F\u00f3rmula E<\/b> <\/span>y transmitirle datos al piloto en tiempo real<\/b>, desde un smartphone instalado en el habit\u00e1culo.<\/p>\nEl experimento se desarroll\u00f3 en el Festival de la Velocidad de Goodwood<\/b> 2026, donde el piloto Dan Ticktum<\/b> condujo el monoplaza GEN4<\/b> con un Google Pixel 10 Pro<\/b> conectado a los sistemas del veh\u00edculo y complet\u00f3 el recorrido en 42,46 segundos<\/b>, uno de los mejores tiempos de la hist\u00f3rica subida. El dispositivo procesaba los datos y respond\u00eda consultas a trav\u00e9s del auricular del conductor mientras la carrera estaba en marcha.<\/p>\n
De acuerdo con lo informado por la revista Forbes<\/i>, la idea fue promovida por Google Cloud <\/b>con el objetivo de mostrar el potencial que tiene el edge AI.<\/b> Esta modalidad de inteligencia artificial se caracteriza por procesar los datos directamente en el propio dispositivo donde se producen, en lugar de enviar la informaci\u00f3n a servidores remotos y depender de ellos para el procesamiento.<\/p>\nEl auto m\u00e1s potente de la categor\u00eda como banco de pruebas<\/h2>\n
![\"La](\"https:\/\/lobosnews.com.ar\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/google-prueba-a-240-km-h-una-inteligencia-artificial-que-asiste-a-pilotos-de-formula-e-en-tiempo-real-1.jpg\")
<\/p>\n
El GEN4 alcanza 600 kW \u2014equivalentes a 815 caballos de fuerza<\/b>\u2014, cuenta con tracci\u00f3n integral permanente y acelera de 0 a 100 km\/h en aproximadamente 1,8 <\/b>segundos. Ellie Norman<\/b>, directora de marketing de la F\u00f3rmula E, lo defini\u00f3 como el monoplaza con \u201cmayor aceleraci\u00f3n del planeta\u201d.<\/b><\/p>\n
Para acceder a los datos del veh\u00edculo, el smartphone se conect\u00f3 a la red electr\u00f3nica interna del auto, que recopila y transmite informaci\u00f3n de sus sensores y sistemas. Esa conexi\u00f3n permit\u00eda leer variables como la tracci\u00f3n<\/b>, el equilibrio <\/b>del monoplaza y los sectores del recorrido donde el piloto perd\u00eda<\/b> tiempo<\/b>.<\/p>\n
La pista calurosa y polvorienta de Goodwood, con velocidades extremas y conectividad limitada, fue el escenario m\u00e1s exigente posible para poner a prueba el sistema.<\/p>\n
Un microagente calibrado para responder en segundos<\/h2>\n
![\"El](\"https:\/\/lobosnews.com.ar\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/google-prueba-a-240-km-h-una-inteligencia-artificial-que-asiste-a-pilotos-de-formula-e-en-tiempo-real-2.jpg\")
<\/p>\n
John Abel<\/b>, director general de la Oficina del CTO de Google Cloud, explic\u00f3 que el tel\u00e9fono ejecutaba un microagente dise\u00f1ado para responder preguntas concretas del piloto. \u201c\u00bfD\u00f3nde estoy perdiendo tiempo? \u00bfC\u00f3mo va mi tracci\u00f3n? \u00bfC\u00f3mo est\u00e1 el equilibrio de izquierda a derecha\u201d<\/b>, enumer\u00f3 en declaraciones recogidas por Forbes Argentina<\/i>.<\/p>\n
A diferencia de las herramientas de IA generativa tradicionales<\/b>, que env\u00edan datos a grandes centros de procesamiento en la nube, este modelo analizaba la telemetr\u00eda en el tel\u00e9fono<\/b> y transmit\u00eda indicaciones al piloto \u201cen cuesti\u00f3n de segundos\u201d<\/b>.<\/p>\n
El sistema distribu\u00eda el trabajo entre dos modelos de Google: Gemma<\/b>, ejecutado en el dispositivo, atend\u00eda las consultas que requer\u00edan respuesta inmediata; Gemini<\/b>, en la nube, aportaba informaci\u00f3n adicional, como los tiempos de la prueba o datos de la transmisi\u00f3n del evento.<\/p>\nUna arquitectura h\u00edbrida con aplicaciones m\u00e1s all\u00e1 del automovilismo<\/h2>\n
![\"El](\"https:\/\/lobosnews.com.ar\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/google-prueba-a-240-km-h-una-inteligencia-artificial-que-asiste-a-pilotos-de-formula-e-en-tiempo-real-3.jpg\")
<\/p>\n
Por su parte, Dan Cherowbrier<\/b>, director t\u00e9cnico de la categor\u00eda automovil\u00edstica, se\u00f1al\u00f3 que el objetivo fue \u201cacercar un poco m\u00e1s al piloto la informaci\u00f3n proporcionada por la IA\u201d.<\/b> La arquitectura h\u00edbrida distribuye las tareas seg\u00fan sus necesidades: algunas requieren la capacidad de procesamiento de la nube, mientras que otras funcionan mejor de forma local cuando la velocidad de respuesta o la continuidad del servicio tienen mayor peso.<\/p>\n
Abel identific\u00f3 la industria manufacturera<\/b> como uno de los campos con mayor potencial para esta tecnolog\u00eda<\/b>. C\u00e1maras y modelos de IA incorporados a equipos de producci\u00f3n podr\u00edan detectar fallas y alertar a los operarios sin esperar a que la informaci\u00f3n llegue a un servidor remoto. El mismo enfoque aplica a robots, veh\u00edculos, dep\u00f3sitos, infraestructura energ\u00e9tica, dispositivos m\u00e9dicos y maquinaria industrial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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