Uber cria nova tecnologia para carros autônomos

4 de junho de 2020 4 mins. de leitura
Novidade reduz erros na leitura do ambiente e torna mais segura a circulação do veículo nas ruas

Se existe uma fórmula que permitirá que veículos autônomos saiam dos filmes futuristas e ganhem ruas e avenidas em todo mundo, trata-se da antecipação: as tecnologias que melhor respondem aos desafios do trânsito são aquelas que antecipam os movimentos de pedestres, motoristas e outras tecnologias, como semáforos e sirenes.

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Diversas empresas, universidades e institutos de pesquisa vêm trabalhando nesse desafio. E uma pesquisa publicada em abril deste ano na revista arXiv, da universidade estadunidense Cornell, traz uma contribuição importante: assinado por seis membros da equipe de Tecnologias Avançadas da Uber, o artigo apresenta um novo arranjo tecnológico que promete aprimorar a percepção sobre a expectativa de movimentos em torno do veículo autônomo.

Precisão

Carros autônomos podem sair dos filmes futuristas e ocupar as ruas por meio de tecnologias de antecipação. (Fonte: Shutterstock)

A metodologia inovadora se baseia na criação de uma rede neural de inteligência artificial batizada de GANs (Generative Adversarial Networks). Esse aporte se mostrou especialmente exitoso em prever de forma refinada o movimento do tráfego, alcançando um nível de segurança e autonomia maior do que os métodos anteriores — os autores estimam que o modelo encontrado seja dez vezes mais preciso.

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O avanço se pauta em um método de exclusão do padrão: as trajetórias que não são compatíveis com o ambiente do entorno do veículo são mais fáceis de discernir do que aquelas que fazem do parte do esperado.

Assim, é possível localizar e rastrear o desvio de forma mais realista. O modelo desenvolvido respondeu bem a um grande conjunto de dados coletado no trânsito real, dando consistência a esse salto.

Outro ponto positivo do sistema é a qualidade das imagens e a extensão da escala analisada. A rede usa mapas em alta resolução dos arredores, bem como dados de sensores, radar e câmeras a bordo dos veículos autônomos.

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As trajetórias são mensuradas de forma a considerar todos os veículos da pista, bem como outros elementos que possam afetar o deslocamento. Em uma faixa de 10 metros atrás do carro e 30 metros à frente e aos lados, o movimento é medido em tempo real e processado por um algoritmo que caça as intercorrências excepcionais para tratá-las em detalhe.

Tecnologia

Tecnologias de imagem e processamento têm sido capazes de aumentar previsibilidade no trânsito, abrindo espaço para autonomização da frota. (Fonte: Shutterstock)

Embora ainda haja uma série de etapas de pesquisa até que a tecnologia possa alimentar veículos autônomos em atividade, o estudo apresentou um método e um aporte tecnológico nos quais os novos testes devem se basear para compreender os movimentos no trânsito de forma mais precisa, permitindo a antecipação.

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Inovações como a apresentada na pesquisa publicada neste ano têm credenciado o Uber como uma das companhias referência em soluções de mobilidade para além da experiência tradicional de direção. A companhia também investiga o modelo autônomo em caminhões, com o objetivo de reduzir o número de acidentes nas rodovias, além de outras soluções em mobilidade.

Fonte: arXiv.org.

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