Veículos autônomos serão, provavelmente, uma realidade muito comum em um futuro próximo. Tanto que a corrida por tecnologias agregadas a esses automóveis é crescente. Porém, um requisito essencial (mas nem sempre lembrado) é a segurança na hora de realizar os testes. Pensando nisso, alguns pesquisadores desenvolveram uma plataforma especial para testes de veículos autônomos.

Para melhorar a segurança da tecnologia autônoma, os pesquisadores recorreram a uma ferramenta que está em alta: a favoritíssima Inteligência Artificial (IA). Na verdade, até mesmo o uso a IA pode ser complicado quando se fala em veículos autônomos. Isso acontece porque há uma gama de complexos componentes elétricos e mecânicos do veículo que devem ser considerados, bem como as condições externas (clima, condição da estrada, iluminação, padrão de tráfego, etc.).

O que os pesquisadores fizeram foi criar uma plataforma que permite que a segurança em veículos autônomos seja abordada de forma mais rápida e econômica. Para isso, há parceria com diversas empresas e startups da área.

Para se ter uma ideia da complexidade, precisamos considerar que veículos autônomos usam IA e machine learning para integrar tecnologias mecânicas, eletrônicas e de computação para tomar decisões em tempo real. É quase um supercomputador sob quatro rodas: são mais de 100 milhões de linhas de código funcionando por trás da maquinaria.

Então, há uma grande preocupação com relação a sensores de software e hardware desses veículos autônomos. Uma falha pode ser fatal. A menos que o veículo já seja treinado para resolver problemas imprevisíveis que possam ocorrer durante uma viagem, a consequência pode ser catastrófica. Também não é viável só reiniciar o veículo (como fazemos muitas vezes com aparatos tecnológicos – e que resolve o problema de forma mágica em grande parte das vezes).

Tudo isso mostra o risco que um veículo autônomo em fase de testes oferece quando circula livremente pelas ruas. O grupo de pesquisa analisou diversos relatórios de segurança enviados por empresas que testam seus veículos entre 2014 e 2017 e descobriram que carros guiados por humanos eram até 4000 vezes menos propensos a sofrer acidentes que os autônomos. Esse número alarmante mostra que ainda há muito o que melhorar.

O que os pesquisadores também verificaram foi que é preciso ter uma grande quantidade de dados para ensinar o veículo a tomar decisões corretas quando acontecem erros de software ou de hardware. Atualmente, eles desenvolvem técnicas e ferramentas para gerar condições de condução e problemas que maximizam a segurança de veículos autônomos. Usando suas técnicas, eles podem encontrar cenários críticos de segurança em que os erros podem levar a acidentes sem precisar enumerar todas as possibilidades, o que representa uma economia de tempo e de dinheiro. A pesquisa foi publicada em três artigos científicos diferentes.

Fontes: TechXplore.

Larissa Fereguetti

Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.