AI transformeert de auto-industrie

Bijna 30% van de autobudgetten wordt nu besteed aan innovatie. Deze strategie verstoort de normen en herdefinieert de industrie fundamenteel. De kern van deze grote veranderingen wordt gevormd door kunstmatige intelligentie, die steeds meer voet aan de grond krijgt in de autowereld. 

De cijfers spreken voor zich: “Tegen 2030 zal 20% van alle nieuw verkochte voertuigen over de mogelijkheid tot autonoom rijden beschikken.” Een statistiek die bewijst hoezeer AI de vooruitgang in de auto-industrie versnelt.

Bij autonoom rijden is het het brein dat de controle heeft: “hun omgeving detecteren, gegevens in realtime analyseren en intelligente beslissingen nemen voor veilig rijden”Maar daar blijft het niet bij. AI verandert ook de ervaring aan boord. Automatische aanpassing van functies op basis van voorkeuren, intuïtieve interactie met het voertuig en directe parameteraanpassingen... 

Hoe draagt ​​AI bij aan verkeersveiligheid?

Verkeersveiligheid en voertuigefficiëntie blijven belangrijke kwesties voor autofabrikanten zoals BMW, Volkswagen, BYD enz. In deze context speelt AI een cruciale rol, stroomopwaarts om risico's te voorkomen.
De aanpak gebeurt hoofdzakelijk op twee manieren: voorspellend onderhoud et voorspellend rijden.

1. Predictief onderhoud: voorkomen vóór repareren

Met behulp van sensoren die in voertuigen zijn ingebouwd (radar, camera's, gps, realtime verkeersgegevens, temperatuur en bandenspanning, enz.) verzamelt en analyseert AI direct enorme hoeveelheden data. De algoritmes detecteren vervolgens afwijkingen en activeren waarschuwingen voordat er een storing optreedt, waardoor tijdig kan worden ingegrepen. 

Als voorbeeld  Sensoren meten continu de bandenspanning en -temperatuur. Als er een lek of vervorming wordt gedetecteerd, waarschuwt de AI de bestuurder, waardoor een gevaarlijke klapband wordt voorkomen.
Door anticipatie wordt niet alleen het risico op ongelukken verkleind, maar wordt ook de levensduur van het voertuig verlengd.

2. Voorspellend rijden: gevaren voorspellen

Voorspellend rijden is voornamelijk gebaseerd op het anticiperen op gevaar voordat het überhaupt een bedreiging vormt. Door radar, lidar, camera's en realtime verkeersgegevens te combineren, detecteert AI elk detail van de omgeving en reageert... zelfs voordat de bestuurder dat doet. Snelheid, traject, remmen: alles kan automatisch worden aangepast om ongelukken te voorkomen en levens te redden. 

Een T Mercedes-Benz, deze visie komt tot leven met de Pre-Safe Impulse-zijdeWanneer een zijdelingse botsing onvermijdelijk wordt geacht, activeert het systeem in een fractie van een seconde de in de stoelen geïntegreerde airbags, waardoor de inzittende iets van de impact wordt weggeleid. Dit systeem zorgt ervoor dat aanzienlijke vermindering de kracht van de impact en mogelijke verwondingen.

Dankzij de combinatie van twee benaderingen die extra, de AI transformeert het voertuig in echte intelligente copiloot, die in staat is te voorspellen, te voorkomen en te handelen om de weg veiliger te maken. 

Hoe werkt AI eigenlijk om gevaar te voorkomen en te anticiperen?  

AI in voertuigen is afhankelijk van een reeks technologieën die het systeem in staat stellen om: de omgeving waarnemen en begrijpen.
Om dit te bereiken, maakt het gebruik van gegevens die in realtime door verschillende sensoren worden verzonden, bijvoorbeeld:

  • camera's : afbeeldingen maken om objecten, wegmarkeringen, borden, etc. te identificeren.
  • radars : meet de afstand en snelheid van omringende elementen (andere voertuigen, voetgangers, dieren, enz.).
  • LiDAR's : laserpulsen sturen om een ultra-precieze 3D-kaart van het milieu.

Alle gegevens die door deze sensoren worden verzonden, zijn "geanalyseerd en geïnterpreteerd door algoritmen voor kunstmatige intelligentie die werken via machinaal leren, zoals deep learning, dat gebaseerd is op neurale netwerken."

Na deze analyse nemen de AI-algoritmen autonome beslissingen. Elk stukje informatie dat over de omgeving wordt verzameld, stelt hen in staat om de noodzakelijke acties te bepalen (remmen, accelereren, van richting veranderen of een camera activeren), terwijl tegelijkertijd de verkeersregels worden nageleefd en de veiligheid van de bestuurder en zijn omgeving wordt gewaarborgd. 

Automobiele AI: innovaties en obstakels

De integratie van AI in voertuigen brengt verschillende grote uitdagingen met zich mee. Ten eerste is er de vraag hoge kosten De investering in geavanceerde sensoren, LiDAR-systemen, radars en softwareontwikkeling is aanzienlijk. Dit heeft invloed op de uiteindelijke prijs van voertuigen, waardoor de aankoop voor consumenten duurder wordt. Bovendien kunnen reparaties kostbaar zijn als een sensor, software of besturingssysteem defect raakt.

Dan staat de AI voor een regelgevende en juridische uitdagingDe door slimme voertuigen verzamelde gegevens roepen vragen op over vertrouwelijkheid en bescherming, met name met betrekking tot de AVG. Maar de meest gevoelige vraag betreft de aansprakelijkheid bij een ongeval gerelateerd aan een sensor- of softwarefout: moet de fabrikant, de technologieleverancier of de bestuurder aansprakelijk worden gesteld?

Daarnaast zijn er ethische problemen Cruciaal. AI vervangt sommige menselijke beslissingen, ook in noodsituaties. Het is daarom essentieel om precieze veiligheidsregels vast te stellen met betrekking tot de te nemen beslissingen in geval van acuut gevaar.  "De auto reageert zoals hij geprogrammeerd is. Hij is niet in staat om een ​​ethische analyse van de situatie uit te voeren alvorens een beslissing te nemen. Het is daarom belangrijk dat alle situaties in aanmerking worden genomen vanaf het moment dat hij wordt gecreëerd en geprogrammeerd.". 

Conclusie

Er zijn sterke aanwijzingen dat AI de auto-industrie ingrijpend verandert. Dankzij geavanceerde systemen wordt rijden efficiënter, worden menselijke fouten verminderd en worden dodelijke ongevallen voorkomen. Tesla's integratie van AI heeft een aanzienlijke impact gehad. Realtime data wijst bijvoorbeeld uit dat het aantal ongevallen met 40% is afgenomen voor voertuigen die zijn uitgerust met Autopilot.

Maar net als elke innovatie kent AI ook een aantal uitdagingen: hoge kosten, een complex regelgevingskader, ethische kwesties, enzovoort. Daarbij komt nog een cruciaal punt: de gebruikerservaring, die direct van invloed is op de acceptatie van deze technologieën.

De rol van AI beperkt zich dus niet tot gevarendetectie. Het personaliseert de omgeving aan boord, past instellingen aan de voorkeuren van de bestuurder aan en biedt diensten op maat. Dit roept één essentiële vraag op: Wat zijn de grootste uitdagingen op het gebied van de gebruikerservaring bij de integratie van AI in voertuigen?

Bron

Marwa Frawes, AMOA-projectmanager bij UX-Republic

Om ook te lezen: Augmented driving en UX-uitdagingen: wat zijn de uitdagingen in de autowereld?