Inteligência Artificial em Veículos Autônomos

A inteligência artificial (IA) está assumindo um papel cada vez mais crucial na indústria automotiva, sendo amplamente reconhecida como a chave para a realização da autonomia em veículos autônomos. Mas o que justifica essa afirmação? O ser humano possui uma habilidade notável para dirigir veículos em alta velocidade, especialmente em ambientes urbanos, onde uma infinidade de eventos ocorre simultaneamente nas estradas e em seu entorno. Apesar da complexidade dessas situações, um motorista geralmente consegue processar e responder a todos esses estímulos visuais e sonoros de maneira eficaz, minimizando o risco de acidentes.

Essa capacidade humana de percepção e reação é o que a IA busca replicar e aprimorar nos carros autônomos. Através de algoritmos avançados e redes neurais, a IA é capaz de analisar rapidamente uma vasta quantidade de dados provenientes de sensores e câmeras, permitindo que o veículo tome decisões em tempo real. Essa tecnologia não apenas visa emular a habilidade humana de dirigir, mas também superar suas limitações, proporcionando uma experiência de condução mais segura e eficiente. À medida que a IA continua a evoluir, sua integração na indústria automotiva promete transformar radicalmente a forma como nos deslocamos, tornando os veículos autônomos uma realidade cada vez mais próxima.

Essas tarefas são extremamente desafiadoras para um computador. Para lidar com entradas como semáforos, pedestres, outros veículos na estrada, obras e condições adversas como chuva, neblina e neve, o veículo precisa replicar a capacidade do cérebro humano de perceber o que está acontecendo. Ele deve antecipar e prever o que acontecerá em seguida e, então, recomendar um curso de ação. A IA precisa decidir, por exemplo, se deve reduzir a velocidade aplicando o freio ou dirigir com cuidado para evitar um obstáculo.

A inteligência artificial não funciona de forma isolada. Os avanços em IA dependem de muito hardware otimizado para veículos autônomos. Por sua vez, esse hardware depende de software autônomo. Juntos, esses três elementos tornam os veículos verdadeiramente autônomos.

Com o aumento da capacidade das redes neurais treinadas, muitos avanços foram alcançados na inteligência artificial. Assim, o carro autônomo está, cada vez mais, se tornando uma realidade.

O carro em breve será um centro de dados sobre rodas

A inteligência artificial (IA) já se consolidou como um componente essencial em diversos aspectos da nossa vida cotidiana. Embora muitas vezes não tenhamos consciência de sua presença, a IA está integrada em atividades comuns, como ao realizarmos uma busca na internet, efetuarmos uma transação financeira ou aplicarmos um filtro em uma foto no nosso smartphone.

Por meio do uso de redes neurais, a IA tem transformado os smartphones em dispositivos “inteligentes”, capazes de aprender e se adaptar às preferências dos usuários. Agora, essa mesma inteligência está sendo incorporada aos veículos, com fabricantes de automóveis e startups especializadas em tecnologia de veículos autônomos investindo na aplicação de IA. O objetivo final dessas inovações é desenvolver veículos totalmente autônomos, ou seja, carros que têm a capacidade de dirigir sozinhos, sem a necessidade de intervenção humana.

Essa evolução não apenas promete revolucionar a forma como nos deslocamos, mas também visa aumentar a segurança nas estradas, otimizar o tráfego e proporcionar uma experiência de condução mais conveniente e eficiente. À medida que a tecnologia avança, a integração da IA nos automóveis se torna cada vez mais sofisticada, abrindo caminho para um futuro em que a mobilidade será redefinida.

Isso exige o domínio da visão computacional, permitindo que o computador dentro do carro compreenda o mundo como nós, mas com a capacidade de reagir mais rápido e de forma mais eficaz do que um ser humano em situações perigosas.

É aqui que entra o poder das redes neurais. Um recurso essencial do aprendizado de máquina, as redes neurais imitam o funcionamento do cérebro humano, permitindo que as máquinas reconheçam padrões e objetos da mesma forma que nós – e, idealmente, de maneira ainda mais rápida e eficiente.

O conceito de redes neurais existe há muito tempo, mas elas exigem um poder de computação significativo para serem eficazes. Por isso, só agora estão alcançando seu potencial. Graças ao aumento constante no poder de processamento, elas podem ser executadas de forma mais rápida e eficiente, em hardware de baixo custo e baixo consumo de energia.

Inicialmente, as redes neurais eram executadas em CPUs, mas receberam um grande impulso de velocidade com o uso de unidades de processamento gráfico (GPUs). Devido à sua arquitetura intrinsecamente paralela, as GPUs se mostraram ideais para tarefas computacionais intensivas.

No entanto, como o próprio nome sugere, os aceleradores dedicados a redes neurais foram projetados especificamente para essas tarefas. Por isso, são muito mais eficientes em termos de consumo de energia e espaço do que as GPUs, tornando-os várias ordens de magnitude mais eficazes para executar redes neurais em inferências na borda.

O carro autônomo está se tornando uma realidade.

Essa eficiência permite que os modelos de IA necessários sejam executados diretamente em um dispositivo de borda (como em um veículo), sem depender da computação em nuvem, que exigiria o tempo de ida e volta para se comunicar com um data center. Isso significa que agora temos o poder e a previsibilidade de executar redes neurais localmente, algo que, há poucos anos, era exclusivo dos data centers, mas que agora é possível no “data center sobre rodas”. Essa inovação está transformando o setor automotivo.

Ao executar redes neurais localmente, todos os benefícios do carro autônomo, desde a segurança funcional até a flexibilidade de múltiplos núcleos, podem ser aproveitados de forma mais rápida e eficiente, tudo isso com baixo consumo de energia.

Com conteúdo do Imagination.