones de alta velocidad, filtros, conectores, paquetes de circuitos integrados y placas de circuito impreso.<\/p>\n\n\n\n

Ansys LS-DYNA<\/strong> es un software de elementos finitos de uso general para simular problemas estructurales complejos, que se especializa en problemas din\u00e1micos transitorios y no lineales mediante integraci\u00f3n expl\u00edcita. Proporciona an\u00e1lisis de contactos totalmente automatizado y una amplia gama de modelos de materiales con capacidades l\u00edderes en la industria para controles de ca\u00eddas, impactos y penetraciones, golpes y colisiones, protecci\u00f3n de ocupantes y otras aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n

Ansys AVxcelerate<\/strong> Sensors integra f\u00e1cilmente la simulaci\u00f3n de sensores terrestres, incluidos c\u00e1maras, radares y lidar, para evaluar virtualmente sistemas ADAS complejos y veh\u00edculos aut\u00f3nomos.<\/p>\n\n\n\n

Ansys optiSlang<\/strong> es una soluci\u00f3n de optimizaci\u00f3n del dise\u00f1o e integraci\u00f3n de procesos que automatiza aspectos clave del s\u00f3lido proceso de optimizaci\u00f3n del dise\u00f1o. Para la validaci\u00f3n de la funci\u00f3n de conducci\u00f3n automatizada, optiSLang reduce la cantidad de simulaciones requeridas en un factor de 1000 y proporciona confiabilidad, an\u00e1lisis y evaluaci\u00f3n s\u00f3lidos para escenarios de conducci\u00f3n parametrizados.<\/p>\n\n\n\n

Ansys Redhawk-SC<\/strong> es una soluci\u00f3n completa para analizar interconexiones y paquetes de chips de m\u00faltiples matrices para determinar la integridad de la energ\u00eda, la extracci\u00f3n par\u00e1sita del dise\u00f1o, la creaci\u00f3n de perfiles t\u00e9rmicos, el estr\u00e9s termomec\u00e1nico y la integridad de la se\u00f1al.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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