Carlos Ghosn, presidente director general del Grupo Renault, ha anunciado la firma de un acuerdo de desarrollo estratégico con Chronocam durante el congreso Web Summit.
Chronocam ha creado unos sensores de visión inspirados en el ojo humano que rompen con las soluciones actuales de visión artificial aplicadas al automóvil.
Este acuerdo va a permitir entrar en una nueva fase de investigación y desarrollo de las soluciones de Chronocam, en lo que respecta a la detección y tratamiento de las informaciones visuales que reciben los sistemas de ayuda a la conducción (ADAS) de Renault y en el desarrollo de la conducción autónoma.
Renault ya había anunciado anteriormente una inversión en Chronocam a través de una recaudación de fondos que le permitió conseguir 15 millones de dólares. La startup parisina consiguió convencer a un grupo de fondos de inversión internacionales como Intel Capital, Robert Bosch Venture Capital, iBionext, 360 Capital y CEA Investissement.
El planteamiento de Chronocam acerca de la visión artificial se nutre de la experiencia de la empresa en la detección de la visión neuromórfica que imita al ojo humano y, por tanto, el tratamiento se asemeja al que realiza el propio cerebro humano. Gracias a la efectividad de estos innovadores sensores, esta tecnología puede completar los métodos de visión convencionales y contribuir a superar los futuros desafíos en el sector de la automoción.
La tecnología desarrollada por la compañía se traduce en beneficios directos para la ayuda a la conducción y para la conducción autónoma en lo referente a:
– Una detección más rápida de las personas y obstáculos.
– Una mejoría del rendimiento de las cámaras para detectar mejor y adaptarse a las condiciones del entorno.
– Una reducción del coste total de instalación, lo que supone que las ayudas a la conducción sean más accesibles a un mayor número de vehículos y mercados, para mejorar la seguridad de todos.
Las dos empresas trabajarán conjuntamente para desarrollar la tecnología propuesta por Chronocam en diversos ámbitos como por ejemplo evitar colisiones, proporcionar asistencia al conductor, proteger al peatón, detectar los ángulos muertos, así como otras funciones esenciales para mejorar la seguridad y la eficacia de la conducción humana y autónoma.