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¿Pueden los datos sintéticos hacer que los automóviles sean más inteligentes y seguros?

Innovation & Insight

Omar Al Assad, Gerente de Ingeniería, Algoritmo de Software, Magna Electronics
noviembre 11, 2025
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Enseñar a un automóvil a "ver" el mundo es un desafío complejo. Cada objeto, sombra y decisión en una fracción de segundo es importante, y no es práctico, y a menudo inseguro, organizar cada escenario peligroso o de cuasi accidente en carreteras reales. A medida que los vehículos se vuelven más inteligentes y automatizados, la demanda de modelos de percepción automotriz de alta calidad continúa creciendo.

Los modelos de percepción permiten a los vehículos interpretar su entorno, reconociendo a un ciclista por la noche o un automóvil que frena repentinamente al frente. Pero el desarrollo de estos modelos requiere grandes cantidades de datos. La recopilación y el etiquetado de datos de conducción del mundo real es lento, costoso y, a menudo, inviable, especialmente para situaciones raras o peligrosas.

El acceso directo a los datos: entornos sintéticos

Para abordar estas limitaciones, los ingenieros automotrices recurren cada vez más a los datos sintéticos y la simulación. Estos entornos digitales generan conjuntos de datos diseñados para aproximarse a las condiciones de conducción del mundo real con alta fidelidad.

Portrait of Omar Al Assad, Engineering Manager - Software Algorithm, Magna Electronics

Con la simulación, los desarrolladores pueden recrear de manera segura escenarios desafiantes como cruces de peatones nocturnos, intersecciones complejas o carreteras llenas de deslumbramiento en minutos en lugar de meses. En Magna, utilizamos bancos de pruebas virtuales para explorar innumerables situaciones hipotéticas mucho antes de que un prototipo salga a la pista.

Dentro de la pista de pruebas virtual

Las plataformas de simulación modernas pueden replicar conjuntos completos de sensores (cámaras, radares y LiDAR) capturando datos precisos de la verdad sobre el terreno para cada vehículo, objeto y condición climática. Mediante el uso de entradas multimodales como imágenes RGB, mapas de profundidad y segmentación semántica, los ingenieros pueden ajustar los mundos virtuales para probar casos extremos específicos y factores ambientales.

Un avance clave, llamado aprendizaje de transferencia de sintético a real, ayuda a cerrar la brecha entre la conducción virtual y la real. Al entrenar modelos de IA con datos sintéticos y reales, apoyamos a los sistemas de percepción en el reconocimiento de patrones que permanecen consistentes bajo la variabilidad del mundo real. Este enfoque ha demostrado mejoras en la precisión y robustez durante las pruebas en comparación con los métodos tradicionales.

Más rápido, más seguro, más inteligente

Los datos sintéticos no solo complementan las pruebas de campo tradicionales, sino que amplían lo que es posible.

Ciclos de desarrollo más cortos: meses de recopilación de datos en carretera se pueden condensar en horas de generación virtual.
Experimentación más segura: los ingenieros pueden probar situaciones extremas sin riesgo para las personas o la propiedad.
Modelos más sólidos: la exposición a eventos raros e impredecibles puede mejorar el rendimiento del sistema en condiciones del mundo real.

La simulación permite a los equipos probar más, iterar más rápido y aprender más rápido, acelerando la evolución de la inteligencia del vehículo.

Impulsando el próximo salto en IA automotriz

La próxima frontera de la inteligencia de vehículos no se trata solo de procesadores más rápidos o algoritmos más inteligentes, se trata de mejores datos. Los datos sintéticos y la simulación están redefiniendo la forma en que entrenamos los sistemas de percepción automotriz, avanzando en enfoques de desarrollo escalables que priorizan la seguridad.

Al enseñar a los automóviles en el mundo virtual antes de que lleguen al real, estamos contribuyendo a calles más seguras, vehículos más inteligentes y un camino más fluido hacia la movilidad de próxima generación.

*Este documento se tradujo con Microsoft Translator.