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Inteligência Artificial para a Indústria Automotiva: por que é importante?
Nos últimos anos, a Indústria Automotiva vem enfrentando muitas dificuldades, que foram agravadas pelos problemas gerados pela pandemia. Entre os desafios que o setor precisa superar, estão a retomada da produção e do emprego, a redução de custos, a regulação com as novas preocupações ambientais e a falta de matéria-prima.
Nesse sentido, a Inteligência Artificial pode ser muito importante. Isso porque a tecnologia é capaz de ajudar a Indústria Automotiva a ser mais eficiente, aumentar o desempenho dos veículos, além de trazer mais economia e segurança.
Neste artigo, você vai descobrir por que a Inteligência Artificial é importante para a Indústria Automotiva.
Acompanhe!
Os desafios da Indústria Automotiva hoje
A Indústria Automotiva tem enfrentado inúmeros desafios nos últimos anos, que foram ampliados por conta da pandemia, desde a acentuada queda no número de veículos vendidos até a falta de suprimentos, como os semicondutores, essenciais para conduzir correntes elétricas e base para os diversos chips utilizados nos veículos.
A baixa produção e as dificuldades financeiras das famílias, causadas pela pandemia, foram responsáveis pela drástica queda na venda de veículos, que se tornaram um item de menor prioridade no orçamento das famílias.
Assim, os padrões de compra do consumidor passaram por uma mudança de comportamento significativa. Além disso, aqueles que tinham interesse em um novo automóvel enfrentaram longos prazos de entrega.
O setor também precisou lidar com demissões em massa ou suspensões de contratos (lay-offs), que já vinham acontecendo desde antes da pandemia e se intensificaram depois dos bloqueios, com a paralisação de fábricas.
A falta de suprimentos também é um dos desafios que precisam ser enfrentados pela Indústria Automotiva atualmente. Novamente, a pandemia impactou profundamente países fornecedores desses materiais, como a China, que interrompeu a produção de matérias-primas e componentes importantes para o setor, sendo os chips uma das peças mais afetadas.
Esse conjunto de fatores têm dificultado a produção de veículos, o que afeta consequentemente as vendas de um setor que sempre foi muito importante para a economia.
Importância da Inteligência Artificial para Indústria Automotiva
Na busca por enfrentar os desafios relatados acima, além de obter maior redução de custos, melhorar a eficiência e a qualidade da produção e também atender às regulamentações ambientais cada vez mais rigorosas, a Indústria Automotiva está recorrendo à Inteligência Artificial (IA), que já vem trazendo importantes benefícios para o setor. Vejamos alguns:
Segurança
Um dos benefícios mais importantes da Inteligência Artificial na Indústria Automotiva é a segurança, ajudando a reduzir acidentes e perigos para o motorista.
Um exemplo disso é o desenvolvimento de sistemas de direção autônoma, que usam Machine Learning para processar dados de sensores e câmeras, identificando e evitando riscos na pista.
Eficiência e desempenho
A Inteligência Artificial também é capaz de melhorar a eficiência energética e reduzir as emissões de carbono geradas pelos automóveis. Algumas fábricas utilizam a tecnologia para produzir veículos inteligentes, que podem ajustar a potência do motor para corresponder às condições de direção, reduzindo o consumo de combustível em até 20%.
Redução de custo
Com o uso da Inteligência Artificial, a Indústria Automotiva pode reduzir custos com fabricação e reparo de veículos. Isso porque a tecnologia pode ser usada para desenvolver sistemas que identifiquem defeitos em peças durante o processo de produção, gerando grande economia.
Sistemas avançados de assistência ao motorista
Outro benefício importante da Inteligência Artificial para a Indústria Automotiva é o desenvolvimento de sistemas avançados de assistência ao motorista, ou “Advanced Driver Assistance Systems” (ADAS).
Esse sistema utiliza IA para fornecer informações ao motorista sobre o carro, a estrada e outros dados relevantes, visando auxiliá-lo na tomada de decisões.
Leia também: Sistema ADAS: o que é e como funciona
Carros conectados
A Inteligência Artificial também pode contribuir para a produção de veículos conectados, com sensores e câmeras que coletam dados sobre o carro e os transmitem para um computador central.
Esses dados são fundamentais para melhorar a segurança, a eficiência e o desempenho do carro. Além disso, alguns dados também podem ser trabalhados para auxiliar na mobilidade urbana favorecendo assim o trânsito de grandes centros urbanos.
Manutenção preditiva
A Inteligência Artificial também pode ser usada para realizar manutenção preditiva. Nesse processo, os dados dos sensores instalados no veículo são utilizados para prever quando um carro precisará de manutenção.
Essas informações permitem que o dono ou responsável pelo automóvel agende a manutenção antes que o problema ocorra.
Personalização
A tecnologia de Inteligência Artificial pode ser aplicada em diversas vertentes, inclusive para personalizar a experiência de motoristas e passageiros, através do desenvolvimento de sistemas para ajustar a temperatura interna do carro, a música e outros requisitos de conforto.Uma das maneiras de se fazer isso é quando a IA usa os dados coletados com base nas preferências dos ocupantes do veículo. Isso acarreta uma experiência mais confortável e agradável para todos.
MATLAB e Simulink na Indústria Automotiva
Os softwares MATLAB e Simulink são essenciais para o desenvolvimento de sistemas baseados em Inteligência Artificial que contribuem para mais eficiência, desempenho, economia de combustível, segurança e redução de custos na Indústria Automotiva.
Não à toa são usados em gigantes do setor, como Scania e BMW!
Essas ferramentas podem ser úteis durante todo o processo de desenvolvimento, seja ao experimentar novas ideias e visualizar seu funcionamento ou realizar testes, executar diversas simulações, refinar o design e alterar o código quando necessário.
Com o MATLAB e o Simulink, engenheiros automotivos podem:
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Executar simulações para avaliar compensações e otimizar projetos.
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Desenvolver e testar algoritmos de percepção, planejamento e controle.
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Validar requisitos antecipadamente por meio de prototipagem rápida.
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Gerar código para prototipagem ou produção, em ponto fixo ou flutuante, para dispositivos MCUs, GPUs, SoCs e FPGA.
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Analisar frota de teste e dados de veículos de produção.
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Cumprir com os padrões AUTOSAR e ISO 26262.
Além disso, os softwares permitem desenvolver sistemas avançados de assistência ao motorista (sistema ADAS), além de protótipos para a produção de controladores-chave para veículos eletrificados, incluindo a unidade de controle do veículo (VCU), eletrificação e sistema de gerenciamento de bateria (BMS). Tudo isso e muito mais por meio de toolboxes exclusivas.
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