Os 5 avanços mais incríveis da IA em direção autônoma

Contente

Veículos de entrega
Autonomia Total
Estacionamento
Carros com bom senso
Carros com visão periférica
Conclusão
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida

Fonte: chombosan / iStockphoto

Leve embora:

A inteligência artificial é um componente integral em veículos autônomos e a razão por trás dos recentes avanços tecnológicos.

A própria idéia de um veículo sem motorista rolando pelas ruas parece incrível. E, no entanto, podemos estar perto de ver esses veículos na estrada em todo o mundo, graças à inteligência artificial (IA), entre outras forças motrizes. No passado recente, houve alguns avanços surpreendentes na tecnologia de veículos autônomos que indicam que o sonho está se aproximando. Parece que o quadro de veículos autônomos foi quase finalizado. Sujeitos a aprovações legais e administrativas, os veículos sem motorista serão uma visão comum nas estradas em breve. (Para saber mais sobre outros avanços automotivos, confira 5 maneiras de nossos carros se tornarem computadores.)

Veículos de entrega

Você viu veículos de entrega conduzidos por humanos entregando pacotes. Agora, podíamos ver a mesma tarefa feita por veículos sem motorista - e com maior eficiência e rapidez. A Nvidia, fornecedora líder de computação gráfica, Deutsche Post DHL Group (DPDHL), a maior empresa de correio e logística do mundo, e a ZF, fornecedora de automóveis, se uniram para implantar caminhões leves elétricos sem motorista que transportarão e entregarão pacotes. Os caminhões sem motorista entregam pacotes de um ponto central ao destino. Enquanto isso, ele é treinado para avaliar com precisão seu ambiente para variáveis como condições de tráfego, identificação e estacionamento de vagas e comportamento de pedestres. O caminhão é alimentado pelo sistema autônomo ZF ProAI, que é alimentado pelo supercomputador do tamanho da palma da Nvidia DRIVE PX, mas também inclui sensores, câmeras, LIDAR e radar que alimentam os dados no sistema. Observe que, além do benefício óbvio da precisão implacável e do cansaço do motorista que a tecnologia promete, também existe o potencial de uma enorme economia de custos, porque o processo de entrega de pacotes do ponto central ao destino é o mais caro para as empresas de logística.

Autonomia Total

Imagine luxuosos táxis sem motorista que ajudam os passageiros a se movimentarem entre os pontos. Você pode fazer o que quiser - assistir a um filme, trabalhar no laptop ou ouvir música - e não precisa se preocupar com o táxi que o leva com segurança ao seu destino. Tais táxis podem se tornar realidade em breve. A plataforma DRIVE PX AI da Nvidia vai inaugurar veículos totalmente autônomos. A plataforma DRIVE PX AI é 10 vezes superior ao seu predecessor DRIVE PX 2 e pode lidar com mais de 320 trilhões de operações por segundo. Isso significa que o carro estará aprendendo e tomando decisões precisas sobre seu ambiente na estrada muito mais rápido que seus antecessores.

Atualmente, os carros da Tesla estão equipados com o hardware necessário para a condução autônoma, mas são necessárias atualizações de software para ativar totalmente o recurso. Embora permita uma direção totalmente autônoma, também permitirá que o motorista humano assuma o controle, quando necessário. A próxima geração de veículos autônomos não precisaria de volantes, pedais ou transmissões. Esses carros reduzirão potencialmente acidentes, serão opções de transporte viáveis para idosos ou pessoas com deficiência visual ou física e poderão aumentar a produtividade.

Estacionamento

O estacionamento não é realmente uma novidade. O advento do estacionamento paralelo automatizado está provavelmente entre as primeiras explorações de IA na tecnologia de direção autônoma. No entanto, o conceito evoluiu bastante nos últimos anos. O estacionamento, especialmente nas grandes cidades, é um grande problema porque aumenta as emissões, desperdiça tempo e produtividade e aumenta o estresse. A Bosch desenvolveu um sistema inteligente baseado em IA que fornece dados sobre vagas, locais e horários de estacionamento disponíveis. O carro ainda estaciona sem acidentes. Enquanto o carro está em movimento, ele recebe informações sobre a disponibilidade de estacionamento nos locais mais próximos à sua localização GPS. Os dados do espaço de estacionamento são enviados para muitos servidores em nuvem de carros, que são enviados de volta aos carros para que os motoristas possam aprender sobre a disponibilidade de lugares de estacionamento.

Carros com bom senso

Embora o trabalho no domínio da direção autônoma já tenha visto avanços surpreendentes, o senso comum como o dos motoristas humanos tem sido a peça que faltava nos desenvolvimentos. Em condições difíceis de trânsito, especialmente em cidades grandes e caóticas, a mente humana é altamente sensível a variáveis em constante mudança, como atitudes de condutores, comportamento de pedestres e clima irregular. É fundamental que o carro sem motorista desenvolva um senso comum semelhante ao humano nas ruas. Um spin-off do MIT, conhecido como iSee, vem trabalhando na IA e no aprendizado profundo para transmitir senso comum aos carros sem motorista. Esse será o componente mais significativo da iniciativa de veículo autônomo. A equipe do iSee tem trabalhado muito em redes neurais e de dados para que os carros possam aprender com os dados e negociar todo e qualquer tipo de condições de tráfego. Segundo Yibiao Zhao, co-fundador da iSee, “a mente humana é super sensível à física e às pistas sociais. A IA atual é relativamente limitada nesses domínios e achamos que essa é realmente a peça que falta na direção. ”(Para mais informações sobre aprendizado profundo, consulte Um tour por modelos de aprendizado profundo).

Carros com visão periférica

O conhecimento de pedestres, objetos ou veículos em uma esquina cega é um fator crítico para uma direção segura. Pontos cegos foram responsáveis por muitos acidentes. Uma nova tecnologia de IA permite que os carros vejam e avaliem a distância e a velocidade de pedestres, objetos ou veículos em uma esquina cega. O CornerCameras, uma iniciativa de IA dos pesquisadores do MIT no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL), permite que carros sem motorista identifiquem pessoas ou objetos situados em cantos cegos das estradas. A tecnologia utiliza reflexos de luz e, na verdade, não vê objetos ou pessoas. A partir dos dados recebidos, ele pode direcionar o carro autônomo para uma melhor experiência de direção. De acordo com Katherine Bouman, autora principal do artigo que detalha o sistema: “Embora esses objetos não sejam realmente visíveis para a câmera, podemos ver como seus movimentos afetam a penumbra para determinar onde eles estão e para onde estão indo. . ”

Conclusão

Esses desenvolvimentos são notícias empolgantes e estão acelerando a chegada do carro totalmente autônomo. No entanto, antes de vermos carros autônomos na estrada em todo o mundo e isso ser tratado como um fenômeno normal, duas coisas serão essenciais: uma, a difusão do senso comum em carros sem motorista e a segunda, a eliminação dos vários obstáculos legais e de seguros a caminho.