Depuis la révolution de l’industrie automobile représentée par Tesla , l’intelligence artificielle (IA) est le protagoniste des innovations du secteur. Bien que l'entreprise d' Elon Musk soit l'une des plus reconnues pour l'utilisation de ce type de technologie dans ses véhicules électriques, d'autres constructeurs automobiles se joignent à l'insertion de ces outils pour fabriquer leurs nouveaux modèles. Les avantages sont attrayants en raison de l’expérience de conduite dont bénéficient leurs clients.
L’IA peut être utilisée à la fois pour produire des voitures en série et mise en œuvre dans le système d’exploitation de chaque unité. Les automobilistes estiment que les nouvelles technologies ont été utiles même en proposant des itinéraires alternatifs avec moins de temps de conduite, surtout s'il s'agit de services de transport privés tels qu'Uber.
Parmi les tâches accomplies par l'IA dans l' industrie automobile et les nouveaux modèles figure la conduite automatique , ainsi que l'assistance pour garantir une sécurité maximale aux passagers, selon El País. De plus, la présence de cette technologie se retrouve dans 85 % des automobiles , et ce chiffre va augmenter au fil des années, selon le groupe d'innovation technologique Stefanini.
Innovations en IA dans l'industrie automobile
L'utilisation de l'IA dans ce secteur a donné naissance à de nouveaux programmes , dont certains visent à améliorer les performances des voitures électriques . Actuellement, le laboratoire de robotique Hyundai a développé une application pour recharger la batterie de ces véhicules à base de batteries au lithium , connue sous le nom de Robot ACR .
Le Robot ACR a été créé grâce au développement d’un algorithme d’intelligence artificielle basé sur des caméras 3D. Cette technologie permet au robot de chargement de s'adapter à diverses variables, telles que l' emplacement de stationnement du véhicule, les caractéristiques du chargeur, les obstacles environnementaux et le poids du câble de connexion, selon le même média espagnol.
La présence de l’IA offre également de nombreux avantages aux conducteurs . Les détecteurs de fatigue font partie d'un système avancé qui étudie le comportement de l' automobiliste pour évaluer d'éventuelles anomalies ou signes d'épuisement. Par des alertes visuelles, des alarmes ou des vibrations dans les sièges, la fatigue est signalée aux personnes au volant. L’objectif est de prévenir les accidents et d’augmenter la sécurité dans les rues et les autoroutes.
Un autre avantage de l’IA dans les derniers modèles de camions est le rapport d’entretien fourni par des algorithmes intelligents et des capteurs intégrés aux véhicules. Les voitures pick-up collectent des données sur l'état de leurs composants mécaniques, tels que le moteur , les roues et la pression des pneus. Ces données vous permettent de recevoir des alertes pour effectuer des prévisions, ce qui prolonge la durée de vie utile des voitures . De cette manière, une sécurité maximale est également obtenue sur la route.
L’IA change la donne dans l’industrie automobile
De la fabrication à l’expérience utilisateur, l’IA a apporté des améliorations ces dernières années. En plus d'améliorer l'efficacité, la sécurité et la qualité des véhicules, cela a permis des progrès dans la conduite autonome et la personnalisation automobile . Tesla en est un exemple, une marque qui a mis en œuvre avec succès des systèmes de conduite autonome utilisant cette technologie.
L'un des modèles les plus connus de Tesla, le Model 3 de gamme standard, a été équipé de puces appelées FSD qui utilisent l'IA pour faire fonctionner un système de conduite entièrement autonome . Ces appareils utilisent des algorithmes d’autonomie qui planifient des trajectoires dans des simulations réelles avec une haute fidélité. Chaque fois qu'un véhicule Tesla utilise la conduite autonome, la technologie collecte des données sur son comportement et les envoie aux serveurs de l'entreprise pour entraîner et améliorer le système.
Grâce à cette collecte massive de données, l’IA devient plus intelligente et capable de prendre des décisions plus précises dans diverses situations de conduite . Cela implique une amélioration de l'efficacité de la conduite autonome , ce qui se traduit par une expérience plus sûre et plus confortable pour les utilisateurs.