Apesar de inovadora, a direção autônoma passa por críticas relacionadas a sua segurança, como a previsão em tempo real de veículos próximos ou de pedestres ao redor. Não é incomum, por exemplo, ver casos de veículos autônomos da Tesla se envolvendo em acidentes.
Para mudar esse cenário, pesquisadores da Universidade de Hong Kong desenvolveram um sistema de IA que melhora a precisão preditiva desses modelos em meio ao tráfego e aumenta a eficiência em mais de 85%, potencialmente melhorando a segurança da direção autônoma como um todo.
Problemas no sistema da direção autônoma
De acordo com Wang Jianping, do Departamento de Ciência da Computação da Universidade e líder da pesquisa, pequenos erros na direção autônoma, como cálculos redundantes de quando, por exemplo, pedestres vão se mover, podem causar acidentes graves.
Isso acontece porque o sistema tem dificuldade em compreender e agir diante de algumas situações, levando a esses casos em que uma lentidão mínima na decisão pode significar um dano.
Solução usando IA
Testes na direção autônoma
Para testar o modelo, a equipe utilizou dois grandes conjuntos de dados de condução autônoma, o Argoverse 1 e Argoverse 2, e mapas de diferentes cidades dos Estados Unidos, somando mais de possíveis 250 mil casos.
Segundo o site TechXplore, na prática, o QCNet demonstrou velocidade e precisão na previsão dos movimentos futuros de pedestres e outros veículos na estrada, aumentando em 85% a eficiência de tráfego do modelo.
Ao integrar esta tecnologia em sistemas de condução autônoma, os veículos autônomos podem compreender eficazmente o seu entorno, prever o comportamento futuro de outros utilizadores com mais precisão e tomar decisões mais seguras e humanas, abrindo caminho para uma condução autônoma segura.
Wang Jianping
Jianping ainda destacou que a tecnologia pode ser aplicada em mais situações para melhor a direção autônoma, incluindo simulações de trânsito e tomadas de decisões semelhantes às humanas.
Fonte: Olhar Digital
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