La recopilación de datos vehiculares se ha convertido en un pilar esencial para los fabricantes de equipos originales (OEM) en su empeño por innovar y mejorar el rendimiento de sus productos. Con la creciente digitalización de la arquitectura de los vehículos y la incorporación de funciones configurables mediante software, los OEM pueden añadir nuevas características de manera más ágil. En este contexto, la empresa Sonatus ha lanzado dos herramientas, Collector AI y Automator AI, diseñadas para facilitar el tránsito hacia los Vehículos Definidos por Software (SDVs).
Collector AI promete simplificar la gestión de datos a lo largo del ciclo de vida del vehículo, implementando políticas de recopilación que no requieren alteraciones en la electrónica de los vehículos ni en el software embebido. A pesar de sus ventajas, los ingenieros y usuarios de datos vehiculares se encuentran con el reto de elegir entre miles de señales disponibles para cada caso específico. Por su parte, Automator AI, que ofrece una metodología sin código para la automatización de funciones, presenta complicaciones similares para quienes no están familiarizados con las señales y eventos disponibles.
Con el fin de superar estos obstáculos, Sonatus ha establecido una colaboración con el AWS Generative AI Innovation Center. Juntas, han trabajado en el desarrollo de una interfaz de lenguaje natural que facilite la creación de políticas de recopilación de datos y automatización, todo utilizando inteligencia artificial generativa. El objetivo es hacer que el proceso, que tradicionalmente podía llevar días, se reduzca a minutos, facilitando así el acceso tanto a ingenieros como a personas sin un trasfondo técnico.
Para lograrlo, Sonatus ha implementado técnicas que permiten la generación de políticas a partir de entradas en lenguaje natural, lo que reduce significativamente el tiempo de creación y amplía la participación a un público más diverso, incluidas partes interesadas no técnicas. Sin embargo, el proceso no ha estado exento de desafíos; la complejidad de las estructuras de eventos vehiculares y la escasez de datos etiquetados han complicado la implementación.
Entre los indicadores de éxito establecidos se incluyen la reducción del tiempo necesario para la generación de políticas y el incremento en el número de políticas generadas por cliente. Un equipo especializado en tecnología avanzada, junto con AWS, ha desarrollado un sistema automatizado que mejora la eficiencia al descomponer las solicitudes de los usuarios en componentes estructurados y procesables.
Este enfoque multifacético pone énfasis en la identificación precisa de señales mediante métodos basados en vectores y la utilización de agentes para ajustar las propuestas de señal, garantizando así un resultado claro y eficiente. La combinación de estructuras de trabajo adaptativas, generación de parámetros y un enfoque contextual ha revolucionado la creación de políticas, logrando no solo un aumento en la eficiencia, sino también una notable reducción en el tiempo necesario para su implementación.
Con estas innovaciones, Sonatus, apoyada por AWS, sigue liderando la transformación digital y la automatización en el sector automotriz, permitiendo a las organizaciones gestionar flujos de trabajo complejos de manera más efectiva.
