Uma combinação feita no paraíso dos transportes: IA e carros autônomos

A inteligência artificial (IA) tem o potencial de revolucionar a forma como conduzimos e transportamos bens e pessoas. Carros autônomos, também conhecidos como veículos autônomos, são um tipo de veículo que usa IA e outras tecnologias avançadas para navegar por estradas e rodovias sem a necessidade de um motorista humano.

Existem vários benefícios para os carros autônomos. Por um lado, eles têm o potencial de reduzir significativamente o número de acidentes causados ​​por erro humano. Isso poderia levar a menos mortes e ferimentos na estrada. Os carros autônomos também podem melhorar o fluxo de tráfego e reduzir o congestionamento, pois são capazes de se comunicar e tomar decisões em tempo real para otimizar suas rotas e velocidades.

Além disso, os carros autônomos também podem ter um impacto positivo no meio ambiente, reduzindo o consumo de combustível e as emissões. Eles também podem aumentar a mobilidade para pessoas que não conseguem dirigir devido à idade, deficiência ou outros fatores.

Como a inteligência artificial é usada em carros autônomos?

Ainda há muitos desafios a serem enfrentados antes que os carros autônomos se tornem generalizados. Um dos principais desafios é desenvolver sistemas de IA confiáveis ​​e seguros o suficiente para serem usados ​​em vias públicas. Há também questões regulatórias, legais e éticas a serem consideradas, como garantir a segurança de passageiros e pedestres e como lidar com a responsabilidade em caso de acidente.

Apesar desses desafios, o desenvolvimento de carros autônomos está avançando em ritmo acelerado. Muitas empresas, incluindo montadoras tradicionais e empresas de tecnologia, estão investindo pesadamente na tecnologia, e carros autônomos já estão sendo testados em vias públicas em algumas áreas. É provável que veremos carros autônomos nas estradas em um futuro próximo, embora seja difícil prever exatamente quando eles se tornarão comuns.

Inteligência artificial na indústria automotiva

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a inteligência artificial é usada em carros autônomos:

Sensação e percepção

Os carros autônomos usam uma variedade de sensores, como câmeras, lidar, radar e sensores ultrassônicos, para coletar dados sobre seus arredores. Esses dados são então processados ​​e analisados ​​usando algoritmos de IA para criar um mapa detalhado do ambiente e identificar objetos, como pedestres, outros veículos, semáforos e sinais de trânsito.

Tomada de decisão

Carros autônomos usam inteligência artificial para tomar decisões em tempo real com base nos dados coletados de seus sensores. Por exemplo, se um carro autônomo detectar um pedestre atravessando a rua, ele usará a IA para determinar o melhor curso de ação, como diminuir a velocidade ou parar.

Modelagem preditiva

Carros autônomos usam IA para prever o comportamento de outros usuários da estrada, como pedestres e outros veículos. Isso ajuda o carro a antecipar possíveis problemas e tomar as medidas adequadas para evitá-los.

Processamento de linguagem natural

Alguns carros autônomos são equipados com tecnologia de reconhecimento de voz que permite que os passageiros se comuniquem com o carro usando linguagem natural. Essa tecnologia usa IA para entender e responder a comandos falados.

No geral, a IA é um componente-chave dos carros autônomos, permitindo que eles sintam, percebam e naveguem em seu ambiente, além de tomar decisões e responder a mudanças nas condições em tempo real.

Aprendizado profundo em carros autônomos

O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina que envolve o treinamento de redes neurais artificiais em grandes conjuntos de dados. Essas redes neurais são capazes de aprender e reconhecer padrões em dados e podem ser usadas para executar uma ampla gama de tarefas, incluindo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e modelagem preditiva.

No contexto dos carros autônomos, o aprendizado profundo é frequentemente usado para melhorar a precisão e a confiabilidade dos sistemas de inteligência artificial que permitem que o carro navegue e tome decisões. Por exemplo, algoritmos de aprendizado profundo podem ser treinados em grandes conjuntos de dados de imagens e vídeos para permitir que o carro reconheça e classifique objetos em seu ambiente, como pedestres, outros veículos e sinais de trânsito.

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A estrutura de aprendizado profundo PaddlePaddle expande a IA para aplicativos industriais

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O aprendizado profundo também é usado para melhorar a precisão da modelagem preditiva em carros autônomos. Por exemplo, o carro pode usar algoritmos de aprendizado profundo para analisar dados de seus sensores e prever a probabilidade de um pedestre atravessar a rua em um determinado local ou a probabilidade de outro veículo fazer uma mudança repentina de faixa.

A importância do GDDR6 para carros autônomos

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) é um tipo de memória usado em unidades de processamento gráfico (GPUs) para armazenar e processar dados para renderização de gráficos e outras tarefas computacionais intensivas. No contexto da direção autônoma, o GDDR6 é importante porque permite o processamento em alta velocidade de grandes quantidades de dados necessários para a operação de carros autônomos.

Os carros autônomos contam com uma variedade de sensores, como câmeras, lidar, radar e sensores ultrassônicos, para coletar dados sobre seus arredores. Esses dados são então processados ​​e analisados ​​usando algoritmos de IA para criar um mapa detalhado do ambiente e identificar objetos, como pedestres, outros veículos, semáforos e sinais de trânsito. O processamento e a análise de dados necessários para permitir essas tarefas são computacionalmente intensivos e requerem memória de alta velocidade, como GDDR6, para armazenar e acessar os dados rapidamente.

Além de permitir o processamento de dados em alta velocidade, o GDDR6 também é energeticamente eficiente, o que é importante para a operação de carros autônomos, pois eles precisam poder operar por longos períodos de tempo sem precisar ser recarregados.

No geral, o GDDR6 é uma tecnologia importante para o futuro da direção autônoma, pois permite o processamento rápido e eficiente de grandes quantidades de dados necessários para a operação de carros autônomos.

Algoritmos de inteligência artificial automotivos e carros autônomos

Os métodos de aprendizado supervisionados e não supervisionados são utilizados em algoritmos de IA automotivos.

Aprendizagem supervisionada

O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina no qual um modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado, o que significa que os dados foram rotulados com a saída correta. O objetivo do aprendizado supervisionado é aprender uma função que mapeia entradas para saídas com base nos dados rotulados.

Durante o processo de treinamento, o modelo é apresentado com um conjunto de pares de entrada/saída e usa um algoritmo de otimização para ajustar seus parâmetros internos para que possa prever com precisão a saída dada uma nova entrada. Depois que o modelo é treinado, ele pode ser usado para fazer previsões sobre dados novos e não vistos.

O aprendizado supervisionado é comumente usado para tarefas como classificação (prever um rótulo de classe), regressão (prever um valor contínuo) e predição estruturada (prever uma sequência ou uma saída estruturada em árvore).

O aprendizado supervisionado pode ser usado em carros autônomos de várias maneiras. Aqui estão alguns exemplos:

• Reconhecimento de objeto: Algoritmos de aprendizado supervisionado podem ser usados ​​para treinar um modelo para reconhecer objetos nos dados coletados pelos sensores de um carro autônomo. Por exemplo, um modelo pode ser treinado para reconhecer pedestres, outros veículos, semáforos e sinais de trânsito em imagens ou nuvens de pontos lidar.
• Modelagem: Algoritmos de aprendizado supervisionado podem ser usados ​​para treinar um modelo para prever a probabilidade de certos eventos ocorrerem no ambiente. Por exemplo, um modelo pode ser treinado para prever a probabilidade de um pedestre atravessar a rua em um determinado local ou a probabilidade de outro veículo fazer uma mudança repentina de faixa.
• Previsão de comportamento: Algoritmos de aprendizado supervisionado podem ser usados ​​para treinar um modelo para prever o comportamento de outros usuários da via, como pedestres e outros veículos. Isso pode ser usado, por exemplo, para prever a probabilidade de um pedestre atravessar a rua em um determinado local ou prever a probabilidade de outro veículo fazer uma mudança repentina de faixa.

Aprendizagem não supervisionada

O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina no qual um modelo é treinado em um conjunto de dados não rotulado, o que significa que os dados não são rotulados com a saída correta. O objetivo do aprendizado não supervisionado é descobrir padrões ou relacionamentos nos dados, em vez de prever uma saída específica.

Os algoritmos de aprendizado não supervisionado não têm um alvo específico para prever e, em vez disso, são usados ​​para encontrar padrões e relacionamentos nos dados. Esses algoritmos são frequentemente usados ​​para tarefas como clustering (agrupamento de pontos de dados semelhantes), redução de dimensionalidade (redução do número de recursos nos dados) e detecção de anomalias (identificação de pontos de dados incomuns ou que não se encaixam no restante dos dados). dados).

O aprendizado não supervisionado pode ser usado em carros autônomos de várias maneiras. Aqui estão alguns exemplos:

• Detecção de anomalia: Algoritmos de aprendizado não supervisionados podem ser usados ​​para identificar eventos incomuns ou inesperados nos dados coletados pelos sensores de um carro autônomo. Por exemplo, um algoritmo de aprendizado não supervisionado pode ser usado para identificar um pedestre atravessando a via em um local inesperado ou um veículo fazendo uma mudança abrupta de faixa.
• Agrupamento: Algoritmos de aprendizado não supervisionados podem ser usados ​​para agrupar dados coletados pelos sensores de um carro autônomo, agrupando pontos de dados semelhantes. Isso pode ser usado, por exemplo, para agrupar pontos de dados que correspondem a diferentes tipos de superfícies de estradas ou para agrupar pontos de dados que correspondem a diferentes condições de tráfego.
• Extração de recursos: Algoritmos de aprendizado não supervisionados podem ser usados ​​para extrair recursos dos dados coletados pelos sensores de um carro autônomo. Por exemplo, um algoritmo de aprendizado não supervisionado pode ser usado para identificar recursos em uma nuvem de pontos lidar que correspondem às bordas dos objetos no ambiente ou para identificar recursos em uma imagem que correspondem às bordas dos objetos na cena.

Níveis de autonomia em carros autônomos

Os carros autônomos são geralmente classificados de acordo com os níveis de automação, variando do nível 0 (sem automação) ao nível 5 (totalmente autônomo). Os níveis de automação são definidos pela Society of Automotive Engineers (SAE) e são os seguintes:

Nível 0: Sem automação

O motorista está em total controle do veículo em todos os momentos.

Nível 1: Assistência ao motorista

O veículo possui algumas funções automatizadas, como manutenção de faixa ou controle de cruzeiro adaptativo, mas o motorista deve permanecer atento e pronto para assumir o controle a qualquer momento.

Nível 2: automação parcial

O veículo possui funções automatizadas mais avançadas, como a capacidade de controlar a aceleração, a frenagem e a direção do veículo, mas o motorista ainda deve monitorar o ambiente e estar pronto para intervir, se necessário.

Nível 3: automação condicional

O veículo é capaz de realizar todas as tarefas de direção sob certas condições, mas o motorista deve estar pronto para assumir o controle se o veículo se deparar com uma situação com a qual não consegue lidar.

Nível 4: Alta automação

O veículo é capaz de executar todas as tarefas de direção em uma ampla gama de condições, mas o motorista ainda pode ser obrigado a assumir o controle em determinadas situações, como em condições climáticas adversas ou em ambientes de direção complexos.

Nível 5: Automação completa

O veículo é capaz de executar todas as tarefas de direção sob quaisquer condições e o motorista não precisa assumir o controle.

Vale ressaltar que os carros autônomos ainda não estão no nível 5 e não está claro quando chegarão a esse nível. A maioria dos carros autônomos atualmente na estrada está no nível 4 ou abaixo.

Carros autônomos: prós e contras

Os carros autônomos têm o potencial de trazer muitos benefícios, mas também existem alguns desafios que precisam ser enfrentados antes que se tornem generalizados.

Prós

• Acidentes reduzidos: Os carros autônomos têm o potencial de reduzir significativamente o número de acidentes causados ​​por erro humano, o que pode levar a menos mortes e ferimentos nas estradas.
• Fluxo de tráfego aprimorado: Os carros autônomos podem melhorar o fluxo de tráfego e reduzir o congestionamento, comunicando-se uns com os outros e tomando decisões em tempo real para otimizar suas rotas e velocidades.
• Maior mobilidade: Carros autônomos podem aumentar a mobilidade de pessoas que não podem dirigir devido à idade, deficiência ou outros fatores.
• Benefícios ambientais: Carros autônomos podem reduzir o consumo de combustível e as emissões, o que pode ter um impacto positivo no meio ambiente.

Desvantagens

• Preocupações de confiabilidade e segurança: Existem preocupações sobre a confiabilidade e a segurança dos carros autônomos, especialmente em situações de direção complexas ou imprevisíveis.
• Perda de emprego: Carros autônomos podem levar à perda de empregos para motoristas humanos, como motoristas de táxi e caminhão.
• Questões éticas e legais: Há questões éticas e legais a serem consideradas, como garantir a segurança de passageiros e pedestres e como lidar com a responsabilidade em caso de acidente.
• Riscos de segurança cibernética: Carros autônomos podem ser vulneráveis ​​a ataques cibernéticos, o que pode comprometer sua segurança e privacidade.

Exemplos reais de carros autônomos

Existem vários exemplos de carros autônomos que estão sendo desenvolvidos ou já estão nas ruas:

Waymo

Waymo é uma empresa de carros autônomos pertencente à Alphabet, empresa controladora do Google. Os carros autônomos da Waymo estão sendo testados em vias públicas em várias cidades dos Estados Unidos, incluindo Phoenix, Arizona e Detroit, Michigan.

[Conteúdo incorporado]

Piloto Automático Tesla

Piloto Automático Tesla é um sistema de direção semiautônomo disponível em alguns modelos da Tesla. Embora não seja totalmente autônomo, ele permite que o carro lide com algumas tarefas de direção, como manutenção e mudança de faixa, com o mínimo de intervenção do motorista.

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Cruzeiro

Cruzeiro é uma empresa de carros autônomos pertencente à General Motors. Os carros autônomos de Cruise estão sendo testados em estradas públicas em San Francisco, Califórnia e Phoenix, Arizona.

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aurora

aurora é uma empresa de carros autônomos que está desenvolvendo tecnologia de veículos autônomos para uso em uma variedade de aplicações, incluindo veículos de passageiros, veículos de entrega e transporte público. Os carros autônomos da Aurora estão sendo testados em vias públicas de várias cidades dos Estados Unidos.

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Principais takeaways

• A inteligência artificial desempenha um papel crucial no desenvolvimento e operação de carros autônomos.
• A IA permite que carros autônomos sintam, percebam e naveguem em seu ambiente, além de tomar decisões em tempo real com base nos dados coletados de seus sensores.
• O aprendizado profundo, um tipo de aprendizado de máquina que envolve o treinamento de redes neurais artificiais em grandes conjuntos de dados, é amplamente utilizado no desenvolvimento de carros autônomos.
• Os carros autônomos são geralmente classificados de acordo com os níveis de automação, variando do nível 0 (sem automação) ao nível 5 (totalmente autônomo).
• A maioria dos carros autônomos atualmente na estrada está no nível 4 ou abaixo, o que significa que eles são capazes de realizar todas as tarefas de direção sob certas condições, mas o motorista deve estar pronto para assumir o controle, se necessário.
• Os carros autônomos têm o potencial de reduzir significativamente o número de acidentes causados ​​por erro humano, o que pode levar a menos mortes e ferimentos nas estradas.
• Carros autônomos podem melhorar o fluxo de tráfego e reduzir o congestionamento, comunicando-se uns com os outros e tomando decisões em tempo real para otimizar suas rotas e velocidades.
• Carros autônomos podem aumentar a mobilidade de pessoas que não podem dirigir devido à idade, deficiência ou outros fatores.
• Carros autônomos podem reduzir o consumo de combustível e as emissões, o que pode ter um impacto positivo no meio ambiente.
• Há desafios a serem enfrentados antes que os carros autônomos se tornem generalizados, incluindo o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial que sejam confiáveis ​​e seguros o suficiente para uso em vias públicas, bem como questões regulatórias, legais e éticas.

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• Fonte: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/