Ford anuncia la adquisición de Quantum Signal para desarrollar vehículos de conducción autónoma

DEARBORN, 30 de julio de 2019 – Desde su fundación en 1999, Quantum Signal, una pequeña empresa de Saline, Michigan, ha estado en la vanguardia de la robótica móvil para diferentes clientes, incluido el ejército de los Estados Unidos. Aunque no es muy conocida por el público, esta empresa desarrolló para los militares un software que les permitía controlar vehículos robóticos a miles de kilómetros de distancia. Incluso, construyó un entorno de simulación capaz de probar diseños de vehículos autónomos que actualmente se utilizan.

Desde hace tiempo, Ford ha seguido cuidadosamente la trayectoria de Quantum Signal, que, durante las últimas dos décadas, ha operado con cierta discreción. A medida que el desarrollo de vehículos autónomos se acelera, Ford ha integrado a un equipo de expertos en el desarrollo de software, simulación y machine learning alrededor del mundo, fortaleciendo así su unidad de negocio de vehículos autónomos. Es por esta razón que Ford adquirió Quantum Signal para aprovechar al máximo su experiencia en simulación en tiempo real, el desarrollo de algoritmos, robótica, detección y tecnología de percepción.

Quantum Signal es reconocida gracias a su entorno de simulación y modelado ANVEL, el cual ha sido utilizado por programas de robótica militar para explorar el rendimiento de los sistemas autónomos y remotos no tripulados. Gracias a la experiencia de la compañía, Ford desarrollará entornos de simulación aún más completos que le permitirán probar los vehículos para mejorar su rendimiento.

Más allá de la simulación, Quantum Signal ha realizado extensas labores de desarrollo de algoritmos para que los militares puedan guiar sus vehículos autónomos. Además, esta empresa tiene un amplio conocimiento en robótica, así como en sistemas de detección y percepción. Todo este trabajo puede ser reorientado para ayudar a que los vehículos Ford mejoren su capacidad de análisis del entorno que les rodea.

Quantum Signal, con sede en un antiguo edificio escolar de la localidad de Saline, ha cultivado su propia cultura empresarial que se mantendrá igual durante el proceso de integración con la empresa.

Ford está seguro de este modelo de negocio, ya que funcionó así con una compañía de machine learning que con la que la empresa se unió hace casi tres años: SAIPS.

Con sede en Israel, SAIPS está trabajando en directa colaboración con Ford y el equipo de Argo AI, utilizando el aprendizaje automático para crear un innovador sistema cognitivo visual para que los vehículos autónomos puedan detectar vehículos o peatones a su alrededor – incluidos intermitentes y luces de emergencia- en condiciones climáticas y de iluminación extremas. Además, su sistema central permite que la cartografía de entornos urbanos en 3D de alta resolución totalmente automatizada, desempeñe un papel crucial para que los vehículos de conducción autónoma se desenvuelvan en el mundo real.

Recientemente, SAIPS dio la bienvenida a algunos de los principales investigadores del mundo en un terreno conocido como reinforcement learning, que fomentará el aprendizaje y la toma de decisiones en vehículos autónomos con menor necesidad de supervisión humana.

Al igual que SAIPS, Quantum Signal tendrá un papel muy importante en el avance de los vehículos de autoconducción de Ford, además de representar el compromiso de la compañía por conseguir el talento necesario para implantar con éxito esta tecnología.

Cuando el CEO de Quantum Signal, Mitchell Rohde, anunció a su equipo que se unirían con Ford, recordó su infancia en Michigan, cuando observaba a su padre restaurar y hacer funcionar un antiguo Modelo T, hasta hablar sobre la contribución de Henry Ford al mundo. Su padre decía que, si Mitch iba a ser ingeniero, tendría que seguir los pasos de Henry.

Todos los ingenieros aspiran en hacer algo que marque la diferencia, dijo Rohde a su equipo. Ahora, van a tener la oportunidad de influir directamente en el mundo, de la misma manera en que lo hizo Henry Ford al brindar la libertad de movilidad a través del Modelo T. Hoy se presenta la oportunidad de expandir esta libertad y no podemos esperar más para que ésta se convierta en una realidad.