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El uso del Deep learning en el sector de la automoción

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El Deep learning en el sector de la automoción se utiliza cada vez más como método de aprendizaje automático. Permite tratar datos de sus sistemas de visión artificial, reconocimiento de patrones y sensores para alcanzar mayores cuotas de calidad y seguridad en la fabricación.

¿Qué es el Deep learning y cómo funciona?

El Deep Learning, o aprendizaje profundo, es un tipo de aprendizaje automático que utiliza artificiales para aprender a partir de datos. Las redes neuronales son modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano, que están formados por capas de neuronas artificiales. Cada neurona artificial recibe información de las neuronas de la capa anterior, y procesa esa información para generar una salida que se envía a las neuronas de la capa siguiente.

El Deep Learning funciona mediante un proceso de . En este proceso, las redes neuronales se alimentan de datos etiquetados, lo que significa que los datos ya tienen una respuesta correcta. Las redes neuronales aprenden a realizar la tarea correspondiente a medida que se les proporcionamás datos etiquetados.

Por ejemplo, si queremos entrenar una red neuronal para reconocer fallos en una pieza, podemos alimentarla con un conjunto de datos de imágenes de piezas con fallo y sin fallo. Cada imagen del conjunto de datos debe estar etiquetada con la clase correspondiente, es decir, pieza “ok” o pieza “nok”. A medida que la red neuronal procese las imágenes del conjunto de datos, aprenderá a identificar los patrones que distinguen a las piezas que tienen algún defecto de las piezas que no presentan defectos.

¿Cómo aplicar el Deep Learning en automoción?

Para aplicar el Deep Learning en automoción, es necesario seguir los siguientes pasos:

  1. Definir el objetivo de la aplicación. ¿Qué quieres lograr con el Deep Learning? ¿Se quiere mejorar la seguridad, la eficiencia o el confort de los vehículos?
  2. Reunir los datos necesarios. Los datos pueden ser de diferentes tipos, como imágenes, , audio o datos de sensores. El tipo de datos que necesitas dependerá del objetivo de la aplicación.
  3. Etiquetar los datos. Los datos etiquetados son aquellos que tienen asociado un valor o una categoría. El etiquetado es necesario para que el algoritmo de Deep Learning pueda aprender de los datos.
  4. Entrenar el algoritmo. El algoritmo de Deep Learning se entrenará con los datos etiquetados. El entrenamiento puede durar varias horas o incluso días, dependiendo de la complejidad del algoritmo y del tamaño del conjunto de datos.
  5. Evaluar el algoritmo. Una vez entrenado el algoritmo, es necesario evaluar su rendimiento. Para ello, se utilizará un conjunto de datos de prueba que no se ha utilizado para el entrenamiento.

Beneficios del Deep Learning en automoción

El uso del Deep learning en el sector de la automoción tiene numerosos beneficios, y a continuación se van a detallar algunos de ellos:

  • Mejora de la seguridad: El Deep learning puede utilizarse para desarrollar sistemas de conducción autónoma y sistemas avanzados de asistencia a la conducción, los cuales pueden ayudar a prevenir accidentes. Por ejemplo, los sistemas ADAS basados en Deep learning pueden detectar peatones, ciclistas y otros vehículos en la carretera, y alertar al conductor de la existencia de un peligro.
  • Mayor eficiencia: El Deep learning puede utilizarse para mejorar la eficiencia de los vehículos. Por ejemplo, los sistemas de control de crucero basados en el Deep learning ayudan a los conductores a ahorrar combustible al mantener una velocidad constante durante su conducción.
  • Mayor comodidad: La mejora de la comodidad de los vehículos también puede llevarse a cabo con el Deep learning. Entre otros, los sistemas de navegación pueden proporcionar indicaciones más precisas.

Aplicaciones de visión artificial y Deep learning en automoción

En esta sección os explicamos algunas aplicaciones en el mundo de la automoción en las que se usa Deep Learning. Estas tres aplicaciones tratan sobre mejoras en la producción de automóviles.

  • Detección de posibles defectos en la cadena de montaje: En el mundo de la industria de la automoción, los costes de producción son elevados, y para que puedan tener precios competitivos en el mercado las empresas buscan reducir lo máximo posible las posibles pérdidas. Para ello, se están implantando sistemas de visión artificial y algoritmos de Deep learning, con el objetivo de encontrar probables defectos en distintos puntos de la cadena de montaje, y así, poder solucionarlos antes de que la producción de esos vehículos avance y el coste de resolverlo posteriormente sea más elevado.

  • Colocación correcta de las piezas en las líneas de montaje: en este caso, el Deep learning se utiliza para comprobar si las piezas que han sido descargadas por una persona o un robot en alguna de las estaciones de trabajo, se encuentran en la posición correcta, ya que, si no, los siguientes pasos en la línea de producción se verán afectados y retrasarán el trabajo, haciendo que aumenten los costes de producción.
  • Lectura de las etiquetas identificadores que llevan los vehículos: para llevar a cabo esta tarea descrita se hará uso de la técnica de reconocimiento óptico de caracteres (OCR).  Esta tecnología utiliza algoritmos de procesamiento de imágenes y clasificación de caracteres, y el uso del Deep learning nos ayudará a mejorar la tecnología del OCR. Estas dos técnicas permitirán a las fábricas tener un control exacto de todos los vehículos que se producen en su empresa, conociendo en todo momento posibles defectos o fallos que se hayan registrado a lo largo de la cadena de producción.

Por otro lado, os explicamos también tres aplicaciones relacionadas con el automóvil en sí mismo:

  • Conducción autónoma: el Deep Learning se utiliza para que los vehículos puedan detectar obstáculos y otros vehículos en la carretera, así como para controlar la velocidad y la dirección del vehículo.
  • Detección de peatones y ciclistas: el Deep Learning también es usado para que los vehículos puedan detectar peatones y ciclistas en la carretera, evitando así accidentes.
  • Mantenimiento predictivo: el Deep Learning se utiliza para analizar los datos de los sensores de los vehículos, y como consecuencia detectar posibles problemas antes de que se produzcan.

El Deep learning es una tecnología que tiene el potencial de revolucionar el sector de la automoción. Al permitir a los vehículos tomar decisiones inteligentes y seguras, el Deep learning puede ayudar a reducir el número de accidentes de tráfico y a mejorar la comodidad y la conveniencia de los vehículos.

En los próximos años, es probable que el Deep learning se utilice cada vez más en el sector de la automoción. A medida que la tecnología siga desarrollándose, se podrán crear nuevas aplicaciones que mejorarán aún más la seguridad, la comodidad y la eficiencia de los vehículos.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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