Sistemas de seguridad basados en la visión: Computación basada en disparadores frente a computación perimetral
October 28, 2019
October 28, 2019
A raíz de los accidentes viales que cuestan a las empresas de transporte miles de millones de dólares cada año, existe la necesidad de contar con sistemas de gestión de flotas que garanticen la seguridad. Al igual que muchos otros sistemas, las flotas necesitan recopilar y analizar datos viales que pueden influir en su seguridad y rendimiento y prevenir accidentes viales. Esto no siempre ha sido fácil de hacer porque las medidas preventivas generalmente se basan en datos de accidentes que se han producido. Este tipo de enfoque basado en disparadores es bastante común pero ineficiente.Los sistemas heredados que utilizan grabadoras de choque basadas en disparadores están siendo reemplazados gradualmente por sistemas complejos de computación perimetral. Algunos de estos sistemas como Driveri utilizan inteligencia artificial, video HD y otras tecnologías predictivas para analizar patrones de carretera y manejo, así como corregir el rendimiento del conductor en tiempo real para evitar colisiones y mejorar la seguridad y las tasas de retención del conductor.La siguiente comparación entre la computación perimetral y el procesamiento de datos basado en activadores analizará el beneficios de cada uno y cómo se comparan las plataformas que utilizan estas tecnologías.
Los registradores de datos basados en activadores capturan datos relacionados con los eventos a medida que ocurren. Por ejemplo, un disparador común que verá es un evento de frenado fuerte que hará que la cámara comience a grabar. Este método puede ser ventajoso, ya que esos datos pueden ayudar a evitar que ocurran eventos similares en el futuro. Desafortunadamente, los datos solo se capturan cuando se ha hecho el daño, lo que significa que solo capta las secuelas y no la causa.Las flotas necesitan tecnologías más avanzadas que procesen datos en tiempo real sin la necesidad de activadores basados en eventos. Durante mucho tiempo, el registro de datos basado en activadores fue suficiente para seguridad de la flota, pero los nuevos desarrollos tecnológicos han impulsado la necesidad de mejores sistemas predictivos. Esto ha llevado a la creación y adopción de tecnología de edge computing.
La computación perimetral es un método de procesamiento de datos en el que los datos se analizan cerca del punto donde se recopilaron. Esto significa que la información se analiza en tiempo real, sin la necesidad de un “disparador” para iniciar el proceso. En el edge computing, los datos generalmente se recopilan en los bordes más externos y se transmiten a los servidores para su procesamiento, a menudo en tiempo real. En años anteriores, la mayoría de las computadoras no podían procesar las grandes cantidades de datos recopilados debido a su bajo espacio de almacenamiento y potencia de cálculo. Esto fue cierto incluso cuando las computadoras evolucionaron con conectividad Wifi y Bluetooth debido a las limitaciones de hardware. La computación perimetral se convirtió en una solución viable a estas limitaciones. Hoy en día, muchos dispositivos de Internet de las cosas (IoT) son capaces de realizar recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos complejos. Las empresas han mejorado sus redes que sirven como enlaces entre las computadoras periféricas y sus servidores. Como resultado, se pueden procesar más datos cerca de la computadora de borde. Se pueden encontrar aplicaciones significativas de la computación de borde en muchas industrias, incluidas las finanzas y los juegos. El procesamiento rápido de datos es esencial para cualquier software de administración de flotas. En la administración de flotas, la computación perimetral es una excelente manera de recopilar y procesar datos de carreteras debido a su baja latencia. Esta ventaja del edge computing se puede ver en plataformas como Driveri que utilizan inteligencia artificial para hacer predicciones de conducción.
Los sistemas involucrados en la recopilación de datos de gran volumen a larga distancia son propensos al retraso. Por ejemplo, si su computadora personal carece de un procesador potente, podría congelarse mientras está cargando o descargando medios. Dado que el tiempo que tarda los datos en llegar a los servidores de procesamiento es menor en el edge computing, es ideal para vehículos autónomos. Hay millones de millas de carretera que conducen a grandes volúmenes de datos que requieren procesamiento en tiempo real. La computación perimetral facilita la recopilación de datos de carreteras que se pueden utilizar para entrenar software artificialmente inteligente. Además de esto, facilita que un vehículo autónomo se comunique con otros vehículos.
La computación en la nube tradicional adopta un enfoque más centralizado al conectar las computadoras directamente a los servidores. Por otro lado, la computación perimetral conecta una computadora de borde único a múltiples procesadores y dispositivos, lo que dificulta la búsqueda de un solo punto de falla. La naturaleza descentralizada de la computación perimetral dificulta que las amenazas de seguridad como la denegación de servicio distribuida (DDoS) prosperen.
El sistema Driveri combina inteligencia artificial con edge computing y tecnología de video inteligente para automatizar el monitoreo, la seguridad y el análisis del conductor. Netradyne aplica tecnologías avanzadas como aprendizaje profundo, edge computing, análisis computacional y ciencia de datos para mejorar el ecosistema de transporte.Con la necesidad cada vez mayor de retención de conductores y evitar colisiones, Driveri tiene como objetivo simplificar la tarea de mantener seguros a los conductores. Esto viene con la ventaja de mantenerlos motivados mientras mantienen la autonomía en sus trabajos.
Driveri aborda tanto los aspectos humanos como tecnológicos para la seguridad del conductor al apuntar al análisis, la comunicación, la conectividad y el valor. Viene en forma de un dispositivo que se puede conectar a los vehículos y conectarse a una aplicación remota. Este dispositivo realiza un seguimiento del ciclo de transporte del conductor al tiempo que garantiza que los conductores se mantengan seguros y eviten situaciones peligrosas. Hasta ahora, Driveri ha capturado y analizado más de 350 millones de millas de datos de carretera debido a su gran software basado en visión de IA y potentes procesadores. No solo los conductores han recorrido 1 millón de millas únicas utilizando el sistema Driveri, sino que también han recorrido estas millas varias veces para recopilar más información sobre las carreteras y rutas. En cada industria, la recopilación y análisis de datos es crucial para la rapidez con que se produce el avance tecnológico. Esto también es válido para la industria del transporte. La tecnología avanzada de mapeo y análisis basada en la computación perimetral que utiliza Driveri es una necesidad para la industria. La información recopilada por el sistema se puede utilizar para tomar decisiones informadas sobre los patrones de comportamiento del conductor, así como para extraer conclusiones imparciales donde ocurren accidentes. Con cerca de 60 mil millones de dólares que los empleadores gastan anualmente debido a accidentes, ahora más que nunca se necesitan sistemas de seguridad para conductores como Driveri.
Como el Ganador 2018 del premio “Mejor solución basada en IA para el transporte” de AI Breakthrough, la tecnología de vanguardia de Driveri va mucho más allá de la competencia.Driveri cuenta con un sistema integral de alerta, comunicaciones, análisis de datos y reproducción de video con excelente conectividad. Junto con el edge computing como tecnología base, ofrece velocidades de procesamiento que facilitan la recopilación y el análisis de datos en tiempo real. También alberga todas estas tecnologías sin necesidad de integrar ningún producto nuevo. Esto es perfecto para cualquier gerente de flota que busque ahorrar costos de instalación, capacitar a los conductores para usar el sistema y conexiones remotas. Estos ahorros no comprometen la eficiencia del sistema ni la calidad de los datos recopilados a pesar de tener un mejor desempeño que sus competidores.Después de analizar 1 millón de millas de carretera únicas varias veces, la tecnología de inteligencia artificial de Driveri continúa trazando patrones viales mientras recopila más datos orientados a mejorar la seguridad de su conductor, y por extensión, su flota. No obstante, el edge computing es lo que hace posible esto ya que el procesamiento lento de datos haría tediosa la retroalimentación de la inteligencia artificial. Las empresas continuarán optimizando sus redes para escalar la cantidad de datos que se pueden procesar durante una sola transmisión. Esto significa que será más fácil manejar tareas complejas, como a bordo coaching de conductores, autodiagnóstico de vehículos, mapeo y registro de datos y comunicación. En la industria del transporte en constante cambio, la responsabilidad recae en los administradores de flotas para diversificar su tecnología y optimizar para el ahorro de costos, la eficiencia y la seguridad. El Departamento de Trabajo, Administración de Seguridad y Salud Ocupacional (OSHA) de Estados Unidos lo exige y sus clientes lo requieren para mantener la confianza en su servicio.
* Los resultados individuales y las condiciones pueden variar.
** Basado en los datos del cliente.
† Netradyne debe recibir una aprobación por escrito para compartir los datos del cliente.
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