Tras una preselección inicial de 10 propuestas, finalmente los tres grupos de emprendedores chilenos ganadores del AUTONOMO #Mobility Challenge fueron SIM AV+, Dual Vision ANA y TMR Bread Crumbs, quienes obtuvieron un premio a repartir de USD 24.000 y la participación en un proceso de incubación de cinco meses, liderado por OpenBeauchef de la Universidad de Chile, para explorar los respectivos proyectos.
Los ganadores fueron escogidos tras conseguir las más altas puntuaciones con respecto a la relevancia de las soluciones propuestas, la oportunidad y el modelo de negocio, la solidez del equipo, así como la diversidad en su composición.
Esta iniciativa fue impulsada por el Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones (MTT), el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), a través de su Laboratorio de Innovación BID Lab, y Transdev, operador internacional de transporte público presente en Chile, en conjunto con el Centro de Innovación y Emprendimiento OpenBeauchef de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile.
En primer término, Sim AV+ ganó con un software para la planificación on demand de vehículos autónomos con el que se buscará evaluar el impacto del diseño de un sistema de vehículos autónomos para usuarios de transporte y operadores con un software de planificación que reduzca los costos de operación y maximice el servicio ofrecido a los usuarios. La integración de sistemas on demand permite mejorar la competitividad en el mercado con respecto a sistemas de transporte convencionales. Como resultado se obtendrán las rutas utilizadas, el consumo de energía, la flota de vehículos necesarios y variables del usuario, tales como tiempo de espera, de acceso y de viaje promedio.
Luego, Dual Vision ANA pasó a la final con un proyecto que tiene por objetivo desarrollar un software de videoanalítica, el cual pueda adquirir, procesar y analizar imágenes de video obtenidas en el sistema de transporte autónomo para extraer información de apoyo a la toma de decisiones y planificación del proyecto, a través de la detección de eventos de interés en torno a los desafíos planteados para esta iniciativa, usando los últimos avances en investigación sobre Computer Vision e Inteligencia Artificial, en particular Deep Learning, a nivel global. De esta manera, el software de videoanalítica se conecta al flujo de video por cámaras instaladas en el vehículo y realiza su análisis en tiempo real, disponibilizando los datos, extrayendo información y enviando alertas.
Finalmente, TMR SYSTEM presentó una iniciativa que consiste en incluir en el vehículo un ‘logger TMR’ embebido. De esta forma, a través de checkpoints dispuestos en la ruta con información georreferenciada y conocida de antemano, es posible para el vehículo saber su posición de acuerdo al checkpoint de paso en caso de no haber comunicación 4G/móvil o GPS, como es el caso de túneles, subterráneos y lugares rurales de mala cobertura.