Intel Capital: la importancia de los datos para los vehículos autónomos

Intel Capital ha anunciado que durante los próximos dos años invertirá 250 millones de dólares estadounidenses en nuevos desarrollos dentro del sector de los automóviles autónomos lo que, explican sus voceros en Colombia, “reafirma su compromiso por proporcionar soluciones completas que generen ideas y valor a partir de los datos, un paso para que el mundo avance hacia la conducción totalmente automatizada, y se pueda mejorar la seguridad, la movilidad y la eficiencia”.

Explican desde Intel Colombia que “sin duda, los datos son literalmente el nuevo petróleo cuando se trata del coche del futuro y experiencias de conducción automatizada”. Y pone como ejemplo que, a día de hoy, “sin petróleo, el motor del coche se recalienta, pistones y anillos se fusionan a las paredes del cilindro, surgen fisuras en el bloque del motor”. Sin embargo, en el futuro, serán los datos los que tendrán el “poder de cambiar radicalmente la forma de pensar sobre la experiencia de conducción: como consumidores, como fabricantes de automóviles, como tecnólogos y como ciudadanos de las comunidades”.

En un vehículo autónomo, hay “cámaras, radares, sonares, GPS y LIDAR,  componentes esenciales para esta nueva forma de conducción como pistones, anillos y bloques de motor”, explican los expertos que recuerdan que todos estos componentes servirán para generar una gran cantidad de datos aprovechables para crear los vehículos del futuro y para conocer mejor a los ciudadanos. 

Cada carro autónomo generará información “equivalente a casi 3.000 personas” y explican desde Intel que “igual que el petróleo ha transformado el mundo en el último siglo, los datos también van a transformar el universo en los siguientes cien años”.

El ecosistema automotriz puede utilizar los datos para generar ideas, tomar medidas relativas a nuevas oportunidades de negocio y crear un mundo más seguro y menos conflictivo.  Por un lado, serán aprovechables los datos técnicos, que provienen de sensores y “consumen gran cantidad de potencia de cálculo, y quien tenga los mejores datos podrá desarrollar las mejores herramientas de inteligencia artificial para aprendizaje automático, algoritmos de aprendizaje profundo y análisis de datos”.

Por otro lado, encontramos los datos sociales y de crowdsourcing que ofrecen información “del mundo alrededor del vehículo, tales como los datos relacionados con el tráfico, influyen en cómo el carro va del punto A al punto B, y cómo puede cambiar de rumbo al punto C”. Finalmente, los vehículos autónomos aportarán datos personales. Son datos que monitorean cuántas personas están en al interior del vehículo, preferencias musicales de cada pasajero o incluso qué tiendas o marcas prefieren los pasajeros y cuando se está cerca de ellas, se exponen artículos de venta.