{"id":44793,"date":"2020-09-14T08:54:26","date_gmt":"2020-09-14T11:54:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dana.com.br\/canaldana\/?p=44793"},"modified":"2020-09-14T08:54:26","modified_gmt":"2020-09-14T11:54:26","slug":"sistema-do-mit-tenta-ensinar-a-realidade-aos-carros-autonomos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dana.com.br\/canaldana\/2020\/09\/14\/sistema-do-mit-tenta-ensinar-a-realidade-aos-carros-autonomos\/","title":{"rendered":"Sistema do MIT tenta ensinar a realidade aos carros aut\u00f4nomos"},"content":{"rendered":"

O Estado de S. Paulo<\/em><\/p>\n

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Uma das pol\u00eamicas envolvendo os carros aut\u00f4nomos \u00e9 saber at\u00e9 que ponto o sistema embarcado nesses ve\u00edculos \u00e9 robusto para escapar de acidentes graves \u2013 al\u00e9m de outras controv\u00e9rsias mais rom\u00e2nticas, no caso das gera\u00e7\u00f5es mais velhas que n\u00e3o querem abrir m\u00e3o do prazer de guiar, por exemplo.<\/p>\n

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Em rela\u00e7\u00e3o ao primeiro ponto \u2013 foi mostrado em v\u00e1rias pesquisas que a tecnologia levar\u00e1 d\u00e9cadas para se tornar massificada, principalmente no Brasil \u2013, existe uma contribui\u00e7\u00e3o recente do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em ingl\u00eas) que pode fazer diminuir a inseguran\u00e7a dos usu\u00e1rios. Os cientistas do tradicional polo de inova\u00e7\u00e3o mundial, localizado nos Estados Unidos, desenvolveram um sistema que aproxima a realidade das ruas aos programas usados para controlar os ve\u00edculos sem motoristas.<\/p>\n

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At\u00e9 hoje, a estrat\u00e9gia usada para os carros aut\u00f4nomos funcionarem depende totalmente dos cen\u00e1rios exibidos a eles, que s\u00e3o baseados em trajet\u00f3rias calculadas a partir de situa\u00e7\u00f5es reais, protagonizadas pelos humanos. Um dos gargalos \u00e9 fazer o ve\u00edculo perceber como fugir de colis\u00f5es ou de situa\u00e7\u00f5es dram\u00e1ticas. Entre elas, a de n\u00e3o sair da pista de rolamento.<\/p>\n

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Mesmo com o desenvolvimento de v\u00e1rias solu\u00e7\u00f5es para tentar evitar que os carros protagonizassem epis\u00f3dios de acidentes graves, nenhuma delas havia funcionado com seguran\u00e7a em ve\u00edculos na escala real. Mas, em maio, pesquisadores do Laborat\u00f3rio de Intelig\u00eancia Artificial e Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o (CSAIL, na sigla em ingl\u00eas) do MIT conseguiram quebrar esse paradigma.<\/p>\n

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O simulador \u201cfoto real\u00edstico\u201d desenvolvido nos laborat\u00f3rios americanos, chamado Virtual Image Synthesis and Transformation for Autonomy (Vista), processa imagens reais, captadas por humanos dirigindo nas estradas, para ensinar ao carro as infinitas trajet\u00f3rias que ele pode tomar em uma situa\u00e7\u00e3o real de rua.<\/p>\n

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Nos testes realizados pelos pesquisadores, um ve\u00edculo aut\u00f4nomo em escala real treinado pelo simulador Vista conseguiu trafegar com seguran\u00e7a por ruas que ele nunca havia visto. Em situa\u00e7\u00f5es de quase acidente, o programa conseguiu recuperar a trajet\u00f3ria do carro em poucos segundos, evitando que a viagem terminasse em uma colis\u00e3o grave.<\/p>\n

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\u201c\u00c9 dif\u00edcil coletar dados de casos extremos que os humanos n\u00e3o experimentam com muita frequ\u00eancia nas estradas\u201d, afirma Alexander Amini, um dos respons\u00e1veis pela pesquisa. \u201cEm nossa simula\u00e7\u00e3o, entretanto, os sistemas de controle puderam experimentar essas situa\u00e7\u00f5es, aprender por si mesmos a se recuperar e permanecer robustos quando implantados em ve\u00edculos no mundo real\u201d, explica o cientista.<\/p>\n

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Mundo 3D<\/strong><\/p>\n

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O que se viu at\u00e9 agora na maioria dos grupos que estudam os carros aut\u00f4nomos \u00e9 o desenvolvimento quase manual de cen\u00e1rios que tentam imitar o mundo real. Tanto empresas quanto universidades que se debru\u00e7am sobre o tema costumam usar equipes de designers e engenheiros para esbo\u00e7ar a realidade. Esses ambientes virtuais s\u00e3o feitos com marca\u00e7\u00f5es precisas de estradas, faixas de rolamento e at\u00e9 \u00e1rvores nas margens do caminho. Um problema praticamente constante dessas simula\u00e7\u00f5es \u00e9 que elas costumam ficar muito distantes do mundo real. \u00c9 praticamente imposs\u00edvel considerar toda a complexidade de uma via de verdade dentro de um simulador.<\/p>\n

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No mecanismo de simula\u00e7\u00e3o orientado por dados reais do MIT, o carro sem motorista \u00e9 capaz de perceber novas trajet\u00f3rias a partir da apar\u00eancia da estrada. E tamb\u00e9m processar a dist\u00e2ncia e o movimento de tudo o que estiver em seu campo de vis\u00e3o.<\/p>\n

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O sistema, abastecido com imagens de v\u00eddeos de seres humanos dirigindo pelas estradas, projeta os pixels de cada quadro que ele enxerga em um tipo de nuvem de pontos 3D. Quando o ve\u00edculo d\u00e1 um comando de dire\u00e7\u00e3o, o programa de controle sintetiza uma nova trajet\u00f3ria por meio da nuvem de pontos, com base na orienta\u00e7\u00e3o e na velocidade do ve\u00edculo. Conforme o ve\u00edculo vai se deslocando, seus novos pontos de vista v\u00e3o sendo reprocessados, o que permite ao sistema ter a no\u00e7\u00e3o de profundidade. (O Estado de S. Paulo)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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