Quando falamos em carros autônomos, as primeiras ideias que vêm à mente são conforto e segurança. Imagine que fantástico um carro que enfrenta congestionamentos por conta própria e consegue prever acidentes. Mas, quando vamos poder confiar mesmo nas máquinas?
Carros autônomos já mostraram que, no atual estágio de desenvolvimento, estão sujeitos a acidentes sérios. E uma das razões para isso é que a inteligência artificial deles é programada para atuar em um número limitado de situações. Mas nem sempre a vida real é como a vida programada, não é mesmo?
É aí que entra a Microsoft e o MIT (Massachusetts Institute of Technology). Em parceria, eles criaram um modelo de inteligência artificial para aprender com os erros e as variáveis inesperadas, numa tentativa de cobrir todos os pontos cegos do treinamento.
A inteligência artificial se vale de aprendizado de máquina para analisar o comportamento humano em determinadas simulações no trânsito. A diferença é que antes um erro do motorista ou uma mudança no comportamento automático do sistema não alteravam o comportamento padrão do carro. Agora isso será analisado.
Por exemplo, se um motorista abrir passagem para uma ambulância, o sistema vai aprender com a situação. Da mesma forma, se o carro estiver em modo autônomo e o motorista fizer alguma correção, a IA entende que houve algo e tenta aprender.
Por exemplo, se um motorista abrir passagem para uma ambulância, o sistema vai aprender com a situação. Da mesma forma, se o carro estiver em modo autônomo e o motorista fizer alguma correção, a IA entende que houve algo e tenta aprender. E, para evitar que ela aprenda comportamentos nocivos, os pesquisadores usam um algoritmo que calcula as probabilidades de toda manobra observada pela máquina ser segura ou não. O objetivo final é ter essas situações ambíguas rotuladas como pontos cegos.
"Muitas vezes, quando esses sistemas são implantados, as simulações treinadas não correspondem ao cenário do mundo real, e podem haver erros e acidentes. A ideia é usar humanos para preencher essa lacuna entre a simulação e o mundo real, de maneira segura, para que possamos reduzir alguns desses erros", explica Ramya Ramakrishnan, do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial da universidade. "O modelo aprende a agir com mais cautela e inteligência."
Apesar de promissora, a tecnologia ainda está longe das ruas e, por ora, só foi testada com videogames. Não há previsão sobre quando a Microsoft e o MIT farão experimentos de campo.
Fonte: UOL Tecnologia
Tendência Estapar
Com esse tema inovador e que vai agregar ainda mais eficiência para as Smart Cities, a Estapar vem estudando cada vez mais o assunto sobre carros autônomos e no futuro transformará seus espaços em hubs de mobilidade urbana.