martes , 25 septiembre 2018 Impresion Pyme
  • Metamoto, la startup que ofrece simulación de coches autónomos como servicio

    La firma Metamoto es una startup afincada en Silicon Valley que ha conseguido un total de dos millones de dólares para financiar su proyecto centrado en ofrecer simulación de coches autónomos como servicio, un negocio interesante y de plena actualidad como veremos a continuación.

    Su proyecto se encuentra de momento en una etapa inicial muy temprana, ya que han abierto un programa destinado a recopilar datos y comentarios de múltiples partes que juegan en el campo de la conducción autónoma para depurar, probar y validar flujos de datos y de trabajo obtenidos de sistemas que se usan en vehículos autónomos, que serán aplicados al desarrollo de un sistema de simulación propio dedicado a la conducción autónoma.

    Según Metamoto los participantes que forman el grupo de prueba fueron elegidos para asegurar que hay una representación adecuada de todos los exponentes relevantes dentro de la industria del transporte, incluidos los fabricantes de equipos originales, los proveedores de nivel 1, las empresas de redes de transporte (TNC) y los proveedores tecnología, sensores y baterías.

    No es extraño que el proyecto de esta empresa haya generado una gran expectación y que haya llamado la atención de los inversores. El desarrollo de los sistemas de conducción autónoma y su aplicación en coches es algo muy complejo que tiene todavía por delante mucho trabajo, y la fase de pruebas en la vida real está viviendo una etapa convulsa que ha dado mucho valor a los entornos simulados como el que quiere ofrecer Metamoto.

    La muerte de un peatón en un accidente fatal que involucró a un vehículo de Uber que contaba con un sistema de conducción autónoma y el último accidente automovilístico de Tesla, que también resultó mortal, son ejemplos del riesgo de las pruebas reales de dichos sistemas, algo que no ocurre en entornos simulados. El uso del entorno virtual garantiza que no se produzcan muertes, pero al mismo tiempo permite que el sistema pueda aprender de forma gradual con la repetición de las pruebas y los errores en magnitudes que son imposibles en el mundo real.

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