IA em carros autônomos – como os veículos autônomos estão mudando a indústria

A tecnologia de IA inaugurou uma era de transformação no mundo dos transportes, com carros autônomos equipados com tecnologia inteligente, capazes de navegar de forma autônoma e tomar decisões em tempo real na estrada. A utilização de IA em carros autônomos garante modos de transporte mais seguros e eficientes, o que pode, em última instância, reduzir os casos de fatalidades resultantes de erros humanos.

De acordo com um estudo da American National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) e do Google, o erro humano causa cerca de 93% dos acidentes rodoviários. Esses erros podem incluir deficiência visual, deficiência auditiva e as consequências de dirigir sob a influência de álcool. A IA em carros autônomos emprega sensores e algoritmos para compreender o ambiente. Isto inclui conhecer os obstáculos e sinais de trânsito e tomar decisões no momento para garantir uma viagem agradável e segura. Sua capacidade de aprender e se adaptar é o que os torna mais competentes para lidar com estradas complexas.

O desenvolvimento da condução autônoma levou a sistemas de transporte mais seguros e ecológicos. Globalmente, os carros sem condutor representarão provavelmente uma parte significativa, cerca de um quarto, do mercado até 2035-2040, possivelmente devido aos avanços na tecnologia de IA. Além disso, até 2030, o mercado global de inteligência artificial automotiva atingirá uma avaliação de US$ 74,5 bilhões, de acordo com o Statista. Este número indica como a utilização da tecnologia de IA na indústria automotiva levará a um futuro de transporte mais seguro, sustentável e conveniente.

A IA traz uma série de benefícios para vários setores, automatizando tarefas complexas e aumentando a eficiência, economizando tempo posteriormente. No entanto, neste blog, discutiremos como a IA em carros autônomos está revolucionando o transporte moderno.

Papel da IA ​​em carros autônomos

A adoção da IA ​​para carros autônomos e sistemas de tráfego inteligentes transformou a indústria automotiva inacreditavelmente. Os veículos podem se adaptar às mudanças nas condições das estradas e aos cenários de tráfego em evolução usando algoritmos de aprendizado de máquina, tornando a condução mais segura, conveniente e produtiva. A IA também desempenhou um papel crucial no avanço dos carros elétricos e híbridos, permitindo aos fabricantes maximizar os projetos para uma operação mais eficiente e um consumo mínimo de energia. Aproveitar a tecnologia de IA para carros autônomos é fundamental em várias funções cruciais, incluindo

• Modelagem Preditiva: Carros autônomos podem prever a conduta de pedestres e outros veículos por meio de IA. O veículo está equipado com modelagem preditiva e capacidade analítica para antecipar tais problemas e evitar que eles ocorram.
• Detecção e Percepção: Os carros autônomos contam com uma ampla gama de sensores, incluindo lidar, câmeras, sensores ultrassônicos e radar, para obter informações detalhadas sobre seu ambiente. Os algoritmos de IA analisam esses dados para gerar mapas ambientais detalhados e tomar decisões informadas.
• Processamento de linguagem natural: alguns carros autônomos usam reconhecimento de voz para interagir com os passageiros usando Processamento de linguagem natural (PNL). Isto depende da IA ​​para compreender e dar respostas a comandos falados em mapas e detectar objetos relevantes, como pedestres, outros veículos, semáforos e sinais de trânsito.
• Tomada de decisões: a IA permite decisões no local com base em dados de sensores em tempo real. Por exemplo, quando um carro autônomo detecta um pedestre atravessando a rua, a IA ajuda a decidir a melhor resposta, como diminuir a velocidade ou parar.

À medida que os carros autónomos continuam a evoluir, a sua crescente sofisticação na compreensão, adaptação e navegação em cenários complicados do mundo real destaca o potencial transformador da IA ​​na indústria automóvel. Vamos agora verificar como os algoritmos de IA são utilizados em carros autônomos.

Algoritmos de inteligência artificial usados ​​em carros autônomos

A aplicação de algoritmos supervisionados e não supervisionados para IA automotiva é crucial na fabricação de carros autônomos.

Aprendizagem Supervisionada

Um dos paradigmas importantes no aprendizado de máquina é chamado de aprendizado supervisionado. Nestes, um modelo é treinado com conjuntos de dados rotulados para mapear entradas e saídas corretamente. No contexto de um carro autônomo, o aprendizado supervisionado é crucial em tarefas como reconhecimento de objetos, modelagem e previsão de comportamento. Na aprendizagem supervisionada, existem as seguintes abordagens:

Reconhecimento de objeto

Através da utilização de técnicas de aprendizagem supervisionada, os sistemas de automóveis autónomos passam por um extenso treinamento, a fim de identificar e distinguir com competência vários elementos importantes dos dados sensoriais. Isso envolve a identificação adequada de pedestres, veículos, semáforos e sinais de trânsito que ajudam na tomada de decisões informadas.

Na Appinventiv, desenvolvemos um aplicativo intuitivo de reconhecimento de gestos chamado ActiDrive, que aproveita a tecnologia óptica, permitindo que os motoristas tenham uma condução descomplicada.

Além de aumentar a segurança do motorista durante a condução, o aplicativo também funciona como um rastreador de viagem abrangente, registrando meticulosamente as viagens do usuário, as seleções de rota, o tempo e as distâncias percorridas no trajeto até seus destinos.

Modelagem

As técnicas de aprendizagem supervisionada possibilitam a criação de modelos complexos que podem prever probabilidades de alguns eventos ou instâncias no ambiente de tráfego. Modelos sofisticados de análise de dados e reconhecimento de padrões podem prever com precisão ocorrências críticas, como a probabilidade de travessia de pedestres em um local específico ou mudança abrupta de faixa de outros veículos.

Previsão de comportamento

Outra aplicação importante da aprendizagem supervisionada no caso de veículos autônomos vem da previsão de comportamento. Através da assimilação de dados de formação completos e da aplicação de algoritmos de aprendizagem sofisticados, estes sistemas podem prever e até prever o comportamento de outros utentes da estrada. Esta abordagem proativa permite que o carro autônomo lide com as contingências e desafios de forma mais eficaz e flexível.

Aprendizagem não supervisionada

Ao contrário da abordagem de aprendizagem supervisionada, a aprendizagem não supervisionada funciona dentro de uma estrutura que facilita a identificação e interpretação de padrões e relações dentro de conjuntos de dados não rotulados. Os carros autônomos usam essa forma de aprendizagem em muitas funções, incluindo detecção de anomalias, agrupamento e extração de recursos.

Detecção de anomalia

Os carros autônomos podem reconhecer e agir sobre os eventos anormais e inesperados que os cercam por meio de técnicas de aprendizagem não supervisionadas. Esses sistemas tornaram-se muito eficientes ao aproveitarem suas sofisticadas capacidades de processamento e análise de dados. Eles podem detectar e responder rapidamente a ocorrências inesperadas, como pedestres atravessando inesperadamente a estrada e veículos realizando mudanças repentinas de rota.

Agrupamento

Isso permite que técnicas de aprendizagem não supervisionadas dêem sentido a pontos de dados semelhantes e agrupem-nos de forma coerente dentro do ambiente veicular. Esses sistemas podem diferenciar diversas condições e cenários de direção usando agrupamento e categorização de pontos de dados, que são semelhantes em suas características. Isto ajuda a compreender e decifrar sistematicamente situações de condução complexas, melhorando as capacidades de tomada de decisão e resposta do carro autónomo.

Extração de recursos

As técnicas de aprendizagem não supervisionada desempenham um papel fundamental na extração e identificação dos elementos mais significativos nos dados sensoriais obtidos por carros autônomos. Estes sistemas podem analisar vários pontos de dados para identificar as principais características do sistema de condução, proporcionando uma imagem completa das áreas circundantes. Isso é essencial para encontrar e analisar bordas de objetos importantes nas nuvens de pontos lidar e extrair características-chave da imagem, a fim de melhorar a percepção geral e as interpretações do carro autônomo.

Agora que você sabe como os algoritmos de IA funcionam para carros autônomos, vamos prosseguir para discutir os principais casos de uso de IA na direção autônoma.

Casos de uso de IA em carros autônomos

A miríade de casos de utilização da IA ​​em automóveis autónomos explica vividamente o poder transformador da IA ​​na revolução do setor automóvel e no aumento da segurança e da eficiência operacional. Essas aplicações pioneiras de IA em carros autônomos incluem

Processando Dados do Sensor

O computador central do veículo coleta dados em tempo real de um conjunto de sensores que informam o veículo sobre o trânsito, a estrada e quaisquer possíveis obstáculos. Esses fluxos de dados são interpretados de forma inteligente por algoritmos inteligentes, como redes neurais artificiais (RNA), para detectar e identificar objetos à frente e ao redor do veículo. Possui módulos de hardware e software dedicados para sensores e é capaz de processamento paralelo, o que suporta decisões eficientes.

Otimização de trajetória

O planejamento da trajetória é essencial para maximizar a trajetória do veículo e controlar o tráfego. Esta tarefa dinâmica envolve vários componentes que são passíveis de algoritmos artificiais inteligentes. Os agentes de IA usam experiências anteriores de direção para escolher os caminhos mais seguros, convenientes e econômicos do ponto A ao ponto B.

Navegando pelas condições da estrada

O veículo planeja o caminho e usa algoritmos baseados em IA para gerenciar diferentes condições da estrada, incluindo objetos, pedestres, bicicletas e semáforos. O comportamento semelhante ao humano é possível graças aos algoritmos de detecção de objetos, mas eles enfrentam desafios ao lidar com diferentes condições rodoviárias e climáticas.

Manutenção preditiva

Uma abordagem promissora é a manutenção preditiva, que utiliza monitoramento de máquinas e modelagem preditiva para prever tais falhas. Usando técnicas de aprendizagem supervisionadas e não supervisionadas, os algoritmos de IA podem explorar os dados internos e externos para prever e evitar problemas futuros, traduzindo-se em imensas economias de tempo e dinheiro.

Análise de dados de seguros

O registro de dados do veículo oferece informações críticas sobre o comportamento do motorista que podem ser benéficas em investigações de acidentes de trânsito e reclamações de seguros. À medida que o foco se desloca para os veículos automatizados, a responsabilidade torna-se uma questão central, com os fabricantes a assumirem mais responsabilidades. Tal como os dados da caixa negra na aviação, será essencial armazenar instantâneos relevantes dos dados dos sensores após um incidente para análise pós-evento, fornecendo provas críticas para investigações de acidentes e reclamações de seguros.

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Benefícios da IA ​​em carros autônomos

O uso de IA em carros autônomos trouxe uma nova era de maior segurança, operações aprimoradas e muito mais vantagens. Alguns dos principais benefícios da IA ​​em carros autônomos incluem:

Vantagens Ambientais

Com motores eléctricos ou híbridos em veículos autónomos, as emissões de gases com efeito de estufa são reduzidas, o que representa um grande passo na preservação do ambiente. Além disso, a IA contribui para o respeito pelo ambiente através de comportamentos de condução ideais, aceleração com poupança de energia e poupança global de combustível, o que reduz o impacto ambiental dos veículos.

Acessibilidade Melhorada

Carros com IA integrada atendem pessoas com deficiência ou problemas de mobilidade, fornecendo estacionamento automático, cadeiras de rodas e comandos de voz. Essa acessibilidade é exemplificada no recurso “convocação” do Tesla, onde o carro pode navegar em espaços apertados e chegar até o passageiro quando chamado. Isso promove autonomia e comodidade para indivíduos que não conseguem dirigir de forma independente.

Segurança aprimorada

Recursos como controle de cruzeiro adaptativo, ACC, aviso de saída de faixa LDW e frenagem automática de emergência AEB com IA integrada aumentaram muito a segurança dos passageiros. Esse tipo de recurso de segurança é um dos principais benefícios da IA ​​em carros autônomos, pois pode detectar obstáculos e perigos por meio de seus sensores e câmeras e, assim, tomar os cuidados necessários, garantindo a aversão a acidentes.

Eficiência aprimorada

Ao projetar carros autônomos, a Inteligência Artificial desenvolve rotas mais econômicas e reduz o uso de energia e o tempo de viagem. A IA utiliza a monitorização em tempo real dos dados de tráfego e das condições das estradas para orientar os veículos de forma mais eficaz e também regula os padrões de aceleração e travagem para minimizar o consumo de energia e prolongar a vida útil do veículo.

Redução de tráfego

Os carros autônomos também possuem inteligência artificial, o que os faz se comunicarem entre si e compartilharem dados de trânsito em tempo real, permitindo-lhes escolher rotas não congestionadas. Esta capacidade minimiza os engarrafamentos e garante que o tráfego seja distribuído uniformemente nas diferentes estradas, tornando as nossas estradas mais seguras e eficazes.

Exemplos de inteligência artificial em carros autônomos

A seguir estão alguns casos notáveis ​​de como as principais empresas automotivas estão utilizando IA para carros autônomos para revolucionar a condução e transformar o transporte rodoviário.

Tesla

A Tesla é conhecida pelas suas invenções tecnológicas sofisticadas, como o ADAS e a condução autónoma. O carro Tesla utiliza algoritmos sofisticados de IA, que lhe proporcionam impressionantes habilidades de tomada de decisão e controle preciso, um avanço na evolução dos carros inteligentes. Leia este blog para saber mais sobre o custo de desenvolvimento do sistema Tesla EV Supercharger.

Waymo

A Waymo, líder em tecnologia de direção autônoma, lançou um sistema de direção autônoma baseado em IA que demonstra planejamento complexo de rotas e reações inteligentes ao ambiente. Através da integração da IA ​​nas suas operações, a Waymo tornou-se pioneira no campo do transporte autónomo.

NVIDIA

A NVIDIA projetou uma gama completa de plataformas e tecnologias de computação de IA para o setor automotivo, o que ajuda a incorporar a IA no design e no gerenciamento de automóveis. A plataforma Drive da empresa é uma ilustração da integração bem-sucedida de funcionalidades de IA, como percepção, mapeamento e planejamento estratégico de rotas, fazendo com que os carros autônomos tenham capacidades superiores de pensamento e navegação.

Uber

A Uber fez investimentos significativos em pesquisa e desenvolvimento de veículos autônomos para se tornar líder em carros autônomos. Seu foco principal está em carros autônomos movidos por IA, com o objetivo de fornecer um serviço de compartilhamento de viagens seguro e confiável. Esta ênfase nos avanços tecnológicos reflete o seu compromisso em oferecer uma experiência de transporte de ponta.

BMW

A BMW tem demonstrado uma forte dedicação à incorporação de IA em diversas áreas da tecnologia veicular, incluindo sistemas de assistência ao motorista e infoentretenimento no carro. A BMW demonstra o seu compromisso em oferecer uma viagem mais individualizada e conveniente através do seu Assistente Pessoal Inteligente, que utiliza processamento avançado de linguagem natural.

Futuro da IA ​​em carros autônomos

O futuro parece promissor, já que o mercado de IA na indústria automotiva ultrapassa US$ 6 bilhões em 2022, com um CAGR projetado de 55% até 2032. Vários avanços em algoritmos de IA, soluções de manutenção preditiva, tecnologias de sensores e poder de computação impulsionarão uma infinidade de novos desenvolvimentos, significando o nascimento de uma nova era de crescimento e inovação.

A IA terá um grande impacto na indústria automotiva em um futuro próximo. Podemos antecipar veículos mais autônomos, recursos de segurança avançados e opções de recursos personalizados. A integração da IA ​​trará vários benefícios, como a melhoria das soluções de mobilidade, o aumento da eficiência operacional, a poupança de custos, a implementação de sistemas de transporte inteligentes e a transformação de todo o panorama atual dos transportes.

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A IA para carros autônomos redefiniu a indústria automotiva e abriu o caminho para um futuro transformador nos transportes. Os avanços na tecnologia de condução autónoma e nos algoritmos de IA estão a trazer uma mudança fundamental na segurança, eficiência e experiência do utilizador dos veículos. O potencial da IA ​​em carros autônomos é infinito, prometendo avanços contínuos e inovações revolucionárias.

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Perguntas frequentes

P. Como funciona a IA em carros autônomos?

R. Dados em tempo real de câmeras, lidar e radar ajudam a IA em carros autônomos a interpretar o ambiente. Algoritmos analisam esses dados para navegar, evitar obstáculos e seguir as regras de trânsito.

P. Como a IA é usada em carros autônomos?

R. A IA em carros autônomos é usada para detecção, tomada de decisões, modelagem preditiva e processamento de linguagem natural. Isto permite-lhes detectar objetos, prever comportamentos, planear rotas e comunicar com os passageiros, garantindo uma experiência de condução segura.

P. Qual é o futuro da IA ​​em carros autônomos?

R. Os avanços nas capacidades de IA trarão uma série de recursos autônomos que trarão eficiência, segurança e confiabilidade aos carros autônomos. Estes avanços prometem desbloquear as mais recentes inovações, tornando a condução autónoma o futuro das soluções de mobilidade.