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    MotumCam, la poderosa solución con IA

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    La solución de videotelemática MotumCam de Tecnomotum que integra un ecosistema de monitoreo en tiempo real y con testigos en imagen y video, es reconocida en el mercado por los beneficios que ofrece a la operación de las flotas de transporte; sin embargo, detrás de la operación de esta herramienta está todo un proceso que incluye Inteligencia Artificial (IA) y machine learning.

    En el marco del Foro Nacional del Transporte de Mercancías, Luis Galán, de Motum, describió la forma en que la IA y el machine learning (aprendizaje de máquinas), han permitido un avance impresionante al momento de la operación.

    Al participar en el panel “Inteligencia Artificial para el Transporte de Carga”, Luis Galán comentó que la inteligencia artificial ha capturado la atención de todo el planeta, tanto en las empresas como en los consumidores e inversionistas, quienes buscan la manera de aplicarla en diferentes sectores y actividades productivas.

    Tal es el caso del sector de transporte privado, que gracias a soluciones basadas en IA y machine learning, permiten a los administradores de flotas beneficiarse de herramientas como MotumCam.

    Foto. Lilián Anaya.

    La tecnología detrás de MotumCam ha permitido que a esta cámara se le ha enseñado a reconocer el uso del celular, el uso del cinturón de seguridad, saber si el operador está fumando, comiendo o bebiendo; también identifica si hay un cambio de carril, manejo irregular o, incluso distracciones y fatiga.

    Esta capacidad de la cámara y sus procesos para poder detectar patrones y aprender nuevos hábitos de los operadores tiene su fundamento en la IA y el aprendizaje de máquina.

    “Me gustaría hablarles acerca de la cantidad de procesamientos que se necesita para entrenar un modelo de inteligencia artificial”, dijo Luis Galán, quien explicó que o se necesita tanto procesamiento cando se ejecuta, pero sí cuando se le entrena.

    “Para que un modelo de inteligencia artificial vaya aprendiendo, necesitamos que pasen por las redes neuronales miles o incluso millones de ejemplos; también necesitamos realizar una gran cantidad de ciclos de entrenamiento, esto requiere mucha potencia de cómputo, pero una vez que la red neuronal ya está entrenada para hacer una proyección o una inferencia es mucho menos costoso”, aseveró el especialista.

    Puso un ejemplo donde una cámara fue “entrenada” con datos de 100,000 millones de millas de manejo, también se mejoró la calidad de detección con mil potenciales colisiones capturadas diariamente, 100,000 eventos de riesgo al día y 60,000 millas de datos de conducción.

    Una vez que la herramienta cuenta con toda esa información, se define un algoritmo, ya refinado y se puede compartir automáticamente a todas las cámaras que están en operación.

    En el caso de MotumCam, la IA puede llegar a detectar incluso situaciones que las personas no, es decir, puede llegar a desempeñarse mejor que los humanos.

    Si bien contar con una cámara permite saber qué ocurre en la cabina y en el camino, MotumCam ha dado el siguiente paso en la evolución natural de la telemática, ya que la IA permite conocer su un vehículo hace aceleraciones, frenadas súbitas o vueltas bruscas y si está conduciéndose dentro del límite de velocidad, “pero realmente no tenemos una película completa, si no observamos el comportamiento del ser humano que está conduciendo el vehículo”, afirmó Luis Galán.

    “El video nos enseña que no podemos evaluar solamente por un conteo de alertas, por aceleraciones o frenadas”, indicó. Adicionalmente, con la evidencia en video se puede detectar si el operador está teniendo malos hábitos de manejo.

    “Pero, ¿qué pasa con esas alertas?”, dijo el representante de MotumCam y explicó que prácticamente se puede saber todo lo que está sucediendo relacionado con la seguridad patrimonial.

    Foto. Lilián Anaya.

    “Tenemos dispositivos en cabina que rastrean el vehículo, podemos saber la presión, la temperatura del aceite, RPM del motor, los códigos de falla; tenemos dispositivos instalados no solamente en el tractocamión sino también en el remolque uno, en el remolque dos”, es decir el sistema está censando prácticamente todo lo que pasa en el vehículo.

    Ahora bien, el siguiente paso es establecer niveles de alertas, categorizarlas y agrupar datos, así como definir un proceso para atenderlas. Aquí el sistema de MotumCam está conformado por varios componentes clave, uno de ellos es el gemelo digital, que permite mejorar el envío de datos al sistema evitando los errores humanos.

    “Como tenemos un gemelo digital del tractocamión, nuestro sistema de Inteligencia artificial detecta que el conductor tiene un patrón de conducción no habitual”, ejemplificó Luis Galán, y agregó: “Delegamos a las Inteligencia artificial la autoridad para ejecutar el paro de motor”.

    “Aquí, la Inteligencia artificial es una nueva forma que la humanidad ha encontrado para tener respuestas. La inteligencia artificial son las fórmulas con las que la humanidad resolverá muchos problemas, no va a ser una fórmula perfecta, se va a equivocar también, pero lo va superando a una velocidad muy grande”, concluyó.

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