L’aplicació BYOD transforma les operacions de missatgeria diàries en un flux de treball totalment connectat i basat en dades. Des de la validació dels paquets fins a la prova de lliurament i els informes d’interrupcions, cada acció es registra de manera segura i es transmet a la plataforma central, garantint que els proveïdors de logística estiguin completament informats.

Quan un missatger inicia la sessió, l’aplicació s’adapta automàticament a la configuració del desplegament específic del Living Lab. Les funcions i els fluxos de treball disponibles depenen del model operatiu de cada entorn. L’aplicació BYOD està dissenyada per admetre diferents desplegaments de ciutats amb configuracions personalitzades sense necessitat de canvis a l’aplicació principal.

A l’Athens Living Lab, per exemple, els missatgers poden operar a través de paquets o parades dins del menú principal. Aquesta flexibilitat permet que la mateixa aplicació admeti múltiples escenaris logístics sense alterar el sistema principal.

Funció Parcel

A la funcionalitat Parcel, els missatgers afegeixen paquets escanejant codis QR o introduint manualment els ID dels paquets. Per a una major eficiència, es poden seleccionar diversos paquets alhora escanejant conjunts de codis o introduint un ID de conjunt per al processament per lots.

Un cop validats, els paquets apareixen a la llista de treball actual, confirmant que estan correctament vinculats al missatger. Romanen visibles fins que es completa el lliurament o es retira manualment o un cop es confirma el lliurament al sistema. Una opció d’actualització permet al missatger recuperar la informació més actualitzada del paquet en qualsevol moment.

La selecció d’un paquet proporciona accés a dades essencials de lliurament, com ara el seu número d’identificació, estat, adreça de lliurament, data de lliurament prevista, pes, tipus de servei i ronda associada. Durant el procés de lliurament, els missatgers poden registrar esdeveniments i actualitzar la qualitat del paquet directament dins de l’aplicació.

Com a prova de lliurament, se selecciona un sol paquet i el receptor signa directament al dispositiu. La signatura es registra de manera segura i es notifica immediatament, garantint una confirmació fiable del lliurament i la traçabilitat.

Funció Stop

A través del menú principal, els missatgers poden canviar a la funcionalitat d’aturada, que proporciona una visió general estructurada de les parades planificades i la informació relacionada amb els paquets agrupats per ubicació de lliurament. Les parades es poden visualitzar en un mapa interactiu, oferint una visibilitat clara de la ruta i una millor consciència situacional mitjançant la geolocalització en temps real.

En seleccionar una parada, es revelen els paquets assignats a aquesta ubicació, cosa que permet als missatgers gestionar els lliuraments agrupats de manera eficient. Si es produeix una interrupció, el missatger pot informar-ne directament dins de l’aplicació seleccionant el tipus d’interrupció, afegint comentaris i compartint automàticament la seva posició. Aquesta comunicació en temps real permet ajustaments operatius immediats i una gestió proactiva de problemes.

Impacte del BYOD

L’eina Green-Log BYOD garanteix que cada acció, des de la validació dels paquets fins a la captura de signatures i els informes d’interrupcions, es transmeti de manera segura als operadors logístics. Aquest flux continu d’informació millora:

• La transparència
• Millora la coordinació
• Admet la presa de decisions basada en dades

En combinar flexibilitat, visibilitat operativa en directe i informes segurs, BYOD reforça l’eficiència del lliurament d’última milla alhora que contribueix a operacions logístiques urbanes més sostenibles i optimitzades en diferents entorns urbans.

→ Revisa la nostra solució Digital Twins

La entrada Bring Your Own Device overview se publicó primero en Mosaic Factor.

Dins del projecte AutoMoTIF, aquest repte s’aborda mitjançant el shunting as a service automatitzat, amb Mosaic Factor liderant el desenvolupament del framework de simulació.

Del coll d’ampolla operacional a les operacions ferroviàries coordinades

El shunting té un paper central a les terminals intermodals, vinculant els fluxos de càrrega marítima amb la distribució interior. Tanmateix, les operacions de maniobres tradicionals sovint són reactives, fragmentades entre sistemes, requereixen molta mà d’obra i són ineficients energèticament.

El shunting com a servei reinventa aquestes operacions com una plataforma de servei orquestrada digitalment on les locomotores autònomes, els recursos de les patis i els sistemes de programació operen com un ecosistema integrat. L’objectiu no és simplement l’automatització, sinó l’optimització del servei.

Simulació que impulsa la transformació

L’entorn de simulació avançat de Mosaic Factor replica la complexitat operativa de les terminals ferroviàries, incloent-hi els moviments de trens, la classificació de vagons, les restriccions de capacitat de les estacions, els cicles de manipulació de contenidors, l’assignació de recursos i els escenaris de disrupció.

Les locomotores de shunting autònomes es modelen com a agents intel·ligents que responen dinàmicament a la congestió, els canvis d’horari i les restriccions d’infraestructura.

Mitjançant la modelització d’escenaris, les simulacions avaluen:

• Temps de maniobres reduït
• Temps de rotació de vagons més ràpids
• Temps d’inactivitat i d’espera més baixos
• Consum d’energia optimitzat
• Augment del rendiment de les estacions
• Millora de la seguretat i costos operatius més baixos

Aquest enfocament basat en dades garanteix que els conceptes d’automatització es validen abans del desplegament al món real.

Plataforma Shunting as a Service

El shunting as a service introdueix un canvi en la manera com s’estructuren les operacions de les estacions. En lloc d’una activitat interna fixa, el shunting es modela com una plataforma orientada al servei on la capacitat s’assigna dinàmicament, les operacions es coordinen digitalment i el rendiment es controla contínuament.

Aquest enfocament admet una major interoperabilitat entre els operadors de terminals, els gestors d’infraestructures ferroviàries, els proveïdors de logística i les autoritats portuàries, alhora que permet la integració amb altres processos automatitzats dins d’AutoMoTIF.

Donant suport a terminals ferroviàries més intel·ligents 

Per garantir resultats realistes, Mosaic Factor calibra simulacions utilitzant dades operatives històriques, entrades de planificació i escenaris de proves d’estrès que reflecteixen la demanda màxima i el creixement futur.

Els models resultants proporcionen eines de suport a la decisió per a la inversió en infraestructura, estratègies d’automatització, models de negoci i alineació normativa, ajudant a reduir el risc i accelerar el desplegament.

Enfortiment de la xarxa ferroviària de mercaderies d’Europa

En millorar l’eficiència ferroviària, les maniobres automatitzades donen suport a objectius logístics més amplis, com ara:

• Canvi modal de carretera a ferrocarril
• Reducció de la congestió de les terminals
• Menors emissions
• Condicions de treball més segures
• Operacions logístiques més fiables

Mitjançant la validació basada en simulació, Mosaic Factor demostra com les maniobres automatitzades poden augmentar el rendiment, reduir els retards, optimitzar l’ús d’energia i millorar la seguretat.

El shunting automatitzat com a plataforma orientada al servei representa més que una actualització tecnològica. Introdueix un nou model operatiu que reforça el paper del ferrocarril en el sistema de transport europeu alhora que dóna suport a una xarxa logística més eficient i sostenible.

→ Revisa la nostra solució en Digital Twins

La entrada Automated Shunting as a Service Platform se publicó primero en Mosaic Factor.

Representant Mosaic Factor a l’esdeveniment hi havia el cap de vendes Joan Sampablo, que va assistir en nom de Mosaic Factor per explorar els darrers desenvolupaments que configuren el futur de la connectivitat, la intel·ligència artificial i la infraestructura digital.

.     

Les telecomunicacions com a columna vertebral de la IA

El MWC 2026 va destacar com la indústria de les telecomunicacions està anant més enllà de la connectivitat per convertir-se en un facilitador central de la propera generació de serveis basats en IA. El lideratge de la GSMA va descriure tres pilars clau que s’espera que impulsin la propera fase del creixement digital:

• La finalització dels desplegaments de xarxes autònomes 5G.
• Un accés més ampli a tecnologies d’IA obertes i inclusives.
• Marcs de seguretat i confiança digital globals més forts.

Aquestes prioritats reflecteixen un canvi més ampli cap a xarxes que no només són més ràpides, sinó que també són capaces de donar suport a la intel·ligència distribuïda i als serveis basats en IA.

. 

L’auge de la intel·ligència en el dispositiu

Un tema important durant tot l’esdeveniment va ser l’auge de la IA a tot arreu, en particular el canvi cap a la intel·ligència en el dispositiu i nativa de la xarxa. Els fabricants de xips i els fabricants de dispositius van mostrar noves i potents arquitectures de sistema en un xip dissenyades per a la inferència d’IA local, que permeten capacitats com ara:

• Traducció en temps real
• Resum en el dispositiu
• Processament avançat de fotos
• Assistents d’IA capaços de realitzar tasques complexes sense dependre del núvol.

Per a desenvolupadors i empreses, aquest canvi indica un nou estàndard de disseny on les aplicacions es creen tenint en compte el processament d’IA local i la interacció multimodal, combinant interfícies de càmera, veu i text per oferir experiències més riques.

El futur dels sistemes autònoms

Un altre tema destacat va ser l’aparició de sistemes d’IA agentius, on els agents d’IA autònoms poden coordinar tasques a través de xarxes, infraestructures i entorns físics. Els proveïdors de telecomunicacions i les startups van demostrar com aquests sistemes es podien aplicar a l’orquestració de xarxes, les operacions automatitzades i la millora de la ciberseguretat.

La propera generació de sistemes connectats

Un dels conceptes més comentats al congrés d’aquest any va ser el de la “computació cinètica” i els “tokens cinètics”. Aquests representen unitats de computació ultraràpides dissenyades per sincronitzar accions del món real a través de la robòtica, els drons, els vehicles autònoms i altres sistemes distribuïts. Els operadors de telecomunicacions argumenten que les seves xarxes estan en una posició única per oferir la coordinació de nivell de mil·lisegons necessària per impulsar aquestes tecnologies emergents. 

Seguretat, confiança digital i inclusió global

La seguretat i la inclusió digital global també van ocupar un lloc destacat a l’agenda de la conferència. Amb els costos de la ciberdelinqüència que continuen augmentant a tot el món, els líders de la indústria van emfatitzar la importància de:

• IA que preservi la privadesa
• Marcs d’identitat digital més forts
• Models d’IA capaços de suportar idiomes més globals
• Estàndards d’infraestructura transfronterers

Aquestes prioritats reflecteixen el creixent reconeixement que la innovació tecnològica ha d’anar acompanyada d’una governança sòlida i un accés digital inclusiu.

Mosaic Factor al MWC 2026

Segons en Joan, assistir al MWC proporciona informació valuosa sobre com el panorama de les telecomunicacions i la tecnologia està evolucionant a un ritme ràpid. L’esdeveniment va destacar la creixent importància de la infraestructura habilitada per IA i la computació perimetral, així com el paper creixent que tindran les xarxes de telecomunicacions en l’habilitació d’aplicacions intel·ligents i sistemes connectats.

Per a Mosaic Factor, assistir al congrés ofereix una oportunitat per mantenir-se estretament alineat amb les tendències i innovacions emergents de la indústria que donaran forma a la propera generació de solucions digitals.

A mesura que la indústria s’endinsa més en l’anomenada Era de la Ciència Intel·ligència (CI), s’espera que la convergència de la IA, la connectivitat avançada i la computació distribuïda redefineixi com interactuen els dispositius, les xarxes i les empreses, creant noves oportunitats d’innovació en tots els sectors a tot el món.

La entrada Mobile World Congress 2026: Entrant a la era IQ se publicó primero en Mosaic Factor.

La reunió va marcar una fita important per a l’estructura de treball de l’ECAVA. El dia va començar amb un ampli mapeig de les iniciatives europees actuals en la conducció autònoma, destacant tant la profunditat de l’activitat ja en curs com la necessitat d’una millor alineació. Amb la intensificació de la competència global i la “velocitat de la Xina” esmentada repetidament al llarg dels debats, els participants van assenyalar el ràpid ritme al qual aquest país està avançant en l’espai tecnològic i de la conducció autònoma. L’enteniment compartit és que Europa ha d’enfortir la coordinació i accelerar l’execució per construir la seva pròpia IA europea competitiva i d’alt rendiment capaç d’igualar aquest impuls. 

De l’estratègia a les bases de software

Una part clau del diàleg es va centrar en l’avanç d’un software pack de conducció autònoma europea. En lloc de duplicar esforços, els participants van explorar com unes bases compartides i una governança més clara podrien donar suport a la innovació escalable alhora que reforçaven la sobirania tecnològica d’Europa. 

Dues àrees prioritàries van donar forma als intercanvis: 

• Governança tècnica i coordinació entre iniciatives. 
• Col·laboració estructurada en un software stack de conducció autònoma europea.

Les discussions paral·leles sobre el desplegament de la conducció autònoma i la IA i data pooling van afegir profunditat pràctica a la conversa. Els temes van anar des de les vies de desplegament i les proves transfrontereres fins a com l’intercanvi de dades i les capacitats informàtiques poden fonamentar sistemes d’IA competitius i fiables. 

Impuls a tot l’ecosistema

La forta participació va indicar un creixent alineament a la cadena de valor de l’automoció. Els líders de la indústria van compartir perspectives sobre els models de desplegament i la implementació al món real, provocant un debat reflexiu i reforçant la necessitat d’anar més enllà de la discussió cap a un progrés tangible. 

Per mantenir la continuïtat i evitar la fragmentació, es formarà un equip central dedicat sota el lideratge dels copresidents que aviat seran elegits. S’esperen més detalls estructurals a la propera reunió del Comitè Directiu al març, reflectint l’ambició d’ECAVA de mantenir-se àgil, centrada i orientada a resultats. 

El CEO de Mosaic Factor, Stefano, va assistir a les sessions com a part del diàleg més ampli de la indústria, contribuint a l’esforç col·lectiu que configura la full de ruta de la conducció autònoma d’Europa. 

La conclusió de Brussel·les va ser senzilla i pràctica: Europa té l’experiència i la capacitat industrial. El següent pas és una execució disciplinada i coordinada. 

Llegeix més sobre les nostres solucions de Trustworthy AI.

La entrada Impulsant una IA fiable en la mobilitat autònoma: reunió d’ECAVA se publicó primero en Mosaic Factor.

Més enllà del RAG tradicional

Els canals del RAG tradicional incorporen una consulta, recuperen context i generen una resposta. Agentic RAG introdueix intel·ligència en el procés. Classificant la intenció abans de decidir si cal recuperar informació, trucar eines o respondre directament, les empreses reporten reduccions de costos de fins al 40% i millores de latència del 35%.

Patrons clau que n’impulsen l’adopció

Els experts de la indústria assenyalen tres patrons arquitectònics que defineixen Agentic RAG:.

• Intent-Based Query Routing: determina si és necessari recuperar informació o si una resposta directa és suficient.
• Orquestració d’eines amb gestió d’errors: coordina APIs, calculadores i bases de dades mentre gestiona els errors de manera eficient.
• Avaluació contínua de costos i latència: controla l’ús de tokens i els indicadors de rendiment en temps real.

Aquests patrons permeten als sistemes decidir, adaptar-se i optimitzar, un requisit crític per a la IA a escala empresaria

Arquitectura en pràctica

Els sistemes Agentic RAG normalment es construeixen sobre tres capes:

• Capa d’Orquestració: el “cervell de decisió” que dirigeix les consultes de manera intel·ligent.
• Capa d’Execució: gestiona la recuperació d’informació, les crides a eines i la inferència LLM.
• Capa d’Infraestructura: proporciona bases de dades vectorials, gestió del desplegament i observabilitat.

A diferència del RAG tradicional, que sempre realitza recuperació d’informació, l’Agentic RAG avalua si la recuperació és necessària, organitzant la combinació òptima de recuperació, eines i generació.

Flexibilitat del proveïdor a través de capes de gateway

Una altra tendència clau és l’auge de les abstraccions de gateway que permeten als desenvolupadors canviar sense problemes entre proveïdors com OpenAI, Anthropic, Google i Bedrock. Aquest enfocament permet:

• Encaminament de reserva quan els proveïdors tenen temps d’inactivitat;
• proves A/B sense canvis de codi;
• optimització de costos dirigint les consultes al model més eficient;
• llibertat respecte a la dependència d’un proveïdor.

Les empreses estan adoptant cada cop més passarel·les unificades per equilibrar velocitat, cost i fiabilitat entre els proveïdors.

Conclusió

L’Agentic RAG ja no és un experiment de nínxol, sinó el model per als sistemes d’IA de producció. En combinar la recuperació amb la presa de decisions, l’orquestració i l’observabilitat, la tècnica estableix nous estàndards d’eficiència i adaptabilitat en l’IA empresarial.

“L’IA de producció no tracta només de la recuperació. Tracta d’intel·ligència: saber quan recuperar, quan utilitzar eines i quan respondre directament. L’Agentic RAG ofereix aquesta intel·ligència”.

La entrada Agentic RAG per IA se publicó primero en Mosaic Factor.

Sessions clau sobre IA

Agentic AI in the Car: From Orchestration to Agentic Personalisation

• Speaker: Dogukan Sonmez, Project Lead Machine Learning Platform, BMW AG
• Focus: aplicacions d’IA generativa més enllà del text, gestió de models 3D, fluxos de sensors i dades específiques del domini.
• Highlight: va explorar l’ús de multi-agent system architectures i tècniques d’orquestració, mostrant com la IA agentica pot millorar l’eficiència, l’adaptabilitat i la presa de decisions en els SDV.

Scalable Function Deployment for SDV

• Speaker: Michael Niklas-Höret, AUMOVIO

• Focus: la (R)evolució contínua de les arquitectures E/E en vehicles, des de les centrades en dominis descentralitzats fins a Server Zone i Central Compute/Zero Edge, i el repte resultant de desplegar funcions a través d’aquestes arquitectures diverses.
• Highlight: introducció d’un nou patró de desenvolupament de funcions dissenyat per permetre la reutilització de funcions en les tres arquitectures principals (i els seus híbrids), amb l’objectiu de facilitar la migració dels OEM a noves plataformes E/E i augmentar la reutilització entre les línies de vehicles.

From Code to Car – Accelerating SDV Integration with Shift-Left and CI/CT

• Speaker: Felix Pretscheck, Bosch
• Focus:com la introducció d’ECU de càlcul de nova generació, combinada amb un enfocament de shift-left, la virtualització i un marc modular de CI/CT (Integració Contínua/Proves Contínues), està transformant i accelerant el procés d’integració de programari i sistemes per a Vehicles Definits per Programari (SDV).
• Highlight: mostrant metodologies clau i facilitadors arquitectònics que optimitzen la integració i la validació, conduint a una millora de la qualitat del programari, cicles d’integració més ràpids i sistemes automotriu complexos més àgils, escalables i preparats per a la producció.

Coding for Cars: AI in the Driver’s Seat

• Speaker: Mikhail Vink, VP of Business Development, JetBrains
• Focus: el paper del desenvolupament impulsat per IA en indústries regulades, garantint la qualitat i la seguretat del codi generat per IA, i integrant la IA en DevOps.
• Highlight: va demostrar com la IA pot simplificar els processos de programació alhora que es mantenen els estàndards de compliment i seguretat.

Between Research and Current Development in ADAS

• Speaker: Khaled Alomari, Manager Connected Vehicles, MHP (A Porsche Company)
• Focus: connectant la recerca d’avantguarda amb el desenvolupament real de Sistemes Avançats d’Assistència al Conductor (ADAS).
• Highlight: va emfasitzar la col·laboració entre el món acadèmic, la indústria i els reguladors per accelerar l’adopció d’ADAS amb tecnologia d’IA.

Les reflexions de Khaled van subratllar el paper crític de la intel·ligència artificial en la millora de la seguretat i l’eficiència, fent que aquesta sessió fos imprescindible per a qualsevol persona interessada en el futur dels vehicles connectats.

Mastering Complexity with Digital Twins

• Speaker: Ignacio Izaguirre, VP of Product, Concentrio AG
• Focus: aplicant bessons digitals a nivell de senyal per a la gestió de programari.
• Highlight: va mostrar com l’aplicació de la IA a les xarxes de dependència pot identificar anomalies i vulnerabilitats, millorant les actualitzacions OTA i la fiabilitat del sistema.

AI-Driven Autonomy in SDVs

• Speaker: Shashank Pathak, Product Management, ZF Friedrichshafen AG
• Focus: com la intel·ligència artificial permet la percepció, la planificació i el control en vehicles autònoms SDV.
• Highlight: es van discutir els reptes de desplegar IA en maquinari automotriu i les estratègies per a una autonomia segura i escalable.

Tallers i sessions world café

La Conferència de Vehicles Definits per Programari presenta formats altament interactius com discussions al estil World Café i tallers impulsats per els mateixos professionals, dissenyats per fomentar la col·laboració i la resolució de problemes entre els participants. Les sessions de taller “Challenge your peers” van reunir els assistents en taules rodones petites i moderades on vam debatre qüestions importants de la indústria utilitzant la intel·ligència col·lectiva i mapes mentals. Els temes van abastar des de com evoluciona el testatge de programari en les arquitectures SDV, el paper de la IA en el desenvolupament automotriu i el futur del compliment de l’ASPICE, fins a redefinir les experiències dins del cotxe mitjançant HMI avançat i explorar l’autonomia impulsada per IA. Cada taller animava els participants a compartir experiències, qüestionar suposicions i cocrear conceptes de solució. De manera similar, el format World Café proporcionava un entorn dinàmic per a l’aprenentatge entre parells, el networking cross-indústria i la generació d’idees aplicables que complementaven les presentacions més formals i els estudis de cas.

Les nostres conclusions

La conferència va destacar que la intel·ligència artificial ja no és una eina perifèrica, sinó un pilar central en l’evolució dels vehicles definits per programari. Des de la personalització amb agents a BMW fins a els ADAS impulsats per IA a MHP, les sessions van demostrar com la intel·ligència s’integra en cada capa de la innovació automotriu. Aquestes ponències no només van mostrar aplicacions actuals, sinó que també van assenyalar un futur on els vehicles seran adaptatius, intel·ligents i profundament connectats.

La entrada Conferència Software-Defined Vehicles a Berlin 2025 se publicó primero en Mosaic Factor.

Com a coordinadors de Twin-Loop, estem encantats de liderar aquest esforç innovador per desenvolupar un Marc Obert per a les tecnologies TwinOps i Digital Twin adaptades als Vehicles Elèctrics. L’objectiu final del projecte: reduir significativament el consum d’energia dels VE i obrir el camí cap a una mobilitat més intel·ligent i sostenible.

Aspectes destacats de l’Assemblea

• Avanços Col·laboratius. Socis de tota Europa es van reunir en sessions dinàmiques centrades en el Consell Assessor i els Casos d’Ús, alineant-se en estratègies tècniques i objectius compartits.
• Revisió del progrés del projecte. Una avaluació exhaustiva dels fites, lliuraments i objectius futurs va assegurar que tots els implicats avançessin amb claredat i cohesió.
• Networking i sinèrgies. Les trobades informals i les activitats estructurades de networking van afavorir noves relacions i van enfortir les existents, reforçant l’esperit col·laboratiu de Twin-Loop.
• Tallers pràctics. Les sessions interactives van encendre noves idees i coneixements pràctics, proporcionant als participants un renovat ímpetu i un full de ruta clar per a la següent fase.

A mesura que Twin-Loop continua evolucionant, l’energia i la implicació d’aquesta Assemblea General serviran com a catalitzador poderós per a la innovació, l’impacte i el progrés cap a un futur de vehicles elèctrics més eficient.

Avançant la intel·ligència del Digital Twin per al Futur del SDV en vehicles elèctrics

Twin-Loop està liderant una nova generació d’innovació en Digital Twin aprofitant les capacitats creixents de les arquitectures cloud-native i la computació d’alt rendiment (HPC). A mesura que els vehicles elèctrics evolucionen cap a vehicles completament definits per programari (SDV), el projecte utilitza l’orquestració de dades en temps real i la integració edge-to-cloud per redefinir la manera com les rèpliques digitals interactuen amb els sistemes físics. La nostra ambició és elevar l’experiència dels vehicles elèctrics: millorant la personalització, incrementant l’eficiència energètica i incorporant ciberseguretat.

Les solucions actuals de Digital Twin sovint passen per alt la complexitat granular dels VE, on cada vehicle funciona amb una combinació única de maquinari, firmware i actualitzacions de programari. Twin-Loop abraça aquesta individualitat, utilitzant la intel·ligència operativa de tota la flota i la fusió de dades al llarg del cicle de vida per construir models adaptatius que evolucionen amb cada vehicle. Aquest enfocament permet reduir el consum d’energia de manera intel·ligent, sense comprometre el rendiment, la comoditat ni la seguretat.

Mitjançant el desenvolupament d’un Open TwinOps Framework i d’una suite modular d’eines digitals, Twin-Loop permetrà l’optimització contínua en les quatre etapes crítiques del cicle de vida dels VE: disseny, producció, operació i fi de vida.

→ Consulta la nostra solució Digital Twins

La entrada Meeting del projecte Twin-Loop a Catania se publicó primero en Mosaic Factor.

Analitzem els principals tipus d’IA i com t’ajudem a aplicar-los.

AGI: l’horitzó a llarg termini

La IA general, o Artificial General Intelligence (AGI), fa referència a màquines capaces de dur a terme qualsevol tasca intel·lectual que pugui fer un humà. És flexible, autònoma i capaç de raonar a través de diferents dominis.

Estat actual: l’AGI encara és teòrica. No existeix cap sistema que hagi assolit una intel·ligència realment general.

Creiem que és un tema altament interessant, i seguim amb gran interès i expectació la seva evolució.

IA generativa: creativitat real a escala

La IA generativa (o GenAI) ja està transformant indústries. Aquests models creen contingut nou —text, imatges, codi o àudio— a partir de patrons de dades apresos.

Casos d’ús que podem oferir amb GenAI:

• Generació automàtica de contingut per a sectors específics (com el sanitari).
• Resum de documents i anàlisi de contractes per a equips legals o de compliment normatiu.
• Chatbots intel·ligents per a consultes internes o atenció al client.
• Eines de generació i depuració de codi per a desenvolupadors d’indústries específiques (com l’automoció).

Les nostres solucions: som capaços de crear i ajustar models de IA generativa utilitzant dades propietàries, garantint resultats precisos, alineats amb la marca i complint la normativa. Tant si necessites un assistent personalitzat tipus GPT com un generador d’imatges per al disseny de productes, podem fer-ho realitat.

Tècniques específiques d’IA

El nostre focus principal és ajudar les empreses a resoldre reptes concrets mitjançant tècniques avançades d’IA. És el que sempre hem fet —el que anomenem “IA tradicional”— i ha estat central en el nostre recorregut des de la fundació.

El nostre enfocament: dissenyem, entrenem i implementem aquests models amb suport complet durant tot el seu cicle de vida: des de l’estratègia i la infraestructura de dades fins al govern i el seguiment del rendiment.

Per què col·laborar amb Mosaic Factor?

La IA és poderosa, però només quan s’aplica amb precisió. No només oferim eines, sinó transformació.

• Consultoria estratègica en IA i desenvolupament de fulls de ruta
• Disseny i integració de models personalitzats
• Desplegament escalable en el núvol o a l’edge
• Suport continu, compliment normatiu i optimització

Tant si explores la IA generativa per automatitzar processos creatius com el machine learning per millorar l’eficiència operativa, t’ajudem a transformar el potencial en rendiment real.

Estàs preparat per descobrir què pot fer la IA pel teu negoci? Contacta amb nosaltres per construir junts alguna cosa extraordinària.

La entrada IA general vs. IA generativa: què signifiquen per al teu negoci se publicó primero en Mosaic Factor.

Afrontant els punts cecs urbans

En entorns urbans amb trànsit intens, els cotxes aparcats, els edificis i la vegetació sovint bloquegen els sensors dels vehicles, creant punts cecs que suposen riscos greus, especialment per als usuaris vulnerables de la via (VRUs) com nens, ciclistes o treballadors viaris. Els sistemes de detecció actuals tenen dificultats en aquests escenaris, amb taxes de reconeixement que cauen per sota del 65% quan els individus estan completament ocults.

HIDDEN vol superar aquest repte millorant la consciència col·lectiva mitjançant la comunicació Vehicle-to-Everything (V2X) i la intel·ligència artificial. En compartir dades de sensors entre vehicles, infraestructura i usuaris de la via, el projecte permet una comprensió més completa i dinàmica de l’entorn urbà.

Intel·ligència híbrida: la fusió entre humans i màquines

El que diferencia HIDDEN és l’ús de la Hybrid Intelligence (HI): una combinació d’intel·ligència humana i artificial. Aquest enfocament permet que els sistemes automatitzats prenguin decisions no només tècnicament sòlides, sinó també èticament i legalment fonamentades, reflectint el judici i el comportament humans.

“HIDDEN va més enllà de la IA convencional”, va dir el Dr. Angelos Amditis, coordinador del projecte i director de R+D a ICCS. “Integrem el judici humà en el procés perquè els sistemes automatitzats actuïn no només amb precisió, sinó també amb saviesa.”

Proves en entorns reals

El projecte provarà el seu enfocament en quatre escenaris urbans d’alt risc:

• Un nen corrent des de darrere d’un vehicle aparcat
• Un ciclista que circula per zones de trànsit mixt
• Un treballador viari amagat per la vegetació
• Un vehicle ocult en una intersecció sense semàfor

Aquests casos reflecteixen reptes complexos del món real on una percepció millorada i una presa de decisions ètica poden salvar vides.

Una col·laboració paneuropea cap a ciutats més segures i intel·ligents

Finançat pel Cluster 5 d’Horizon Europe amb una subvenció d’aproximadament 5 milions d’euros, HIDDEN compta amb el suport de la Connected, Cooperative and Automated Mobility (CCAM) Partnership. El consorci inclou 14 socis i 2 entitats afiliades de 7 països de la UE, reunint experts d’instituts de recerca, universitats, pimes, líders de l’automoció, organismes reguladors i investigadors en ciències socials.

HIDDEN no tracta només de vehicles més intel·ligents —sinó de construir confiança, alinear la tecnologia amb els valors humans i obrir el camí cap a carrers més segurs a tot Europa. Mitjançant proves de camp i simulacions virtuals, el projecte validarà les seves tecnologies i col·laborarà estretament amb els organismes europeus d’homologació i els grups de treball de la UNECE per influir en les futures normatives i polítiques.

La contribució de Mosaic Factor

Mosaic Factor lidera el desenvolupament de mètodes d’Explainable AI (XAI) i Human-Feedback Reinforcement Learning (RLHF) dins del projecte. El seu treball se centra en la creació d’un kit d’eines explicatiu basat en la transparència que fomenti la confiança, l’acceptació dels usuaris i la integració ètica de la IA en vehicles connectats i automatitzats.

Per a més informació, pots llegir i descarregar la nota de premsa completa aquí:

HIDDEN Press Release _EN_final

→ Revisa les nostres solucions de Data Enhanced Products

La entrada HIDDEN project launch se publicó primero en Mosaic Factor.

Principals reptes per als equips d’IA en automoció

Els principals reptes en el desenvolupament de models d’IA per a SDV són:

• Classificació d’alt risc: els sistemes d’IA en SDV sovint es classifiquen com a “d’alt risc”, cosa que activa processos obligatoris d’avaluació de conformitat, documentació i preparació per a auditories.
• Paisatge normatiu complex: amb més de 450 pàgines de text legal, traduir la regulació en tasques d’enginyeria és un repte considerable. Les revisions manuals i la documentació fragmentada frenen la innovació i augmenten els costos.
• Pressió d’auditories: els equips han d’estar preparats per a inspeccions programades i imprevistes. El no compliment pot comportar multes de fins a 7,5 milions d’euros o el 3% de la facturació global.

Marcs de confiança i compliment en IA

Per afrontar aquests obstacles, és essencial desenvolupar marcs de compliment modulars i automatitzats adaptats als SDV per permetre:

• Avaluacions de sistema integrals: revisions ràpides i preparades per a auditories, alineades amb la Llei d’IA de la UE.
• Informes configurables: avaluacions dirigides a components específics d’IA, com l’equilibri del conjunt de dades o la transparència del model.
• Interfície per a la fase d’auditoria: eines per a avaluadors externs que agilitin el feedback i redueixin el temps d’avaluació.

Qui s’hi ha de preocupar?

• OEMs: responsables del compliment a nivell de sistema, han de garantir que tots els components d’IA compleixin els estàndards normatius abans del llançament del vehicle.
• Proveïdors Tier 1: desenvolupadors de mòduls crítics d’IA que han de demostrar el compliment a nivell de component davant els OEMs, millorant la col·laboració i la competitivitat al mercat.

Implicacions per a tota la indústria

La Llei d’IA de la UE no és només un obstacle legal, sinó una oportunitat estratègica. En integrar el compliment dins del cicle de desenvolupament, els fabricants poden crear sistemes d’IA més resilients, transparents i preparats per al futur.

La Llei fomenta:

• Col·laboració transversal: els equips d’IA, ciberseguretat, seguretat i regulació han de treballar conjuntament.
• Responsabilitat durant tot el cicle de vida: des del disseny fins al seguiment post-mercat, la traçabilitat esdevé un requisit essencial.
• Innovació a través de l’estructura: les eines i marcs automatitzats converteixen el compliment en un catalitzador de millors pràctiques d’enginyeria.

A mesura que els SDV esdevenen la norma, la Llei d’IA de la UE definirà com es construeix, valida i desplega la IA en l’automoció. Els desenvolupadors i proveïdors amb visió de futur que adoptin un compliment estructurat no només evitaran sancions, sinó que lideraran la nova onada de mobilitat intel·ligent.

GPAI i GenAI sota la Llei d’IA de la UE: què han de saber els desenvolupadors

El Codi de bones pràctiques de GPAI, finalitzat el maig del 2025, ofereix una orientació essencial per als proveïdors de models d’Intel·ligència Artificial d’Ús General (GPAI), inclosos els sistemes d’IA generativa (GenAI). La Llei d’IA europea diferencia entre models GenAI complexos —amb risc sistèmic— i models GenAI simples, cadascun amb diferents nivells d’exigència normativa:

• GenAI complexos (models de risc sistèmic): aquests models superen llindars com els 10²⁵ FLOPs de capacitat de càlcul en l’entrenament o mostren altes capacitats d’impacte en diversos dominis. Els proveïdors han de dur a terme proves adversàries, avaluacions de risc i informes d’incidents, així com garantir proteccions de ciberseguretat. També han de notificar la Comissió Europea per a la seva inclusió en la base de dades pública i mantenir una documentació detallada de l’arquitectura i les estratègies d’avaluació del model.
• Models GenAI simples: no es consideren de risc sistèmic i tenen obligacions més lleugeres. Els proveïdors han de publicar un resum de les dades d’entrenament, garantir el compliment dels drets d’autor i mantenir documentació tècnica per als usuaris finals. La transparència és clau: les sortides han d’estar degudament etiquetades i els usuaris han de ser informats quan interactuen amb sistemes d’IA.

El Codi de bones pràctiques actua com una guia per demostrar el compliment normatiu, ajudant els desenvolupadors a navegar pels requisits multinivell de la Llei d’IA, alhora que fomenta la innovació i la confiança en les tecnologies GenAI.

La entrada Interpretant l’AI Act de la UE: què significa per als desenvolupadors de vehicles definits per programari (SDV) i per als innovadors del sector de l’automoció se publicó primero en Mosaic Factor.