Stellantis adquiere las tecnologías de inteligencia artificial y PI de CloudMade

Stellantis ha adquirido el marco de inteligencia artificial, los modelos de aprendizaje automático y los derechos de propiedad intelectual y patentes de CloudMade, un desarrollador de soluciones de automoción inteligentes e innovadoras basadas en big data. La compra, como operación de activos, apoyará el desarrollo a medio plazo de STLA SmartCockpit y refuerza la estrategia de software de Stellantis esbozada en Dare Forward 2030.

El marco impulsado por IA creado por CloudMade, con interfaces gráficas integradas, es el kit de desarrollo de software y en la nube líder del sector para recopilar y analizar el conjunto de datos de automoción y ha sido el punto de referencia para transformar la experiencia del usuario en el automóvil y la movilidad a lo largo de la última década.

“La adquisición de las capacidades pioneras de IA de CloudMade acelerará nuestro viaje de desarrollo en STLA SmartCockpit y nos ayudará a cumplir nuestros objetivos Dare Forward 2030”, afirmó Yves Bonnefont, director ejecutivo de Software de Stellantis. “Gracias a esta tecnología adaptable y aprovechando nuestro creciente parque de vehículos conectados, crearemos soluciones de movilidad inteligente más rápido y con mayor flexibilidad, para deleitar a nuestros clientes con la personalización de la experiencia móvil y en el vehículo.”

Como parte de la adquisición, 44 ingenieros y desarrolladores de software de CloudMade, dedicados al desarrollo de tecnología de IA, se incorporarán a Stellantis.  Jim Brown, fundador y CTO de CloudMade, ha declarado que “el equipo está encantado de profundizar en su relación de trabajo con Stellantis para aportar nuevas funciones al cockpit del vehículo”.

La arquitectura marco de CloudMade permite maximizar el valor de los datos utilizando tres enfoques de aprendizaje: el aprendizaje personalizado, que predice el comportamiento de un individuo en un contexto concreto; el aprendizaje de flotas, que utiliza datos de sensores de distintos dispositivos para detectar y compartir características del mundo real; y el aprendizaje de cohortes, que combina datos del mundo real con datos de grupos agrupados de personas que se distinguen por sus atributos.

La tecnología de software de CloudMade respaldará la estrategia de Stellantis de desarrollar productos de movilidad inteligente y mejorar la experiencia global del cliente con funciones personalizadas.  Los servicios y productos incluirán: mantenimiento predictivo y diagnóstico para identificar y programar proactivamente las necesidades de mantenimiento y proporcionar alertas, mejorando así la disponibilidad del vehículo; experiencias personalizadas en el coche capaces de adaptarse a las preferencias individuales, como la climatización, la orientación del estilo de conducción y las opciones de entretenimiento;  asistente de voz específico de Stellantis, mejorado con conocimientos personalizados de automoción para asesorar sobre las características del coche, responder a consultas específicas del modelo y optimizar el enrutamiento de voz; experiencia móvil optimizada y comandos remotos como la planificación previa al viaje, el preacondicionamiento de la batería y otras actividades propuestas, basadas en el comportamiento frecuente de la persona que conduce; navegación y cartografía avanzadas que proporcionarán mapas actualizados, información sobre el tráfico en tiempo real y rutas inteligentes, mejorando así la experiencia general de navegación y ayudando a los clientes a llegar a su destino de forma más eficiente; y funciones específicas para la gestión de flotas, que permitirán a los clientes empresariales optimizar los plazos de entrega, reducir el tiempo de desplazamiento y la utilización de recursos, aumentar la productividad y el rendimiento de los vehículos eléctricos y, en última instancia, facilitar el seguimiento y la gestión de toda la flota.

Gracias a esta adquisición, Stellantis también podrá desarrollar funciones de navegación de extremo a extremo y totalmente propias; mejorar la privacidad de los datos, ya que los datos para entrenar los modelos se gestionarán internamente, lo que reducirá los riesgos de una posible exposición; e introducir kits de desarrollo para hacer modelos personalizados para sus desarrolladores de software.