Demasiado claro o demasiado oscuro... Con los faros de los coches, ambas opciones son peligrosas. Pero no todos los faros son iguales.
Los ajustes son cada vez más sofisticados. En el sector del automóvil se utilizan dispositivos de ensayo para la homologación y la inspección periódica de los faros. Utilizan sensores para registrar la distribución de intensidad de la luz del faro y analizarla según procedimientos de evaluación especificados.
Las nuevas tecnologías, como los faros LED matriciales y un gran número de nuevas distribuciones de luz «Advanced Frontlighting System» (AFS) dependientes del fabricante, plantean grandes retos para los procedimientos de evaluación existentes. También exigen que los mecánicos de los talleres tengan conocimientos cada vez más amplios sobre el uso de los equipos de ensayo.» Esto es lo que dice el artículo técnico del Mittelstand Digital Zentrum Chemnitz sobre el proyecto «Clasificación de faros mediante IA».
Formamos parte del proyecto y somos su contacto para el desarrollo de software y el procesamiento de imágenes.
El proyecto y los resultados iniciales se presentaron en la Conferencia de Colaboración SpectroNet 2023 en Erfurt. Estos resultados ya muestran el gran potencial de la IA en el campo del procesamiento de imágenes y la tecnología de sensores, y son un ejemplo de proyectos de IA que podemos implementar para nuestros clientes.
La creciente complejidad de los tipos de faros dificulta su clasificación y no puede dominarse únicamente con métodos analíticos. Los métodos de IA vienen ahora a complementarlos o sustituirlos. La elección de los algoritmos, hiperparámetros y métodos de entrenamiento adecuados es crucial. Los modelos de IA deben ser capaces de reconocer e interpretar diferencias sutiles y patrones complejos en los datos. Además, procesar eficazmente las imágenes y extraer las características relevantes para la clasificación es un reto técnico.
En primer lugar, en el taller de incorporación se especificaron los objetivos exactos, los requisitos de la solución de IA y la situación actual de los datos. El socio de la empresa presentó su caso de uso en detalle. A continuación, el equipo llevó a cabo un exhaustivo análisis y preprocesamiento de los datos. A continuación, se creó un modelo sencillo de IA centrado en la tarea de clasificación, se probó, se amplió continuamente y se adaptó a la complejidad requerida.
El equipo del Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz desarrolló un prototipo de modelo de IA complejo que se sitúa dentro del rango de precisión predefinido. Los socios del proyecto hicieron especial hincapié en la explicabilidad y transparencia de la solución industrial de IA. Los hallazgos y optimizaciones realizados hasta la fecha se han documentado exhaustivamente y se han integrado en una aplicación de demostración para el software de comprobación de faros.
"La colaboración con el Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz ha sido muy beneficiosa para nuestra empresa. Juntos hemos desarrollado una innovadora solución de IA para la clasificación de faros que no solo aumenta nuestra eficiencia, sino que también establece nuevos estándares en la garantía de calidad. Esta colaboración nos ha demostrado lo valioso que es el uso de la IA en la producción".
Dr.-Ing. Uwe Schleichert, Director General de VELOMAT Group
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