Intelligent Industry: Capgemini e lo sviluppo della guida autonoma
Capgemini ha annunciato la seconda serie di servizi per l’Intelligent Industry, a supporto del processo di convalida e verifica dei sistemi avanzati di automazione di guida. L’annuncio segue il recente lancio dei servizi focalizzati su 5G ed Edge che aiutano le organizzazioni a realizzare gli investimenti necessari a gettare le basi per una trasformazione data-driven. Questa nuova offerta di servizi supporta i produttori automobilistici e il settore nel suo complesso a progredire in modo efficiente e con fiducia nella tabella di marcia verso la guida autonoma.
“La guida autonoma è un entusiasmante risultato dell’Intelligent Industry, ma si tratta di un’impresa complessa: il raggiungimento di livelli accettabili di sicurezza e affidabilità richiederà infatti sostanziali processi di verifica e convalida”, ha affermato Franck Greverie, Chief Portfolio Officer di Capgemini e membro del Group Executive Board. “Un singolo veicolo può generare diverse centinaia di petabyte di dati attraverso la guida, ma nessuno può percorrere un numero sufficiente di chilometri per generare dati sufficienti a prevedere come comportarsi in qualsiasi scenario su una strada pubblica. La modellazione virtuale e l’apprendimento costante sono necessari, così come l’infrastruttura e l’analisi per elaborarli. La nuova offerta di servizi Driving Automation Systems Validation può aiutare le Case automobilistiche a gestire tutti questi dati, oltre a effettuare una validazione e verifica completa, in modo da poter concentrare gli sforzi di ricerca e sviluppo per progredire verso livelli di autonomia più elevati”.
“I sistemi a guida autonoma, anche in Italia, avranno un forte impatto sui modelli di business di molti settori, dalle smart cities al mondo automobilistico a quello assicurativo, e trasformeranno i nostri stessi stili di vita”, dichiara Andrea Falleni, amministratore delegato di Capgemini in Italia. “La diffusione dei veicoli a guida autonoma non solo dipende dalle tecnologie e dalle normative, ma soprattutto dai dati per addestrare, simulare e testare i sistemi a guida autonoma. Il settore automobilistico italiano sta gradualmente recuperando il gap esistente rispetto a quello di altri Paesi e la capacità di valorizzare i dati per la validazione e verifica dei sistemi a guida autonoma potrà rappresentare un ulteriore elemento di accelerazione”.
Con l’integrazione di Altran, leader mondiale nei servizi di Engineering e R&D, Capgemini è all’avanguardia nell’Intelligent Industry grazie una competenza a 360 gradi nelle tecnologie industriali e digitali. A esempio, attraverso la straordinaria sinergia ed esperienza di Capgemini e Altran in ambito di ingegneria, dati e tecnologia per il settore automotive, Groupe Psa è stata in grado di accelerare l’applicazione dell’enorme volume di dati generati dalle sue campagne di test.
“Abbiamo voluto lavorare con Capgemini e Altran per le loro forti competenze in progetti data oriented e cloud-based. Partecipare a un progetto europeo di innovazione per l’industria automobilistica nel campo dell’auto connessa e autonoma è molto impegnativo. Questa collaborazione ci permette di completare la raccolta e l’elaborazione dei dati nei tempi previsti e ci aiuta a implementare soluzioni innovative in materia di metodi di analisi dei dati attraverso una soluzione basata su cloud ibrido”, spiega Jean-Louis Sauvaget, Research & Development Division, Expert car data acquisition and post processing for customer usage di Groupe Psa.
Il raggiungimento dei livelli di sicurezza e affidabilità utili a consentire la guida autonoma richiederà una considerevole attività di verifica e convalida, che implica un gran numero di simulazioni e test su strada, generando dati su una scala raramente riscontrata. Grazie alle profonde competenze e risorse ingegneristiche e informatiche del gruppo, l’offerta di servizi Driving Automation Systems Validation di Capgemini consentirà ai produttori di apparecchiature originali (Oem), ai fornitori e al settore nel suo complesso di mettere in atto l’architettura e la tecnologia necessarie per garantire sicurezza e fiducia nei sistemi senza conducente, attraverso: strategia di test e orchestrazione; produzione di dati fisici e virtuali; gestione dei dati; integrazione degli strumenti e continuità digitale; infrastruttura cloud ibrida; verifica e convalida complete as-a-Service.