La empresa de ingeniería en inteligencia artificial Monolith, ha encargado a la empresa de investigación Forrester Consulting una encuesta sobre el uso de inteligencia artificial en la validación de baterías para vehículos eléctricos. Las conclusiones de este estudio proporcionan resultados clave sobre las percepciones y expectativas de los altos directivos de la industria automotriz.
Titulada "IA para la validación de baterías de vehículos eléctricos", la encuesta se realizó sobre 165 ejecutivos pertenecientes al sector de la ingeniería del automóvil en EE.UU y Europa, lo que aporta una visión detallada de un panorama en constante cambio en el desarrollo de baterías para vehículos eléctricos.
La IA puede ser clave en el desarrollo de baterías
Uno de los puntos destacados de la encuesta es el creciente reconocimiento de la importancia de la IA para impulsar la innovación y la competitividad en el mercado de vehículos eléctricos. Más del 67% de los encuestados expresaron optimismo sobre el impacto potencial de la IA, y más del 50% identificaron a EngAI ( IA de ingeniería) como un elemento crucial para mantenerse competitivos en el desarrollo de baterías para vehículos eléctricos.
Este resultado resalta la creciente percepción de la IA como una herramienta transformadora para abordar los desafíos complejos asociados con las pruebas y validación de baterías.
Richard Ahlfeld, CEO y fundador de Monolith, afirma que “el desarrollo de vehículos eléctricos, y en particular de baterías, es altamente competitivo, lo que genera una gran presión para avanzar rápidamente”. La IA aprende a resolver problemas mucho más rápido que cualquier ser humano, y eso es algo que “los líderes de la industria automotriz están comenzando a reconocer".
Las dudas sobre la eliminación de las pruebas ‘reales’
Sin embargo, en este escenario positivo, surgen algunas interrogantes sobre las implicaciones en la seguridad y la fiabilidad que puede inducir la reducción de las pruebas físicas en favor de métodos de validación impulsados por la IA.
Las pruebas físicas son fundamentales para la validación de productos y proporcionan información crucial sobre aspectos como la durabilidad y la gestión térmica, entre otros. La reducción de la dependencia de las pruebas físicas conlleva el riesgo de pasar por alto posibles fallos o limitaciones de rendimiento que solo pueden manifestarse en condiciones reales.
Ahlfeld afirma que, efectivamente, "existen incertidumbres y malentendidos en torno a la IA, pero si podemos reducir un proceso que antes tomaba cinco años a solo tres, los ingenieros deben aprovechar al máximo las nuevas herramientas disponibles”. La IA específicamente diseñada para ingeniería ofrece una solución inteligente y rentable para que los líderes de la industria automotriz obtengan una ventaja competitiva más rápidamente, añade.
Los resultados de la encuesta destacan un planteamiento cauteloso entre los responsables de la industria con respecto a la reducción de las pruebas físicas. Aunque se reconoce ampliamente el potencial de eficiencia que ofrece la IA, persisten las preocupaciones sobre la necesidad de garantizar la seguridad y fiabilidad de las baterías de los vehículos eléctricos.
Así, dos tercios de los encuestados enfatizaron la importancia de reducir la dependencia de las pruebas físicas y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de los estándares de seguridad y calidad, lo que indica un deseo de encontrar un equilibrio entre la innovación y la mitigación de riesgos.
Conclusiones
La encuesta resalta la necesidad de establecer un sólido marco para la integridad de los datos, la validación de modelos y la transparencia de los algoritmos en los procesos de validación impulsados por la IA. Para garantizar la precisión y fiabilidad de las predicciones, es crucial realizar una validación exhaustiva con datos empíricos y llevar a cabo un monitoreo continuo para detectar y mitigar posibles sesgos o errores. Esto subraya la importancia de una implementación responsable y ética de la IA para asegurar la seguridad y fiabilidad de las baterías de vehículos eléctricos.
Aunque existe un optimismo respecto a las posibles eficiencias de la IA, persisten las preocupaciones sobre las implicaciones de seguridad y confiabilidad al reducir las pruebas físicas. Adoptando un enfoque cauteloso y responsable, los fabricantes pueden capitalizar el potencial transformador de la IA al mismo tiempo que garantizan la seguridad y confiabilidad de las baterías de vehículos eléctricos en un entorno de desarrollo de baterías en constante evolución.
