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Cómo la IA, el Internet de las Cosas y la Nube están mejorando la seguridad de los conductores de flotas de vehículos hoy en día

04/01/2024

La tendencia creciente hacia la modernización de los vehículos corporativos sugiere que la adopción generalizada de vehículos conectados podría ser inminente en el ámbito de la gestión de flotas. De hecho, según las estadísticas recientes, el 86% de las empresas que han implementado flotas de vehículos conectados informan la obtención de un retorno sólido de su inversión en tecnología telemática avanzada dentro del primer año, principalmente a través de la reducción de costos operativos.

La adopción de flotas de vehículos conectados proporciona a las empresas beneficios sustanciales en lo que respecta a la administración y mantenimiento de sus vehículos. Estos beneficios inciden positivamente en todas las áreas del negocio, pero sobre todo en la promoción de una mayor seguridad para los conductores de flotas de vehículos.

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Afrontando el desafío de procesar volúmenes masivos de datos

Esto ocurre porque las compañías de seguros y los operadores de flotas de vehículos están buscando explotar al máximo los datos telemáticos para tomar decisiones comerciales basadas en información sólida y confiable. Sin embargo, el volumen de datos generados diariamente está creciendo a un ritmo rápido, lo que da lugar a una serie de desafíos en términos de recopilación, procesamiento y análisis de estos datos de manera rentable y oportuna.

Para maximizar su valor, los datos deben ser monitoreados, administrados, limpiados, protegidos y enriquecidos en cada etapa de su ciclo de vida. Por ello, las empresas que utilizan flotas de vehículos están recurriendo a las nuevas capacidades ofrecidas por las tecnologías de procesamiento de datos para manejar y derivar sentido de estos datos.

Los sistemas telemáticos tradicionales han dependido de sistemas embebidos para la recolección, análisis y control de datos en dispositivos electrónicos, resolviendo numerosos problemas. Estos sistemas embebidos han sido ampliamente adoptados, particularmente en electrodomésticos, y ahora su uso se está expandiendo al terreno del análisis de datos de vehículos.

La emergente comunicación de vehículo a nube

Para mejorar la eficiencia del uso de la banda ancha y mitigar cualquier problema de latencia existente, es más beneficioso realizar el procesamiento crítico de los datos en el borde, dentro del vehículo, y compartir únicamente la información relevante para los eventos con la nube. El uso del edge computing en los vehículos se ha convertido en una pieza fundamental para garantizar que los vehículos conectados pueden funcionar a gran escala, ya que las aplicaciones y los datos están más cerca de la fuente, lo que resulta en una respuesta más rápida y una mejoría significativa en el rendimiento del sistema.

Los avances tecnológicos han hecho posibles formas efectivas y eficientes para que los sistemas embebidos en los vehículos se comuniquen con los sensores, tanto internos como con el servidor en la nube. Al aprovechar un entorno computacional distribuido que optimiza el intercambio de datos y su almacenamiento, el IoT en la industria automotriz mejora los tiempos de respuesta y economiza el uso de la banda ancha para una experiencia de datos rápida. La integración de esta arquitectura con una plataforma basada en la nube ayuda a establecer un poderoso sistema de comunicaciones de extremo a extremo para la toma de decisiones comerciales efectivas y eficientes. En conjunto, la alianza de la nube de borde e inteligencia integrada conecta los dispositivos de borde (e.g., sensores embebidos en el vehículo) con la infraestructura de TI, permitiendo el desarrollo de una nueva gama de aplicaciones centradas en el usuario y basadas en entornos del mundo real.

Los seguros y las garantías extendidas pueden obtener beneficios significativos al proporcionar un análisis en tiempo real del comportamiento del conductor, de modo que se puedan desarrollar programas de capacitación para satisfacer las necesidades individuales de cada conductor, basándose en el historial y el análisis del comportamiento real de conducción. En el caso de las flotas de vehículos, el monitoreo activo de las calificaciones tanto del vehículo como del conductor puede permitir una reducción en el TCO (costo total de propiedad), ayudando a los operadores a minimizar las pérdidas debidas a robos, daños y negligencias, al tiempo que proporcionan capacitación en tiempo real a los conductores.

Beneficios significativos para mejorar la seguridad

Uno de los aspectos más destacados del uso de la IA en automóviles conectados es su oportunidad para mejorar considerablemente la seguridad. A través del análisis de datos procedentes de diversas fuentes, incluyendo patrones de tráfico, condiciones meteorológicas y comportamientos de otros conductores, la IA puede ayudar a los conductores a tomar decisiones más informadas en la carretera, reduciendo así la probabilidad de accidentes. La IA también puede ser utilizada para monitorear el comportamiento de los conductores y alertarlos sobre posibles riesgos, tales como somnolencia o distracción en el viaje. Sorprendentemente, existen varios eventos y actividades que pueden suceder dentro del vehículo y generar accidentes. Los conductores pueden ver algo impactante (como un accidente automovilístico o un animal herido en la carretera) o pueden estar realizando alguna actividad que les distraiga, como derramar café o perder el control de su teléfono móvil. La detección de emociones y la monitorización de la actividad pueden ser útiles para detectar cuándo ocurren estas situaciones y tomar las medidas de seguridad apropiadas, como poner brevemente el vehículo en modo autónomo y reducir la velocidad hasta que el conductor pueda recuperarse. En caso de emergencia, incluso con un conductor inconsciente o incapacitado, los vehículos deberían ser capaces de llamar al 911 o incluso llevarlos de manera autónoma al hospital. La falta de atención del conductor es un factor crítico ya que la mayoría de los accidentes automovilísticos son provocados por errores humanos. Así, entender el estado cognitivo del conductor es esencial.

La IA también puede ser utilizada para promover la salud y el bienestar en los vehículos conectados. Por ejemplo, los sistemas potenciados por IA pueden monitorear signos vitales de los conductores, como la frecuencia cardíaca y la presión arterial, y alertarlos sobre posibles problemas de salud. Adicionalmente, la IA puede brindar a los conductores recomendaciones personalizadas sobre ejercicio y nutrición, ayudándoles a mantener un estilo de vida saludable mientras viajan.

Mejoras integrales en términos de salud y bienestar.

Otra área en la que la IA está influyendo positivamente en relación a la salud, seguridad y bienestar en los vehículos conectados es la de la accesibilidad. Los sistemas potenciados por IA pueden ser utilizados para asistir a los conductores con discapacidades, proporcionándoles información sobre rutas accesibles y plazas de aparcamiento, así como ofreciendo asistencia para la operación del vehículo.

En general, la combinación de IA y análisis de datos en los vehículos conectados está revolucionando la experiencia de conducción, promoviendo una mayor seguridad y salud en la carretera. A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, es probable que veamos aún más innovaciones en este espacio, transformando los vehículos conectados en un entorno más seguro y placentero.

Conduciendo el futuro de la gestión de flotas

Los análisis basados en IA que se aprovechan de la tecnología IoT, la informática de borde y la nube están transformando rápidamente la forma en que se realiza la gestión de flotas, haciéndola más eficaz y eficiente que nunca. La capacidad de la IA para analizar volúmenes enormes de información procedentes de dispositivos de telemática proporciona a los administradores información valiosa para mejorar la eficiencia de la flota, minimizar costos y optimizar la productividad. Desde análisis en tiempo real hasta la gestión de la seguridad de los conductores, la IA ya está alterando la forma en que las flotas se manejan.

Cuanto más extensos sean los conjuntos de datos que la IA sea capaz de recopilar mediante el procesamiento OEM (Original Equipment Manufacturer) a través de la nube, mejores predicciones podrá realizar. Esto supondrá la creación de vehículos automatizados más seguros y funcionales en el futuro, con rutas más precisas y diagnósticos de vehículos en tiempo real significativamente mejorados.

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