Cómo el análisis de datos mejorará nuestra experiencia de conducción

En un mundo cada vez más enfocado en la sostenibilidad y la innovación, Porsche ha demostrado su compromiso en ambas áreas con un gran proyecto destinado a la electrificación de la marca. Sin embargo, para que la electromovilidad se convierta en una alternativa viable y sostenible, se requiere una infraestructura adecuada y eficiente para su desarrollo y expansión en todos los campos implicados. Para continuar en el camino y conseguirlo, Porsche AG y UP.Labs han fundado su primera empresa conjunta: Pull Systems.

Con el acuerdo de colaboración de tres años con UP.Labs (de 2023 a 2025), Porsche busca mejorar tanto su proceso de producción como en el desarrollo de una red optimizada que soporte este nuevo presente eléctrico. Así, y junto a UP.Labs, ha preparado un nuevo modelo de fomento de startups innovadoras y en su acuerdo se crearán seis empresas.

La primera de ellas se llama Pull Systems y tiene su sede en California. Es una empresa especializada en la recopilación de datos de vehículos a través del machine learning. Utilizando una combinación de hardware y software, Pull Systems ha desarrollado una plataforma que recopila y analiza datos de vehículos en tiempo real.

Podría parecer una empresa tecnológica más, pero podría transformar por completo la industria del automóvil gracias a sus implicaciones en electromovilidad. Con el fin de mejorar el desarrollo de sistemas, Porsche ha impulsado junto con UP.Labs este proyecto que ayudará a la resolución de problemas, a la mejora de dispositivos y a la creación de nuevas funciones gracias al análisis de datos. 

Pero antes de seguir es importante entender qué es el machine learning. Esta rama de la inteligencia artificial permite a los ordenadores aprender de manera autónoma sin ser programados específicamente. Los algoritmos de aprendizaje de máquina se entrenan en conjuntos de datos para aprender patrones y tomar decisiones basadas en esos patrones. En el contexto de Pull Systems, el machine learning se utiliza para recopilar y analizar datos de vehículos en tiempo real. Para ello, la plataforma de Pull Systems se compone de dos partes principales: hardware y software.

El hardware consiste en dispositivos de seguimiento instalados en los vehículos que recopilan datos como la velocidad, la posición del vehículo, la temperatura del motor, el estado de la batería o el funcionamiento de la electrónica de potencia. Cualquier dato que pueda ser relevante para mejorar y desarrollar vehículos en el futuro. Estos dispositivos envían los datos a la nube, donde se almacenan y se procesan utilizando algoritmos de machine learning.

Aquí cabe destacar algo: los datos recogidos son más valiosos cuanto más próximos estén a las condiciones reales de funcionamiento, por eso Pull Systems los recopila en tiempo real y de manera completamente automática. Hay que pensar que tradicionalmente, la mayoría de los datos de los vehículos se recopilaban a través de encuestas y cuestionarios a los conductores, provocando que esos datos tuvieran un enfoque limitado y no proporcionaran una imagen completa de cómo se utilizan los coches en la vida real. La plataforma de Pull Systems ofrece una visión más completa y precisa de cómo se utilizan los vehículos.

El software de Pull Systems utiliza estos datos para crear modelos de predicción. Por ejemplo, los modelos pueden predecir la probabilidad de que un vehículo necesite mantenimiento en un futuro cercano, o pueden identificar patrones de conducción que podrían indicar un mayor riesgo de accidentes. El objetivo es crear una plataforma que ponga toda esa información y aprendizaje a disposición no solo de los fabricantes de vehículos, sino también de proveedores para que mejoren por ejemplo sus materiales.

De esta forma, Porsche amplía su ecosistema digital y refuerza además la experiencia digital. Lo hace gracias al intercambio de conocimientos técnicos y la colaboración entre empresas, un impulsor natural de la innovación en cualquier campo de investigación.