\n<\/aside>\n<\/p>\n
Es comprensible si est\u00e1s empezando a experimentar fatiga de la IA; Parece que cada semana hay otro anuncio de alguna empresa que se jacta de c\u00f3mo un chatbot LLM revolucionar\u00e1 todo, generalmente seguido en breve sucesi\u00f3n de informes de noticias sobre lo terriblemente mal que ha ido todo. Pero resulta que no todo uso de la IA por parte de un fabricante de autom\u00f3viles es un desastre de relaciones p\u00fablicas. Da la casualidad de que General Motors ha estado utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico para ayudar a guiar las decisiones comerciales sobre d\u00f3nde instalar nuevos cargadores r\u00e1pidos de CC para veh\u00edculos el\u00e9ctricos.<\/p>\n
La transformaci\u00f3n de GM en una empresa basada en veh\u00edculos el\u00e9ctricos no ha desaparecido enteramente<\/em> hasta ahora, sin problemas, pero en 2022, revel\u00f3 que, junto con la empresa Pilot, planeaba implementar una red de 2000 cargadores r\u00e1pidos de CC en los centros de viajes Flying J y Pilot en todo Estados Unidos. \u00bfPero c\u00f3mo decidir qu\u00e9 ubicaciones?<\/p>\n\u00abCreo que el tema general es que realmente estamos buscando oportunidades para simplificar la vida de nuestros clientes, empleados, distribuidores y proveedores\u00bb, explic\u00f3 Jon Francis, director de an\u00e1lisis y datos de GM. \u00abY vemos los efectos positivos de la IA a escala, ya sea en la parte de fabricaci\u00f3n del negocio, la ingenier\u00eda, la cadena de suministro, la experiencia del cliente; realmente est\u00e1 presente en todos ellos.<\/p>\n
\u00abObviamente, el lugar donde aparece m\u00e1s directamente es en modo aut\u00f3nomo, y ese es un caso de uso importante para nosotros, pero en realidad [on a] En el d\u00eda a d\u00eda, la IA est\u00e1 mejorando muchos sistemas y flujos de trabajo dentro de la organizaci\u00f3n\u00bb, dijo a Ars.<\/p>\n
\u00abHay muchas empresas, y no quiero dar nombres, pero hay algo que persigue objetos brillantes, y creo que hay muchas cosas interesantes y atractivas que se pueden hacer con la IA, pero para GM, realmente estamos buscando soluciones que impulsar\u00e1n el negocio de manera significativa\u00bb, dijo Francis.<\/p>\n\n Anuncio <\/span> <\/p>\n<\/aside>\nGM quiere instalar cargadores en unos 200 centros de viajes Flying J y Pilot para finales de 2024, pero la gran pregunta era determinar exactamente en qu\u00e9 ubicaciones centrarse. Despu\u00e9s de todo, hay m\u00e1s de 750 repartidos en 44 estados de EE. UU. y seis provincias de Canad\u00e1.<\/p>\n
Obviamente, el tr\u00e1fico es una gran preocupaci\u00f3n: cada cargador r\u00e1pido de CC cuesta entre 100.000 y 300.000 d\u00f3lares, y eso sin contar los costos asociados con el refuerzo de la infraestructura el\u00e9ctrica para alimentarlos, ni los diversos procesos de obtenci\u00f3n de permisos que tienden a retrasar todo. Colocar un banco de cargadores en un centro de viajes que rara vez se visita no es el mejor uso de los recursos, pero tampoco lo es implementarlos en un \u00e1rea que ya est\u00e1 repleta de otros cargadores r\u00e1pidos.<\/p>\n\nAgrandar
\/<\/span> Gran parte de los datos que GM me mostr\u00f3 eran confidenciales, pero esta captura de pantalla deber\u00eda darle una idea de c\u00f3mo se combinan los distintos conjuntos de datos.<\/div>\nMotores generales<\/p>\n<\/figcaption><\/figure>\n
Ah\u00ed es donde entr\u00f3 el ML. Los cient\u00edficos de datos de GM crearon herramientas que agregan diferentes conjuntos de datos SIG. Por ejemplo, tiene una base de datos geogr\u00e1fica de cargadores de CC ya instalados en todo el pa\u00eds (el Departamento de Energ\u00eda de EE. UU. mantiene dicho recurso) superpuesta con datos de tr\u00e1fico y luego con las ubicaciones de los centros de viajes. El resultado es un mapa con ubicaciones potenciales, que el equipo de GM utiliza para limitar los sitios exactos que quiere elegir.<\/p>\n
Es cierto que si tuviera acceso a todos esos conjuntos de datos, probablemente podr\u00eda hacerlo todo manualmente. Pero estamos hablando de conjuntos de datos con, en algunos casos, miles de millones de puntos de datos. Hace unos a\u00f1os, los analistas de GM podr\u00edan haber hecho eso a nivel de ciudad sin dedicar a\u00f1os al proyecto, pero hacerlo a escala nacional es el tipo de tarea que requiere la cantidad de plataformas en la nube y cl\u00fasteres distribuidos que en realidad ahora apenas se est\u00e1n convirtiendo en vulgar.<\/p>\n
Como resultado, GM pudo implementar los primeros 25 sitios el a\u00f1o pasado, con 100 puestos de carga en los 25. Para fines de este a\u00f1o, le dijo a Ars que deber\u00eda tener alrededor de 200 ubicaciones operativas.<\/p>\n
Eso ciertamente me parece m\u00e1s \u00fatil que un chatbot m\u00e1s.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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