Elon Musk quer usar a inteligência artificial para redefinir a mobilidade urbana. Veja como

Os veículos autônomos prometem revolucionar o transporte urbano. Empresas como a Waymo lideram essa transformação com seus “independentes” — veículos que utilizam inteligência artificial para navegar sem a necessidade de um motorista humano. O sistema combina sensores, câmeras e algoritmos avançados de tomada de decisão, criando um ecossistema onde máquinas interpretam e respondem ao ambiente em tempo real.

Sensores e câmeras: os olhos e ouvidos do carro autônomo

Tal como um veículo de passeio regular, os “robotaxis” como são conhecidos, operam de maneiras diferentes, variando de marca a marca.

Os carros da Waymo dependem da combinação de câmeras de alta resolução, radares e sensores LiDAR (tecnologia que utiliza feixes de laser para mapear o ambiente em 3D). Esses dispositivos permitem detectar obstáculos, pedestres e veículos próximos, garantindo uma navegação precisa. O vídeo abaixo, por exemplo, mostra como os carro da Waymo vê o mundo e consegue evitar acidentes em tempo real.

We recently began serving riders in Austin, and it’s great to see the safety benefits of the @Waymo Driver already playing out for both our riders and other road users. pic.twitter.com/Nr7Qaw0yym

— Dmitri Dolgov (@dmitri_dolgov) December 16, 2024

A Tesla, no entanto, adota uma abordagem diferente de outros concorrentes ao confiar exclusivamente em câmeras e visão computacional, sem o uso do LiDAR. O sistema Autopilot utiliza múltiplas câmeras distribuídas ao redor do carro para criar uma visão abrangente do entorno, semelhante ao que um motorista humano enxerga.

Essa estratégia reduz custos de produção, mas exige algoritmos de IA extremamente robustos para interpretar as imagens e tomar decisões rápidas e seguras.

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Tomada de decisão por inteligência artificial

A inteligência artificial é o cérebro do veículo autônomo. Através de redes neurais e aprendizado de máquina, os robotaxis processam informações coletadas pelos sensores e câmeras, analisam cenários e tomam decisões em milissegundos.

A inteligência artificial é o elemento central que permite aos veículos autônomos operarem sem intervenção humana. Ela atua na interpretação de dados, tomada de decisão e execução de manobras, tudo em tempo real. O processo é baseado em três etapas principais:

• Percepção: através de câmeras e sensores, o carro capta informações visuais e espaciais do ambiente. A IA utiliza técnicas de visão computacional para identificar objetos como pedestres, outros veículos, semáforos e sinalizações;
• Tomada de decisão: os dados processados alimentam redes neurais treinadas para prever cenários e determinar a ação mais segura e eficiente. Por exemplo, calcular a melhor rota, reduzir a velocidade ou realizar uma frenagem de emergência;
• Atuação: a decisão tomada é enviada aos sistemas do veículo, que executam comandos como acelerar, virar ou parar.

A Tesla utiliza um modelo de aprendizado profundo (deep learning), no qual os algoritmos são treinados com grandes volumes de dados coletados por sua frota de veículos conectados. Isso cria um ciclo de aprendizado contínuo: quanto mais quilômetros os carros percorrem, mais dados são gerados e analisados para aprimorar as decisões da IA.

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Um dos principais diferenciais da Tesla é o uso de autoanotação, uma técnica que permite à IA aprender a partir de dados não estruturados sem depender de intervenção humana. Esse processo acelera o treinamento dos modelos e possibilita melhorias constantes no sistema de direção autônoma.

Por exemplo, ao detectar um pedestre atravessando uma rua, o sistema calcula a velocidade e trajetória em tempo real para evitar colisões. A Tesla utiliza um modelo conhecido como FSD (Full Self-Driving), que é constantemente atualizado através de dados enviados por veículos conectados ao sistema. O Cyber Cab, robotaxi da Tesla, está previsto para ir às ruas a partir de 2026.

Tesla Robotaxi / CyberCab

Fully autonomous driving
2 seats
Butterfly doors
No steering wheel or pedals
No rear window
Front and rear light bars
Huge cargo space
Autonomous cleaning
Wireless autonomous charging
~$0.20 per mile
$30,000
… pic.twitter.com/qzHwRyMQCj

— Tesla Newswire (@TeslaNewswire) October 11, 2024

Desafios enfrentados pelos veículos autônomos

Apesar do avanço tecnológico, os carros autônomos ainda enfrentam obstáculos significativos:

• Regulamentação: a ausência de legislações claras em muitos países impede a ampla adoção dos robotaxis.
• Condições adversas: neve, chuvas intensas ou áreas com sinalização precária desafiam a precisão dos sensores e câmeras.
• Segurança cibernética: a conexão constante dos veículos os torna vulneráveis a ataques cibernéticos.

Empresas como a Waymo, subsidiária da Alphabet, investem em soluções híbridas de sensores e IA para lidar com esses desafios, enquanto a Tesla foca em aprimorar seus modelos de visão computacional.

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O futuro dos carros autônomos

A tendência é que os veículos autônomos se tornem mais acessíveis e comuns nas grandes cidades. A Tesla, por meio de seu modelo Robotaxi, visa reduzir os custos de transporte urbano ao eliminar o motorista, oferecendo um serviço mais barato e eficiente.

Outras empresas, como a Cruise (General Motors) e a Zoox (Amazon), também competem no setor com suas soluções tecnológicas.

Especialistas acreditam que os próximos anos serão cruciais para determinar como os carros autônomos irão transformar a mobilidade urbana. A IA aplicada na navegação promete aumentar a segurança, reduzir congestionamentos e diminuir a emissão de carbono, trazendo impactos positivos para as cidades do futuro.

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