Simulytic

Simulytic, software para análisis de riesgo de autos autónomos

Escrito por Octavio Castillo actualizado 17 enero, 2022

Simulytic es la apuesta más reciente de Siemens para crear un sistema capaz de realizar análisis de la seguridad y el impacto de los vehículos autónomos antes de que sean desplegados masivamente.

Siemens presentó Simulytic, una mirada integral a la movilidad para hoy y para el futuro. La plataforma se centra en utilizar realidad aumentada y Big Data para combinar los mundos real y digital en productos técnicos y soluciones digitales para hacer que la industria, la infraestructura y el transporte sean más inteligentes, eficientes y sustentables.

“El cambio a la movilidad eléctrica ya está en marcha desde hace algunos años: con nuestro conocimiento estamos ayudando a la industria automotriz a acelerar aún más esta transformación. Nuestro objetivo común es que los coches eléctricos circulen por las carreteras de forma más rápida, eficiente y sostenible. Solo con soluciones de automatización y digitalización de vanguardia podemos lograr este objetivo”, dijo Cedrik Neike, miembro de la Junta Directiva de Siemens y CEO de Digital Industries.

El siguiente paso dentro de la revolución de la movilidad es la conducción autónoma, ya algunos fabricantes como Tesla y General Motors ofrecen un grado de autonomía que auxilia al conductor a ejecutar ciertas acciones. Pero ¿Qué pasará cuando los vehículos sean completamente autónomos? Siemens se quiere adelantar para responder esa pregunta por medio de su startup Simulytic.

La startup interna, encabezada por Andrea Kollmorgen, se centra en acelerar el despliegue de movilidad autónoma a escala. Simulytic tiene como objetivo utilizar la simulación para crear información sobre el impacto y la seguridad de la conducción autónoma.

Específicamente, el objetivo es garantizar que la transparencia sea una parte permanente de los perfiles de riesgo de los vehículos autónomos en todas partes. Simulytic ya está aplicando la experiencia de Siemens en la simulación de sistemas automatizados complejos y en el uso de inteligencia artificial en aplicaciones críticas para la seguridad.

La puesta en marcha se centra en acelerar el despliegue de movilidad autónoma a escala con datos sintéticos fiables. Simulytic tiene como objetivo utilizar herramientas de simulación y gemelos digitales para crear información sobre el impacto y la seguridad de la conducción autónoma.

Su dominio de las tecnologías utilizadas en los vehículos autónomos permite a la empresa realizar evaluaciones competitivas, integrales e independientes de las probabilidades de incidentes, cambios en los flujos de tráfico y patrones de congestión, los efectos del clima y las condiciones de las carreteras, y muchos otros factores localizados.

Por medio de este análisis ambas compañías buscan ofrecer respuestas a las muchas preguntas planteadas por la creciente automatización de la industria de la movilidad. Por ejemplo, ¿Quién enchufará el cargador cuando un coche autónomo haya encontrado un espacio disponible por sí solo?

Simulytic, con sede en Múnich, ya está aplicando la experiencia de Siemens en la simulación de sistemas automatizados complejos y en el uso de inteligencia artificial en aplicaciones críticas para la seguridad. Siemens ya construye gemelos digitales de vehículos con simulación a través de las herramientas Pave 360 ​​y la tecnología EDA de la que es propietaria.

Esto permite que la empresa realice evaluaciones competitivas, completas e independientes de las probabilidades de incidentes, cambios en los flujos de tráfico y patrones de congestión, los efectos del clima y las condiciones de las carreteras, y muchos otros factores localizados.

Ambas empresas están construyendo un ecosistema de bibliotecas de datos de conducción simulados en réplicas digitales de áreas de despliegue que luego pueden aumentarse mediante la actividad de conducción en el mundo real. El uso de herramientas digitales para comprender las consecuencias es la única forma de superar el desafío y equipar a las empresas, como las aseguradoras, con los datos necesarios para comprender un entorno de riesgo complejo y dinámico, dice la compañía.

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