La conducción conectada y autónoma influyen, y cada vez más, en la seguridad vial. También en cómo se mide el riesgo y los productos aseguradores asociados
CESVIMAP, centro de I+D de MAPFRE para la Movilidad, y SIMULYTIC, start-up perteneciente al grupo Siemens, colaboran en proyectos de innovación.
A través de la simulación digital de diferentes escenarios podemos evaluar el riesgo potencial de los vehículos. Trabajar en un metaverso permite valorar riesgos reales, reduciendo tiempos y gastos asociados en los niveles más avanzados de la conducción autónoma.
A través de gemelos digitales (digital twins) o representaciones virtuales generadas con datos del mundo real – captados por sensores o mediante generación sintética-, se realizan miles de simulaciones de combinaciones de factores de riesgo. El objetivo es analizar virtualmente, de manera anticipada y sin peligro, qué podría ocurrir en el mundo físico en el ámbito de la movilidad, en situaciones sobre las que no existe un histórico real. junto con MAPFRE Open Innovation.
“Desde el seguro tenemos un rol que jugar a la hora de valorar, cuantificar, suscribir y tarificar nuevos riesgos y “normalizar” su implantación. Esta aplicación sobre los vehículos autónomos es solo un ejemplo de una manera diferente de trabajar que tiene MAPFRE gracias a CESVIMAP y todo MAPFRE Open Innovation”. José María Cancer, CEO CESVIMAP
Así, con datos reales, se construyen a medida gemelos digitales. CESVIMAP y SIMULYTIC analizan el riesgo del despliegue de vehículos autónomos en un entorno conocido. Otro ejemplo son las pruebas de circulación del “shuttle” autónomo, desarrollado y construido por el Centro Tecnológico de Automoción de Galicia CTAG. CESVIMAP aplica estas tecnologías también sobre el vehículo autónomo que ha desarrollado junto con el INSIA y la Universidad Carlos III de Madrid antes de sus pruebas reales.
La generación virtual de escenarios con diferente climatología, tráfico rodado y peatonal sobre gemelos digitales de estos entornos reales de circulación permite valorar por parte de MAPFRE posibles riesgos en la circulación. También, crear productos aseguradores específicos, o exclusiones que no podrían cubrir las aseguradoras.
“Desde el comienzo de nuestra colaboración, CESVIMAP ha sido un verdadero socio, estableciendo constantemente el estándar a seguir para otros. Su enfoque nos ha permitido equilibrar los desafíos y las oportunidades que conlleva superar los límites de lo que es posible. El equipo de CESVIMAP es un acto de clase en lo que respecta a la innovación y es un verdadero privilegio para nosotros trabajar juntos en este proyecto”. Alex Gerodimos, Chief Growth Officer Simulytic
Reproducción del entorno
Tras la reproducción del entorno físico se analiza de manera virtual el posible impacto de efectos climatológicos adversos (lluvia, niebla…), la presencia de peatones, la existencia o ausencia de luminosidad (día, noche o situaciones intermedias como el amanecer o el atardecer). Se pueden modificar los recorridos inicialmente previstos, por ejemplo, para minimizar los riesgos posibles de siniestro vial.
También se reproduce la presencia de patinetes y bicicletas en la misma carretera, o qué pasaría con los comportamientos “incívicos”, como cruzar por zonas prohibidas, por ejemplo.
Los programadores de los algoritmos de control del vehículo analizarán los resultados aportados por Simulytic y CESVIMAP para analizar la siniestralidad de un vehículo autónomo. Estos ensayos favorecen la integración de la automatización en entornos reales de funcionamiento, a un menor coste y riesgo.
“Fast forward and our ongoing collaboration with the CESVIMAP and MAPFRE Open Innovation teams is second to none. Together, we are developing simulation and digital twin approaches to advance autonomous vehicle insurance. It’s a pleasure to work alongside such thought-leading customers”. Andrea Kollmorgen, CEO Simulytic
Contexto
Para hacer frente a la necesidad emergente de asegurar la conducción autónoma y para anticiparse a la normativa futura que la regulará a partir de 2024 se utilizan la simulación y la inteligencia artificial, IA.
Estas tecnologías disruptivas para el mundo del seguro permiten generar el historial sintético de conducción de un vehículo autónomo en un entorno determinado y conocer y cuantificar el riesgo de los vehículos autónomos antes de que salgan realmente a la calle. Esta misma metodología se puede aplicar sobre nuevas tipologías de riesgos sobre los que no existe un histórico de incidentes y siniestros.
La vertiginosa evolución de las alternativas de movilidad hace cada vez más frecuente la aparición de nuevos vehículos y medios de transporte en los que la tecnología explicada puede suponer una ayuda crucial para las compañías de seguros a la hora de saber suscribir, medir y tarificar los nuevos riesgos que entrañan.
