IBM y SEAT quieren cambiar el transporte usando la inteligencia artificial


A medida que el Mobile World Congress 2019 que se lleva a cabo en Barcelona continúa siendo la plataforma para nuevos productos, anuncios y novedades tecnológicas, el espacio de la industria automotriz, así como el aprendizaje de máquina  y la inteligencia artificial no podrían haberse quedado atrás. En este ámbito, dos compañías se unieron para anunciar el desarrollo de una nueva solución diseñada para transformar la manera en la que nos transportamos en las ciudades y áreas urbanas. Se trata de IBM y SEAT y su Mobility Advisor.

Con sede en Martorell, Barcelona, ​​SEAT es miembro del Grupo Volkswagen y uno de los mayores fabricantes de automóviles de Europa, y es la única empresa que diseña, desarrolla, fabrica y comercializa automóviles en España. Junto con IBM, anunciaron el desarrollo de Mobility Advisor, que utiliza la inteligencia artificial de Watson de IBM para ayudar a los ciudadanos urbanos a tomar decisiones informadas sobre sus opciones de transporte diario, como automóviles, motos, bicicletas y transporte público.

“La congestión del tráfico y los desafíos ambientales están ejerciendo una gran presión sobre las ciudades para que se transformen”, dijo Jordi Caus, Director de Nuevos Conceptos de Movilidad Urbana de la compañía automotriz, afirmando que quieren liderar el camino, trabajando con ciudades innovadoras y compañías de tecnología para encontrar soluciones que faciliten y hagan más eficiente la movilidad. “Con sus tecnologías avanzadas de nube y inteligencia artificial, IBM nos está ayudando a innovar nuevos enfoques de movilidad que transformarán nuestra estrategia comercial, al mismo tiempo que mejoran las vidas de las personas que viven en áreas urbanas”.

Mobility Advisor está diseñado para ejecutarse como una aplicación móvil en redes 4G/5G, y utiliza IBM Watson Assistant para proporcionar a los usuarios una interfaz de conversación para planificar y optimizar rutas, y sugerir las opciones de transporte más adecuadas. Esto significa que, con la ayuda de IBM Watson Machine Learning, el sistema puede llegar a conocer las preferencias de un usuario y hacer recomendaciones personalizadas sobre la mejor manera de completar un viaje.

Parece que todos los aspectos fueron tomados en cuenta. Como se encuentra conectado a la nube de IBM, el sistema se adapta dinámicamente a las condiciones cambiantes, teniendo en cuenta los pronósticos meteorológicos, los informes de tráfico y cualquier otra circunstancia que podría presentarse en la ciudad ese día, como construcción, accidentes o bloqueos. Además incorpora la agenda y citas del usuario, así como añadir a la mezcla los datos sobre sus elecciones anteriores para así sugerir los mejores medios de transporte, incluso si eso significa que deberías dejar el automóvil en casa, caminar, o usar alguna bicicleta o scooter eléctrico para llegar más fácilmente a tu destino.

“Con el despliegue de redes 5G en las ciudades en los próximos años, las posibilidades de transformar la experiencia del conductor son ilimitadas”, dijo Juan Ramón Gutiérrez Villar, quien está a la cabeza de Mercados Globales de IBM. “En IBM, estamos trabajando con compañías de telecomunicaciones y fabricantes innovadores como SEAT, para proporcionar las tecnologías abiertas que necesitan para cumplir con esta visión y crear experiencias de usuario altamente contextualizadas y personalizadas, que funcionan a la velocidad de la luz en múltiples nubes y plataformas de TI”.

Este proyecto, que todavía está en desarrollo, fue anunciado el día después de que SEAT presentó su concept car Minimó, un vehículo eléctrico que también promete revolucionar la movilidad urbana, expandiendo el concepto de Micro Mobilityun término usado para describir soluciones de viaje para distancias cortas, generalmente la primera o la última milla de un viaje. Según un estudio del McKinsey Center for Future Mobility, alrededor del 60% de los viajes en automóvil en todo el mundo son menos de 8 kilómetros cada vez, y podrían beneficiarse de las soluciones de micromovilidad.

Recomendaciones del editor