Hoe transformeert AI de auto-industrie?

Op dit moment spoel je misschien vooruit naar de tijd dat vliegende auto's werkelijkheid zijn geworden, maar er was ook een tijd dat je je voorstelde een passagier te zijn in een autonoom voertuig. kunstmatige intelligentie (en Tesla en Waymo) vertalen het razendsnelle en fascinerende concept naar de realiteit. Het potentieel van AI in de auto-industrie begint of eindigt echter niet bij zelfrijdende auto's. Het gaat om vele functies die comfort voor iedereen mogelijk maken: autofabrikanten, chauffeurs en passagiers. En we zullen dieper graven in hoe dit werkt.

Wat is AI in de auto-industrie?

AI in de auto-industrie impliceert de implementatie van kunstmatige-intelligentietechnieken in verschillende delen van de autowereld. Verschillende AI-technologieën zoals machine learning (ML), znnatuurlijke taalverwerking (NLP) en computer visie bijdragen aan de integratie van kunstmatige intelligentie in de auto-industrie, gericht op een betere rijervaring. Deze technologieën in de AI-automobielwereld automatiseren veel taken, zoals routeplanning, navigatie, parkeren, enz., terwijl ze ook efficiëntie en veiligheid bieden.

Waarom hebben we AI nodig in de auto-industrie?

Van ontwerp en fabricage tot productie en postproductie, de integratie van AI in de auto-industrie is al op gang gekomen - en er zijn veel redenen waarom dit het begin kan zijn van iets uitzonderlijk comfortabels, veiligs en snels. Lees verder over enkele belangrijke voordelen van kunstmatige intelligentie in de auto-industrie:

Verbeterde veiligheid

Nu AI in de auto-industrie geavanceerde rijhulpsystemen (ADAS) mogelijk maakt, ziet verbeterde verkeersveiligheid er veelbelovend uit. AI-algoritmen kunnen sensorgegevens analyseren om potentiële gevaren in realtime te identificeren, wat het risico op ongevallen verkleint. Automatisch noodremmen en Lane Keeping Assist zijn functies in de AI-automobielomgevingen die leiden tot monitoring ter plekke en veiligere rijervaringen.

Autonoom rijden

Autonome voertuigen zijn het aanbod van AI, en zelfrijdende auto's hebben om te beginnen al genoeg krantenkoppen gehaald. Deze auto's maken gebruik van de integratie van AI-technologieën die helpen de omgeving te begrijpen, snelle besluitvorming te oefenen en rond te rijden zonder menselijke tussenkomst. Noem het een fenomeen of revolutie; AI in zelfrijdende auto's wijst op minder menselijke fouten, een meer georganiseerde verkeersstroom en toegankelijkheid voor mensen die niet kunnen rijden. Tesla Model 3, Volvo XC40, BMW iX en Lexus LS zijn enkele van de meest recente en hightech zelfrijdende auto's.

Verbeterde efficiëntie

AI in de auto-industrie kan verkeersopstoppingen minimaliseren en het brandstofverbruik optimaliseren. Zelfrijdende voertuigen kunnen helpen het brandstofverbruik terug te dringen 10%. Kunstmatige intelligentie-algoritmen analyseren de wegomstandigheden en verkeerspatronen om de beste voertuigroutes voor te stellen, waardoor het brandstofverbruik en de uitstoot worden verminderd. Bovendien kunnen AI-aangedreven intelligente verkeersbeheersystemen de stroom regelen om congestie te beheersen.

Lees ook: zPod, India's eerste AI-aangedreven autonome voertuig

Toepassingen van AI in autonome voertuigen

Het gebruik van verschillende kunstmatige-intelligentietechnieken in de auto-industrie heeft de deur geopend naar enorme mogelijkheden voor auto's. Dit zijn de toepassingen van AI-autotechnologieën die de sector voorbereiden op een moeiteloze toekomst van autorijden:

Geavanceerde rijhulpsystemen (ADAS)

AI is de krachtpatser van verschillende ADAS-functies, waaronder rijstrookassistentie, automatisch noodremmen, adaptieve cruisecontrol en parkeerhulp. Deze systemen maken gebruik van AI-algoritmen en sensoren om de omgeving van het voertuig te bewaken, potentiële gevaren te identificeren en bestuurders te helpen bij gemakkelijk botsvrij rijden, parkeren en meer.

Autonoom rijden en zelfrijdende auto's

AI is om alle goede redenen populair geworden door zelfrijdende auto's in de wereld te introduceren. De technologie brengt binnen algoritmen voor machine learning, computervisie en sensorfusietechnieken om de omgeving van een voertuig te begrijpen, real-time beslissingen te nemen en de auto in het algehele rijspectrum te beheren. Autonome voertuigen maken hun opmars om transport opnieuw te definiëren, de verkeersveiligheid te verbeteren, ongevallen te verminderen en de verkeersstroom te verbeteren.

Sensorfusie en waarnemingssystemen

Sensorfusie verzamelt gegevens van sensoren zoals camera's, RADAR, LiDAR en ultrasone sensoren om een ​​collectief begrip van de omgeving van voertuigen te creëren. AI-algoritmen verwerken sensorgegevens en integreren deze om objecten te detecteren en gedrag te voorspellen, wat helpt om in realtime weloverwogen beslissingen te nemen. Deze systemen activeren geavanceerde rijhulpsystemen, waaronder adaptieve cruisecontrol en voetgangersdetectie, wat resulteert in een efficiënte rijervaring.

Padplanning en navigatie

Padplanning en navigatie zijn essentiële aspecten van AI in de auto-industrie. Het omvat componenten zoals perceptie, lokalisatie en het vermijden van botsingen om routes te optimaliseren.

AI voor voertuigveiligheid en voorspellend onderhoud

Risicobeoordeling en besluitvorming zijn de krachtige resultaten van voorspellende analyses in elke branche, en de auto-industrie laat geen middel onbeproefd als het gaat om het gebruik van deze AI-techniek om de veiligheid van de bestuurder te verbeteren.

Voorspellende analyses voor onderhoud

AI accentueert voorspellend onderhoud door voertuiggegevens van sensoren en systemen te analyseren. Door patronen en afwijkingen te identificeren, voorspellen AI-algoritmen mogelijke storingen of storingen, wat preventiestrategieën ondersteunt. De proactieve aanpak met AI in de auto-industrie helpt bij het optimaliseren van onderhoudsschema's, minimaliseert uitvaltijd en verbetert de betrouwbaarheid van voertuigen, waardoor voertuigeigenaren en fabrikanten geld besparen.

Realtime bewaking en diagnostiek

Het onderhoud, mogelijk gemaakt door voorspellende analyses, helpt zowel autofabrikanten als eigenaren. Het stelt klanten in staat tijdige waarschuwingen te ontvangen over mogelijke technische risico's en rechtstreeks contact op te nemen met fabrikanten voor onderhoud in plaats van reparatiewerkplaatsen.

Veiligheid en risicobeoordeling

Kunstmatige intelligentie in de auto-industrie kan chauffeurs en passagiers helpen genieten van een zorgeloze reis door waarschuwingen over mogelijke gevaren op een specifieke route mogelijk te maken en te helpen bij taken zoals parkeren en achteruitrijden.

AI-ondersteunde klantervaring

Kunstmatige intelligentie in de auto-industrie is bedoeld om de klantervaring te verbeteren. Van autorijden tot interactie tussen bestuurder en voertuig, de industrie gebruikt de technologie voor verschillende personalisatiedoeleinden om moeiteloze rijervaringen te bieden.

Gepersonaliseerde rijervaring

AI verbetert de gebruikerservaring van voertuigen met behulp van technologieën zoals natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning die een soepele interactie tussen mens en machine mogelijk maken. Hierdoor kunnen zowel de bestuurder als de passagiers verschillende functies bedienen met behulp van spraakopdrachten. AI-ondersteunde virtuele assistenten maken gepersonaliseerde aanbevelingen, real-time informatie en meer mogelijk, waardoor een vrij moeiteloze rijervaring ontstaat.

Spraakherkenning en verwerking van natuurlijke taal

Terwijl sommige spelers in de branche persoonlijke assistenten van derden gebruiken, hebben sommige autobedrijven ervoor gekozen om hun spraakherkenningssystemen te hebben. Deze assistenten passen de temperatuur aan, geven informatie over brandstof of gas, bellen en wisselen van radiozender. Deze tools hebben een hoge mate van personalisatie, wat betekent dat ze de voorkeuren van chauffeurs kunnen onthouden en aanpassingen kunnen aanbevelen op basis van de context en gebruikersgeschiedenis.

Virtuele assistenten in de auto

Virtuele assistenten in de auto hebben de branche veranderd door spraakgestuurde assistentie en connectiviteitsoplossingen te introduceren. Deze intelligente systemen worden aangedreven door natuurlijke taalverwerking en bieden bestuurders en passagiers een naadloze interactie met hun voertuigen door middel van audiocommando's.

AI in productie en toeleveringsketen

Van het toezicht houden op het fabricageproces van elk voertuig tot het beheren van een wereld van componenten, er komt veel kijken bij het maken van een voertuig. Kunstmatige intelligentie en zijn verschillende technologieën helpen fabrikanten efficiëntie, kosten en meerdere problemen te overwinnen door verschillende processen te automatiseren en te stroomlijnen.

Robotica en automatisering

Robotica en automatisering kunnen overwegend geschikt zijn voor de productie van voertuigen, aangezien de technieken de auto-industrie helpen met efficiëntie, precisie en niet te vergeten: kosteneffectiviteit. Deze robots zijn een hulpmiddel geworden bij het voorkomen van schade aan mensen en het identificeren van onregelmatigheden in materiële onderdelen.

Kwaliteitscontrole en defectdetectie

De data-annotatie, mogelijk gemaakt door kunstmatige intelligentie, maakt het voor de maakindustrie toegankelijker om de problemen te identificeren en op te lossen, hoe klein of ernstig ze ook zijn. Het maakt kosteneffectiviteit mogelijk door het probleem in voertuigen in de beginfase op te lossen, waardoor onvolledige of met fouten beklede resultaten worden voorkomen.

Optimalisatie van de toeleveringsketen

Alleen de supply chain-industrie weet wat voor harde noten voertuigcomponenten zijn om te kraken! Het is een zware taak voor automobielmanagers om de componenten bij elke stap te beheren en te bewaken. AI en ML schieten hen te hulp door managers te helpen bij het systematisch beheren van de supply chain-modules.

AI voor slim verkeersmanagement

Verkeersstroombeheer is een van de meest kritieke gebieden in de AI-auto-arena die naar verwachting transformatie zal verwelkomen door toedoen van opkomende AI-technologieën zoals IoT. Hier zijn de functies die ons daar een goed beeld van geven.

Verkeersvoorspelling en -optimalisatie

AI-ondersteunde verkeersbeheersystemen kan gegevens analyseren om de verkeersstroom te optimaliseren en real-time verkeersopstoppingen te minimaliseren. Van het voorstellen van de beste en veiligste routes tot het coördineren van verkeerssignalen met nauwkeurige datagestuurde voorspellingen, AI helpt de reistijd te verkorten, de wegcapaciteit vergroten en het algehele transportbeheer verbeteren.

Intelligente transportsystemen (ITS)

Intelligente transportsystemen (ITS) doorkruisen een cluster van geavanceerde AI-technologieën om de transportefficiëntie, veiligheid en duurzaamheid te vergroten. Deze systemen maken gebruik van data-analyse, sensoren en real-time communicatie om bruikbare inzichten te verkrijgen en transportautoriteiten en gebruikers te helpen bij het nemen van beslissingen. ITS-toepassingen omvatten verkeerslichtregeling, adaptieve cruisecontrol en voertuig-tot-voertuigcommunicatie.

Deze systemen worden veel gebruikt in slimme weg infrastructuur, zoals die in Europa en de Chengdu-Yibin Highway in China.

Connected Vehicle-technologieën

De groei van het internet der dingen is dramatisch geweest. Wanneer de technologie zich vermengt met 5G en cloud computing, brengt het connectiviteit tot stand tussen voertuigen, smartphones en infrastructuren, wat de veiligheid en efficiëntie bij autonoom rijden verhoogt.

AI in ontwerp en ontwikkeling

Ontwerp en ontwikkeling vormen nog een ander veld in de AI-auto-industrie dat een voorbeeld is van het ongelooflijke potentieel van verschillende kunstmatige-intelligentietechnieken voor auto's. Hoewel het aan de oppervlakte futuristische ontwerpen en hun afstemming op robuuste voertuigprestaties omvat, helpt het door AI ondersteunde ontwerpproces ingenieurs en fabrikanten om wendbaarheid te bereiken bij het maken van auto's.

Generatief ontwerp en optimalisatie

Productiebedrijven maken al geruime tijd gebruik van generatief ontwerp om robuustere en duurzamere auto-onderdelen te ontwikkelen. AI in de auto-industrie stelt productieve ontwerpsystemen in staat om een ​​reeks variaties te creëren voor een specifiek onderdeel volgens de normen die zijn gedefinieerd door ontwerpers en ingenieurs.

Simulatie en virtueel testen

AI-automobielbedrijven maken op grote schaal gebruik van digitale tweelingen om auto-ontwerpprocessen te stroomlijnen door te simuleren hoe een specifiek ontwerp de prestaties van het voertuig beïnvloedt. Met behulp van historische en sensorgegevens kunnen ingenieurs en ontwerpers waardevolle inzichten verwerven in hoe hun ideeën zich vertalen in het uiteindelijke uiterlijk en de implementatie van een voertuig. Tesla vertrouwt bijvoorbeeld sterk op simulaties om zijn zelfrijdende AI te trainen, ondanks de ruime hoeveelheid real-time rijgegevens die het bedrijf heeft verzameld. Zie een Tesla-simulatie hier.

Snelle prototyping en iteratieve ontwikkeling

De auto-industrie heeft vanwege de moordende concurrentie nood aan rapid prototyping. AI-aangedreven prototyping maakt gebruik van de modernste productontwikkelingsmethoden die de pijnpunten in traditionele prototyping wegnemen en het hele proces helpen stroomlijnen.

Ethische en regelgevende overwegingen

AI in de auto-industrie is spannend, maar geen zonneschijn en regenbogen. Dit zijn de belangrijkste overwegingen die de auto-industrie moet volgen om de succesvolle implementatie van AI in voertuigen te garanderen.

Veiligheids- en aansprakelijkheidsproblemen

De ingewikkelde aard van algoritmen en de vraag om zich aan te passen aan real-time rijden met AI zorgen voor veiligheidsproblemen. Het is van cruciaal belang om de veiligheid van autonome voertuigen te waarborgen door AI-systemen rigoureus te testen en te monitoren. Bovendien kan elke aanrijding in zelfrijdende auto's aanleiding geven tot vragen over aansprakelijkheid, waarbij de verantwoordelijke entiteit voor het ongeval wordt gezocht. Het is dus ideaal om een ​​plan op te stellen en de verantwoordelijkheid te bepalen om dergelijke problemen aan te pakken.

Ethische besluitvorming in voertuigen met AI

AI-systemen kunnen vaker vertekende resultaten opleveren en vereisen van bedrijven dat ze algoritmen op een verantwoorde manier gebruiken door ze vooraf te onderzoeken en te testen. Dit komt omdat een AI slechts zo goed is als zijn trainingsgegevens, dus als de gegevens niet toereikend zijn, zijn de resultaten dat ook. De praktijk is cruciaal om de ethische normen van AI-implementatie te waarborgen.

Uitdagingen en toekomstige trends

Hoewel AI in de auto-industrie veel te bieden heeft, kent de technologie nog steeds uitdagingen. Bedrijven moeten rekening houden met de mogelijke wegversperringen en risico's die kunnen ontstaan ​​bij het implementeren van kunstmatige-intelligentietechnieken.

Gegevensprivacy en beveiliging

De gegevens die door AI-aangedreven voertuigen worden geanalyseerd, zijn nogal persoonlijk. Dit kunnen bijvoorbeeld videobeelden of geolocatiegegevens zijn. Om het ethisch te benaderen, is het voor bedrijven ideaal om regelgevende kaders zoals de Europese AVG toe te passen.

Ontwikkeling van vaardigheden en impact op het personeel

De snelle groei van AI in de auto-industrie heeft geleid tot een sterke vraag naar hoogopgeleide professionals. De industrie zoekt experts met de technische vaardigheden om AI-systemen voor voertuigen te ontwikkelen, implementeren en beheren. Bovendien vereisen de evoluerende trends dat professionals leren en zich aanpassen om continu te gedijen. Je kunt enkele van de cursussen bij Analytics Vidhya bekijken om voorop te lopen. Deze cursussen omvatten alles van NLP tot computervisie, ML tot AI en meer.

Edge Computing en AI aan de rand

Edge computing is sterk afhankelijk van computerbronnen, zoals systemen in voertuigen en infrastructuur langs de weg. De beperkte rekenkracht kan de real-time verwerking van datasets in de weg staan. Bovendien kan edge computing ook vatbaar zijn voor bandbreedtebeperkingen, vooral in het geval van real-time communicatievereisten. Daarom is het essentieel om ervoor te zorgen dat de gegevensoverdracht en het beheer efficiënt zijn om deze uitdagingen het hoofd te bieden.

Integratie met Smart City-infrastructuur

Als meest recente vooruitgang zijn slimme steden op ICT (informatie- en communicatietechnologie) gebaseerde infrastructuren. Ze verbeteren aanzienlijk hoe verschillende organisaties binnen de infrastructuur informatie delen. Integratie met slimme stadsinfrastructuur kan mogelijk efficiëntie, communicatie en beheer vergen om succes te overtreffen.

Het heeft echter uitdagingen, zoals het waarborgen van veilige netwerkoplossingen voor gegevensuitwisseling tussen voertuigen met AI en slimme stadssystemen, het standaardiseren van protocollen voor voertuig-tot-voertuigcommunicatie en interoperabiliteit tussen voertuigen en infrastructuur.

Succesverhalen en casestudy's

Nu de AI-automobieltrend steeds meer richting de bestuurdersstoel gaat, wordt het voor autofabrikanten steeds belangrijker om een ​​sterke basis van next-gen-technieken in hun voertuigen te hebben. Hoewel het interessant is om te zien hoe meer en meer kanshebbers in de toekomst autonome voertuigen innoveren, hebben verschillende marktleiders het doel al bereikt!

Real-world voorbeelden van AI-implementatie in de auto-industrie

1.Tesla: Tesla zorgde voor opschudding door kunstmatige intelligentie te implementeren in de auto-industrie. Hun voertuigen werken op geavanceerde rijhulpsystemen (ADAS) en autonome rijmogelijkheden door gebruik te maken van AI-algoritmen voor besluitvorming en rijcontrole.

2. Waymo: Waymo, een dochteronderneming van Alphabet Inc., staat bekend als een van de giganten op het gebied van autonoom rijden. Het bedrijf heeft met succes een zelfrijdend systeem geïmplementeerd dat kunstmatige intelligentie gebruikt voor navigatie en reageren op de omgeving.

3. NVIDIA: NVIDIA biedt AI-computerplatforms en -technologieën aan autobedrijven. Het Drive-platform van het bedrijf biedt mogelijkheden voor kunstmatige intelligentie, waaronder perceptie, mapping en routeplanning voor autonome voertuigen.

4. Uber: Uber is een van de eerste bedrijven in de automobielsector die investeert in AI-onderzoek en -ontwikkeling (R&D) voor autonome voertuigen. De ride-gigant heeft actief AI-aangedreven zelfrijdende auto's getest voor een veilige passagierservaring.

5.BMW: Bovendien gebruikt BMW AI in rijhulpsystemen, infotainment en verschillende aspecten van hun voertuigen. De Intelligent Personal Assistant van het toonaangevende autobedrijf maakt gebruik van natuurlijke taalverwerkingstechnologie om spraakgestuurde interactie en gepersonaliseerde ervaringen te bieden.

Conclusie

AI heeft de auto-industrie opmerkelijk veranderd en de voertuigfunctionaliteit en gebruikerservaring verstoord. Tot nu toe is AI in de automobielsector het meest besproken voor technologie voor autonoom rijden, waarbij bedrijven als Tesla en Waymo het voortouw nemen. De industrie lijkt de technologie aan te boren voor veel meer vooruitgang dan rijcomfort. Kunstmatige intelligentie in de automobielsector is voorbij US $ 6 miljard in 2022, waarbij de groei wordt geschat op een CAGR van 55% tussen 2023 en 2032. Verbeteringen in algoritmen, voorspellend onderhoud, sensortechnologieën en rekenkracht zullen meer innovaties blijven stimuleren. De industrie zal naar verwachting getuige zijn van een piek in de inzet van autonome voertuigen, veiligheidsvoorzieningen en maatwerk. Bovendien zal AI in de automobielsector ook zorgen voor mobiliteit, efficiëntie, kostenbesparing en intelligente transportsystemen.

Met vorderingen en toekomstige aspecten in het kader, is het redelijk om na te denken over de ethische, veiligheids- en talentfactoren die het tempo van AI in de auto-industrie bepalen. Hoewel bedrijven moeten voldoen aan regelgevingskaders en moeten werken aan gegevensbeveiliging en privacy, het juiste talent moeten vinden en aannemen om het beste uit technologie te halen, is acceptatie net zo belangrijk. Als u een carrièrepad navigeert in de auto-industrie, te beginnen met AI- en ML-cursussen geschikt zou zijn. Bovendien kunt u kiezen voor AI en ML BlackBelt Plus programma van Analytics Vidhya om de technologie tot op de bodem uit te zoeken, praktische kennis op te doen door te leren over real-world scenario's, de lessen toe te passen en meer. De online certificering zal u helpen de weg vrij te maken voor een verbeterde leeromgeving en uw cv te laten schitteren.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• EVM Financiën. Uniforme interface voor gedecentraliseerde financiën. Toegang hier.
• Quantum Media Groep. IR/PR versterkt. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/ai-in-the-automotive-industry/