Princípios importantes
- As montadoras estão se voltando para a inteligência artificial para ensinar carros autônomos a superar os obstáculos do dia a dia.
- Tesla revelou recentemente seu novo supercomputador que será usado para treinar as redes neurais que alimentam o piloto automático da Tesla.
- Usar IA para treinar carros pode aumentar a segurança, dizem os observadores.
Os carros autônomos também precisam de professores, e a inteligência artificial (IA) pode ensinar eficientemente esses veículos a evitar acidentes, provavelmente melhor do que as pessoas.
Uma das melhores maneiras de enviar carros para o Driver's Ed é usando inteligência artificial. A Tesla revelou recentemente seu novo supercomputador que será usado para treinar as redes neurais que alimentam o piloto automático da Tesla e a próxima IA autônoma. E à medida que os carros se tornam mais autônomos, eles precisam de muito treinamento.
"Ao expor a IA a dados relacionados à direção de carros, a IA pode começar a reconhecer padrões", disse Chris Nicholson, CEO da Pathmind, uma empresa que aplica IA a operações industriais, em uma entrevista por e-mail. "Mostre-lhe imagens e ele aprenderá como são os pedestres. Mostre-lhe sequências de ações na estrada e ele aprenderá o que leva a acidentes e como evitá-los."
"Com os dados certos, a IA pode fazer previsões muito precisas sobre o que está vendo", acrescentou Nicholson. "E quais são as consequências de uma determinada ação, como virar à esquerda ou acelerar na chuva."
Crescente número de professores de IA
Tesla, Audi, Toyota, GM's Cruise - quase todas as grandes montadoras estão usando IA de alguma forma para aumentar suas capacidades de direção autônoma, disse Nicholson. E algumas não montadoras, como a Waymo do Google, estão trabalhando com montadoras como a Chrysler Fiat para desenvolver e testar a IA autônoma.
Andrej Karpathy, chefe de IA da Tesla, revelou recentemente o mais recente supercomputador da empresa durante uma apresentação na Conferência de Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões de 2021.
A IA demonstrou ser mais precisa do que as pessoas em situações de condução, e é muito provável que diminua bastante o número de acidentes.
O cluster usa 720 nós de 8 GPUs NVIDIA A100 Tensor Core (5.760 GPUs no total) para atingir 1,8 exaflops de desempenho. Cada exaflop é igual a 1 quintilhão de operações de ponto flutuante por segundo.
"Este é um supercomputador realmente incrível", disse Karpathy, de acordo com um comunicado à imprensa. "Eu realmente acredito que em termos de flops, este é aproximadamente o supercomputador nº 5 do mundo."
Uma rede neural profunda observa e faz previsões enquanto o carro está dirigindo sem realmente controlar o veículo. As previsões são registradas e quaisquer erros ou erros de identificação são registrados. Os engenheiros da Tesla usam essas instâncias para criar um conjunto de dados de treinamento de cenários difíceis e diversos para refinar a rede neural, O resultado é uma coleção de aproximadamente 1 milhão de clipes de 10 segundos gravados a 36 quadros por segundo, totalizando cerca de 1,5 petabytes de dados. A rede neural é então executada por esses cenários repetidamente até operar sem erros. Por fim, ele é enviado de volta ao veículo e começa o processo novamente.
Mandando Carros de Volta às Escolas
O uso da IA também pode treinar carros mais rápido do que qualquer ser humano, disse Aditya Pathak, especialista em transporte da empresa de serviços profissionais Cognizant, em entrevista por e-mail.
"No processo de desenvolvimento de veículos autônomos, uma das etapas críticas é a anotação de dados", acrescentou. "Em outras palavras, como as pessoas, lugares e coisas são marcadas para que possam ser reconhecidas pelos veículos?"
Feito manualmente, o processo de examinar os dados seria demorado e trabalhoso. "Com IA e aprendizado de máquina, o processo é muito mais rápido e eficiente", disse Pathak.
A IA precisa ensinar carros autônomos a operar em qualquer tipo de condição, disse Anton Slesarev, chefe de engenharia da empresa de carros autônomos Yandex, em uma entrevista por e-mail. O clima, o trabalho na estrada, os acidentes e o comportamento e as reações inconsistentes de outros motoristas podem contribuir para a imprevisibilidade de uma viagem, mesmo para motoristas que se deslocam diariamente para o mesmo local, acrescentou.
Yandex opera o primeiro serviço de táxi robô da Europa e já usa robôs de entrega automatizados, os Yandex rovers, para entregas de pedidos de clientes em restaurantes e mercearias. A empresa usa aprendizado de máquina para ajudar seus robôs a se locomover.
"Por exemplo, ajuda a realizar funções vitais de percepção, como reconhecer sinais de trânsito, mesmo quando estão obscurecidos por coisas como chuva ou um galho de árvore", disse Slesarev."Ou para fornecer funções de segurança, como perceber um pedestre prestes a atravessar a estrada, mesmo à noite ou quando o pedestre está parcialmente escondido por coisas como carros estacionados."
Usar inteligência artificial para treinar vagões pode aumentar a segurança, dizem os observadores.
"A IA demonstrou ser mais precisa do que as pessoas em situações de condução, e é muito provável que diminua bastante o número de acidentes ", disse Nicholson.
