La Tecnología Detrás de Driveri

A lo largo de los años, la industria del transporte ha experimentado innovación significativa, especialmente con el auge de las plataformas de seguridad del conductor basadas en visión. Las primeras plataformas de seguridad del conductor basadas en visión combinaron detección de colisiones, grabación de video y conectividad a internet, para capturar registros de accidentes viales. Estos registros fueron luego revisados por gerentes de seguridad para verificar su precisión y compartidos con conductores como parte de un programa de entrenamiento.La siguiente generación de plataformas de seguridad del conductor basadas en visión, comenzando con la introducción de Driveri en 2016, reemplazó la revisión manual de posibles videos de colisión con análisis continuo de escenas de manejo utilizando Inteligencia Artificial integrada directamente en el dispositivo de computación de borde. Con una cámara de tablero "AI", un gerente de seguridad ahora tendría acceso a cada minuto de manejo del día de un conductor, en lugar de los pocos minutos de manejo por mes ofrecidos por los sistemas anteriores.Cuando comienzas a analizar datos más complejos para millones de ciclos de transporte, personas, accidentes y millas de carretera, te adentras en el reino del Big Data. Basado en el análisis continuo de aproximadamente 10 millones de millas de nuevos datos de manejo cada semana, el sistema Driveri ha empleado técnicas de Aprendizaje Automático para crear y mejorar análisis predictivos que impulsan el rendimiento del conductor en tiempo real y previenen accidentes.

El Auge del Big Data en el Transporte

El uso del big data en el transporte está creciendo rápidamente. Los algoritmos de Driveri han sido creados, entrenados y probados en los flujos de big data que sus dispositivos recopilan para hacer más inteligentes los sistemas del conductor.Netradyne ha podido automatizar el proceso de recopilación de big data, análisis y aplicación de las perspectivas para mejorar el rendimiento del conductor para que el sistema se entrene continuamente en la mejor manera de optimizar el rendimiento del conductor utilizando datos pasados.

Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (AI) que otorga a los sistemas informáticos la capacidad de aprender de los datos sin ser programados continuamente.Por ejemplo, puedes querer desarrollar un programa que mueva tu auto cuando la luz esté verde y lo detenga cuando esté roja. Un ingeniero de aprendizaje automático puede crear un programa corto que haga posible esta tarea: (SI LUZ=VERDE ENTONCES IR, SI NO PARAR).Esto parece un problema bastante simple de resolver - hasta que consideras todas las variables que entran en juego. Por ejemplo, ¿qué debería pasar cuando otro auto se pasa un semáforo en rojo? Ahora tienes que hacer tu programa un poco más largo: (SI LUZ=VERDE Y (NINGÚN AUTO PASÁNDOSE LA OTRA LUZ ROJA), ENTONCES IR).¿Pero qué pasa si tu auto está detenido en un semáforo que no está funcionando, y otros autos frente a ti se están pasando la luz roja a propósito? ¿Cómo calculará tu vehículo el movimiento correcto en un cruce peatonal?En lugar de agregar continuamente nuevas líneas de código a tu programa para considerar cada variable, el aprendizaje automático entrena tu programa para reconocer estas variables y actuar sobre ellas, todo por sí mismo.El aprendizaje automático comienza con la recopilación de datos de diferentes fuentes. Por ejemplo, Driveri recopila datos relevantes al rendimiento del conductor y condiciones cambiantes de la carretera. A través del aprendizaje automático, sus algoritmos se enfocan en qué acciones registradas en los datos tienden a influir positivamente en el rendimiento del conductor, la gestión y la prevención de accidentes viales ante condiciones cambiantes de la carretera.El objetivo es permitir que el sistema aprenda continuamente y a una escala que sería imposible de lograr si se viera limitado por ciclos de revisión manual.Los dispositivos artificialmente inteligentes son esenciales para tareas que involucran procesar enormes cantidades de datos, obtener perspectivas de ellos y tomar las decisiones correctas. Esto es algo que los humanos hacen lentamente y con solo pequeños fragmentos de datos a la vez - dando a la tecnología una ventaja distinta.En el caso de Driveri, aseguramos que los datos se recopilen para cada minuto de cada viaje por carretera. Nuestros algoritmos procesan estos datos y ofrecen perspectivas en tiempo real, en lugar de que un gerente de flota revise horas de video. La velocidad de procesamiento de datos es crucial para obtener acceso a ocho horas de datos de entrenamiento por conductor por día, en lugar de los pocos minutos de datos de manejo por conductor por mes que los sistemas heredados recopilan.Un conductor comercial típico registra 100,000 millas de manejo cada año. Durante una carrera de treinta años, un conductor comercial activo habrá manejado 3 millones de millas. Actualmente, los sistemas Driveri recopilan esa cantidad de datos cada pocos días. Debido a que la AI está en el dispositivo, todas estas millas están siendo analizadas y utilizadas para hacer el sistema más inteligente. A esta escala, la infraestructura que Netradyne ha construido permite que varias vidas de experiencia de manejo humano impacten cada iteración de su sistema de procesamiento AI cada vez más inteligente.

En el Contexto del Transporte

Driveri utiliza aprendizaje automático para entrenar su plataforma para reconocer comportamientos de manejo distraído y situaciones riesgosas, así como eventos de manejo positivos y proactivos que el sistema busca reforzar. El sistema también analiza condiciones de la carretera, distancias de seguimiento y otros factores ambientales para ayudar a tu conductor a tomar la decisión más segura. Sus algoritmos trabajan detrás de escenas para impulsar sistemas de recompensas, reconocimiento de errores y entrenamiento de conductores.En el transporte, las soluciones AI gradualmente se están convirtiendo en un estándar de la industria debido al auge de plataformas como Driveri. Estas plataformas pueden aprender sobre sus entornos e inteligentemente aplicar lo que aprenden. En una industria agobiada por accidentes, costos de seguros y escasez de mano de obra, la inteligencia artificial hace posible aprovechar los datos acumulados y proponer soluciones a estos problemas reduciendo la frecuencia de accidentes. Menos accidentes, a su vez, disminuyen las primas de seguros, todo mientras se involucra con los conductores de una manera que promueve la satisfacción laboral a largo plazo.Driveri entrena a los conductores en sus hábitos de manejo más riesgosos, mostrándoles la mejor manera de mitigar riesgos sin un supervisor respirándoles en el cuello. Los gerentes de flotas grandes también pueden estar seguros de que todo el proceso de detectar mal comportamiento en conductores puede hacerse en segundo plano mientras manejan otras tareas urgentes.

Tecnología Driveri e Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial forma la base de la plataforma Driveri. Principalmente destinada para análisis avanzado de datos, la tecnología se filtra hacia otras características como comunicación y un sistema de recompensas.La plataforma opera en tres pasos principales: recopilar datos, interpretarlos y actuar sobre ellos a través de tres secciones diferentes. Estas secciones son su sistema de cámaras de flota de recopilación de datos basado en visión compuesto por cámaras y sensores, su sistema de análisis de datos utilizando inteligencia artificial, y los sistemas de recompensas DriverStar y GreenZone.

Sistema de Análisis de Datos Driveri

El sistema de análisis de datos Driveri recopila perspectivas concernientes a condiciones de la carretera, peligros de tráfico y rendimiento del conductor, incluyendo comportamientos de manejo distraído. Después de analizar los datos, el sistema entrena a los conductores a través de situaciones desafiantes y comportamientos riesgosos mediante notificaciones en tiempo real. Esto puede ahorrar a las flotas millones de dólares en daños al evitar accidentes potenciales.

Sistema Basado en Visión

El sistema basado en visión de Driveri se utiliza principalmente para la recopilación de datos mientras se está en la carretera. Las cámaras internas y externas capturan el comportamiento del conductor, capturan accidentes así como altercados viales, y capturan datos de la carretera. El sistema consiste en un grupo de cámaras laterales, frontales e interiores QUAD HD para grabación de video de alta calidad y reproducción de eventos en tiempo real. Los gerentes pueden acceder hasta 50 horas de reproducción de video cuando sea necesario.Driveri combina AI y aprendizaje automático para crear y operar su plataforma de gestión de conductores artificialmente inteligente que recopila y analiza datos en tiempo real. Con la ayuda de la tecnología, los conductores pueden mitigar riesgos, mientras las flotas pueden mantener la seguridad y monitorear el rendimiento del conductor en tiempo real. Contáctanos para aprender más sobre nuestra tecnología avanzada Driveri.