Uma equipe de pesquisa da NYU Tandon School of Engineering desenvolveu um algoritmo que promete resolver um dos maiores problemas dos carros autônomos: a falta de segurança. Chamado de NUMERLA, o código foca em adaptar e treinar a IA e o aprendizado de máquina para a realidade de um dia no trânsito.
Para quem tem pressa:
Em suma, a estrutura Neurosymbolic Meta-Reinforcement Lookahead Learning (NUMERLA) funciona assim: quando um carro autônomo encontra um ambiente em evolução ou diferente, ele estuda a situação rapidamente e faz previsões sobre o seu desempenho futuro em um prazo especificado. Em seguida, procura restrições de segurança apropriadas e atualiza sua base de conhecimento.
Isso significa que, quando encontrada uma determinada situação de possível risco ou desafio, a política do carro é ajustada usando a otimização antecipada com restrições de segurança, resultando em uma estratégia empiricamente segura. Isso oferece ao veículo uma rápida adaptação a novas situações, ao mesmo tempo em que prioriza a segurança.
Conduzida por Quanyan Zhu, professor associado de engenharia elétrica e de computação da NYU Tandon, e seu Ph.D. candidato Haozhe Lei, a pesquisa pode transformar o desempenho de EVs autônomos, os quais se envolvem frequentemente em acidentes.
Recentemente, por exemplo, um motorista reserva da Uber assumiu a culpa por um acidente fatal enquanto guiava um veículo autônomo em 2018. Rafaela Vasquez atropelou uma pedestre em Phoenix, no Arizona. Este foi o primeiro acidente fatal envolvendo um carro totalmente autônomo.
Desde então, diversos casos já ocorreram. Em maio deste ano, um carro autônomo da Tesla bateu num caminhão de bombeiro, totalizando 17 acidentes fatais relatados pela empresa desde 2021. Veja mais detalhes aqui!
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Fonte: Olhar Digital
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