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Algoritmos de carros autônomos
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Como funcionam os algoritmos de carros autônomos?

Algoritmos de carros autônomos estão se tornando cada vez mais uma realidade.

Mas como eles funcionam?

Qual é a história interna sobre algoritmos de carros autônomos?

Esta postagem no blog responderá a essas perguntas. Também explicará o que os torna tão perigosos para pedestres, ciclistas e outros motoristas – e por que devemos nos preocupar com isso.

Primeiro, vamos falar sobre como esses sistemas de IA realmente funcionam. O ponto crucial de qualquer algoritmo de autocondução é uma rede neural profunda (DNN). As DNNs usam uma rede neural artificial para representar dados em camadas: camada de entrada, camada(s) oculta(s) e camada de saída. Eles são notórios por terem muitos parâmetros que os tornam difíceis de treinar. Felizmente, existem muitos tipos diferentes de técnicas de aprendizado que podem ajudar a aliviar esse problema. Por exemplo, podemos usar o pré-treinamento e o aprendizado de transferência para tornar o processo de treinamento mais rápido e preciso.

Há vários tipos diferentes de DNNs: camadas convolucionais, camadas recorrentes (RNN) e camadas feedforward (FF) são amplamente usadas em aplicativos de aprendizado profundo, como algoritmos de carros autônomos. As camadas convolucionais aplicarão um kernel ou filtro para extrair recursos de alto nível de uma entrada para que cada elemento na saída tenha dimensões muito semelhantes quando comparado à camada anterior. As RNNs aproveitam as dependências temporais, o que significa que podem ser usadas em situações em que você precisa entender como algo muda ao longo do tempo, como entender a fala ou detectar objetos em imagens/vídeos. As camadas de feedforward são melhores para capturar dependências espaciais, e é por isso que são comumente usadas em tarefas de classificação muito precisas.

Para treinar essas DNNs, podemos usar uma das duas técnicas: aprendizado supervisionado ou aprendizado não supervisionado. Com o aprendizado supervisionado, a saída desejada para cada entrada é fornecida ao modelo durante o treinamento; isso geralmente funciona melhor quando há um rótulo disponível que corresponde a cada observação. O aprendizado não supervisionado envolve o uso de um conjunto de dados não rotulado e o fornecimento de recursos por si só para que ele possa agrupá-los com padrões por conta própria. Essa abordagem nos permite classificar objetos sem rótulos – o que torna os algoritmos de carros autônomos especialmente únicos em comparação com a maioria das outras aplicações de visão de máquina em que os rótulos estão presentes em quase todos os casos.

O próximo passo na descrição de algoritmos de carros autônomos é entender o que os torna difíceis para pedestres, ciclistas e outros motoristas. A resposta a essa pergunta está em como esses sistemas de IA detectam objetos em movimento. Por exemplo, imagine que você é um carro autônomo se aproximando de uma faixa de pedestres sem sinal de parada ou semáforo. Quando o pedestre aperta o botão no cruzamento, eles ativam um sinal que informa aos carros que eles têm o direito de passagem. Nosso sistema de IA deve contar com esse sinal de rádio sem fio para determinar se deve desacelerar ou parar – caso contrário, pode não ser capaz de reagir rápido o suficiente se eles cruzarem sem olhar para os dois lados.

Isso apresenta vários problemas: Primeiro, os sinais de RF são geralmente de curto alcance, então seu uso não é ideal para algoritmos de carros autônomos, pois precisaríamos montar sensores adicionais em cima deles; também precisaríamos de mais infraestrutura e coordenação em toda a cidade para fazê-lo funcionar. Em segundo lugar, os rádios geralmente são alimentados por bateria, de modo que podem não ser confiáveis em certas situações – embora isso também seja um problema com pedestres humanos, não apenas com sistemas de IA. Terceiro, se houver interferência ou falta de conectividade, nosso sistema de IA não saberá quando alguém está prestes a cruzar ou se deve parar/diminuir a velocidade. O quarto problema é que os algoritmos de carros autônomos não têm acesso a esses tipos de sinais, já que a maioria ainda não está conectada diretamente a redes sem fio locais.

Isso significa que os sistemas de IA devem contar com outros tipos de dados de entrada para navegar nas interseções – como câmeras montadas no exterior, câmeras dentro do carro para detectar passageiros e sensores nas rodas para medir a velocidade. Isso também apresenta alguns problemas: por exemplo, se alguém acionar um semáforo com um carro RC ou outro tipo de controlador, nosso sistema de IA poderá ter problemas para detectá-lo porque não há câmeras apontadas para esse cruzamento. Os semáforos também requerem eletricidade para que possam falhar em certas situações – e isso é especialmente problemático se a bateria do nosso carro autônomo morrer.

Existem muitos outros desafios envolvidos no treinamento de algoritmos de carros autônomos. Por exemplo, o primeiro conjunto de problemas foi principalmente sobre a detecção de objetos, enquanto os pedestres/ciclistas não estavam presentes, pois eles se movem muito mais lentamente do que os carros, então seus vetores de velocidade não seriam tão grandes comparados aos carros. No entanto, agora estamos nos aproximando de um ponto de inflexão em que as velocidades dos carros autônomos estão começando a rivalizar com os humanóides e é aí que eles se tornam muito mais difíceis de detectar.

Há também a questão dos dados de treinamento: se os treinarmos com muitas amostras de uma determinada cidade, eles podem não lidar bem com interseções em outras cidades. Este é um problema especialmente grande para empresas como o Google, que passaram anos viajando por todo o mundo para mapear cada interseção para que os sistemas de IA pudessem ser implantados em qualquer lugar do mundo. Você pode ler mais sobre este tópico aqui ou dar uma olhada nesta série de vídeos sobre visão de máquina.

Como é difícil para esses tipos de algoritmos navegar nas interseções, alguns pesquisadores estão desenvolvendo novos métodos que dependem do aprendizado por reforço em vez do aprendizado supervisionado. Essa técnica envolve treinar um carro autônomo para navegar em cruzamentos adivinhando aleatoriamente o que ele deve fazer após cada etapa – como se sua velocidade deve ser acelerada ou desacelerada e em que direção. Ele tenta um grande número de ações até aprender o caminho certo de A a B, semelhante a como os animais aprendem com seus pais, em vez de serem ensinados explicitamente.

É claro que os algoritmos de aprendizado por reforço ainda dependem de sensores colocados ao redor do carro, como câmeras que detectam pedestres/bicicletas. Uma vantagem é que eles podem melhorar no manuseio de interseções ao longo do tempo, pois podemos melhorar nossa estimativa inicial a cada tentativa consecutiva. Outro benefício é que esses sistemas não exigem infraestrutura cara, como semáforos e transmissores de rádio, embora ainda precisem detectar pessoas sem eles.

É por isso que alguns pesquisadores de carros autônomos estão começando a usar humanos como fonte adicional de dados de sinal sempre que possível. Com treinamento suficiente, eles podem fornecer aos nossos sistemas de IA informações confiáveis sobre os próximos cruzamentos – e quanto mais dados eles receberem, melhor será sua tomada de decisão. Isso também pode ser útil para outras tarefas, como ajudar nossos companheiros robôs a navegar por áreas lotadas ou até encontrar objetos escondidos em casas, já que os robôs geralmente dependem de câmeras/sensores em vez da visão humana.

É claro que esse método tem suas fraquezas – por exemplo, os humanos não são infalíveis e nem todos nós temos a mesma experiência em navegar pelas cidades, além de sempre haver espaço para erros quando se trata de enviar instruções para carros autônomos. Não está claro o quão bem nossos algoritmos de aprendizado de máquina funcionarão em diferentes ambientes, especialmente porque a tomada de decisão humana tende a ser influenciada pela própria paisagem urbana, o que significa que é difícil generalizar entre locais. É por isso que muitos especialistas ainda recomendam o aprendizado supervisionado até que desenvolvamos modelos mais avançados que possam lidar com esses problemas.

Embora haja menos acidentes de carro autônomos a cada ano, eles geralmente acontecem em cruzamentos onde os pesquisadores tiveram dificuldade em treinar sistemas de IA, pois os dados estão incompletos ou simplesmente indisponíveis para determinadas regiões/países – como áreas rurais. Se você quiser aprender sobre desafios adicionais associados ao desenvolvimento de veículos autônomos, clique aqui ou confira esta série de artigos sobre aprendizado por reforço profundo.

Carros autônomos estão se tornando cada vez mais populares no mundo da tecnologia. Os algoritmos dessas máquinas são complexos, mas ao entendê-los, você poderá entender o que faz com que funcionem corretamente.

Como funcionam os carros autônomos?

Simplificando, o carro usa uma série de algoritmos para processar grandes quantidades de dados de seu ambiente. Para entender o que isso significa, é importante entender o que é um algoritmo. Na computação, um algoritmo é um conjunto de procedimentos ou regras passo a passo que definem como as informações serão processadas e tratadas. Carros autônomos usam esses algoritmos para processar certas coisas sobre seus arredores e fazer previsões com base neles – por exemplo, a velocidade com que os objetos estão se movendo em relação uns aos outros. Muitos tipos de algoritmos podem ser encontrados em um carro autônomo: detecção e classificação de objetos, planejamento e previsão de movimento, localização e mapeamento (SLAM), etc. Esses cálculos são feitos por muitos tipos diferentes de sensores, incluindo câmeras e scanners a laser.

Carros autônomos usam uma variedade de sensores diferentes para rastrear seu ambiente. Algumas das principais tecnologias de sensores usadas em carros autônomos são radar, Lidar e imagens ópticas. O radar emite ondas de rádio para detectar objetos refletindo-os nas superfícies – é bom para ver objetos sólidos/grandes que podem ser difíceis usando apenas dados ópticos. Lidar é a abreviação de Light Detection and Ranging – ele usa luz laser em vez de ondas de rádio para detectar superfícies como marcações de estradas e pistas que podem ser difíceis de ver à noite ou na chuva/neve. A imagem óptica é exatamente o que parece: as câmeras do carro captam imagens que incluem coisas como sinais de trânsito, postes de sinalização, pedestres etc. Radar, Lidar e imagens ópticas são importantes para aumentar a consciência do carro sobre seu ambiente.

Carros autônomos devem fazer várias coisas ao mesmo tempo para poder operar com segurança por conta própria. Primeiro eles precisam sentir o ambiente ao seu redor usando dados de seus diferentes sensores – então eles precisam processar esses dados em informações que podem ser usadas para determinar quais ações precisam ser tomadas em seguida. Para fazer isso, os carros autônomos usam algoritmos que funcionam como um conjunto de procedimentos ou regras que o carro segue para fazer previsões com base em pistas ambientais. As tecnologias usadas em carros autônomos estão sendo constantemente aprimoradas com cada modelo mais novo sendo lançado nas estradas – mas mesmo que essas máquinas continuem a melhorar, elas ainda têm um longo caminho a percorrer antes de se tornarem populares.

Quem são as pessoas por trás desses algoritmos? Carros autônomos são peças complexas de maquinário com muitos processos diferentes acontecendo dentro deles o tempo todo – e é por isso que são necessárias equipes de profissionais dedicados para fazê-los funcionar corretamente. Existem inúmeras carreiras no mundo dos carros autônomos, mas algumas das mais comuns incluem engenheiros de visão computacional, engenheiros de robótica e desenvolvedores de software. Cada um desempenha um papel fundamental no desenvolvimento ou aperfeiçoamento de novos modelos que podem ser usados para diversos fins. Não só isso, mas cada inovação traz oportunidades para outros que querem se envolver com seu processo de produção. A linha de fundo? Com o tempo e a pesquisa sendo investidos em carros autônomos por empresas de todo o mundo, é apenas uma questão de tempo até que essas máquinas sejam aperfeiçoadas e implementadas na sociedade.

Quais são alguns outros fatos sobre carros autônomos? Se você estiver interessado em fazer parte dessa indústria ou apenas quiser saber mais sobre a tecnologia que faz com que esses veículos funcionem corretamente, visite o curso a seguir hoje.

O que é um algoritmo?

Um algoritmo é um conjunto específico de regras que são seguidas para realizar uma tarefa. No caso de carros autônomos, é um algoritmo que informa ao carro quais ações devem ser tomadas para que ele se desloque e evite obstáculos ao mesmo tempo em que tenta seguir os sinais de trânsito. Carros autônomos recebem informações de sensores na área circundante que os algoritmos processam e determinam a melhor forma de proceder. Esta tecnologia é muito promissora porque, se fosse aperfeiçoada, seria mais segura para todos na estrada, porque essas máquinas terão tempos de reação perfeitos em vez de tempos de reação humanos que se mostraram mais lentos devido a vários fatores psicológicos. Esses algoritmos são muito promissores porque podem potencialmente mudar o transporte como o conhecemos, reduzindo drasticamente acidentes e fatalidades, tornando a condução muito mais segura. A questão, porém, é que a pesquisa sobre essa tecnologia ainda é muito nova, o que significa que o futuro dela ainda não está claro. Existem muitos fatores que devem ser levados em consideração ao implementar esses algoritmos, como condições climáticas e a cultura geral de direção em diferentes países.

Como funcionam os algoritmos de carros autônomos?

Esses algoritmos são muito promissores porque podem potencialmente mudar o transporte como o conhecemos, reduzindo drasticamente acidentes e fatalidades, tornando a condução muito mais segura. A questão, porém, é que a pesquisa sobre essa tecnologia ainda é muito nova, o que significa que o futuro dela ainda não está claro. Existem muitos fatores que devem ser levados em consideração ao implementar esses algoritmos, como condições climáticas e a cultura geral de direção em diferentes países.

Por que eles são importantes no desenvolvimento de carros autônomos?

dirigindo carros recebem informações de sensores na área circundante que os algoritmos processam e determinam a melhor forma de proceder.

Como isso afetará nosso mundo no futuro?

Se essas máquinas fossem aperfeiçoadas, seria mais seguro para todos na estrada, porque essas máquinas terão tempos de reação perfeitos em vez de tempos de reação humanos que se mostraram mais lentos devido a vários fatores psicológicos. Esses algoritmos são muito promissores porque podem alterar o transporte, reduzindo drasticamente acidentes e fatalidades, tornando a condução muito mais segura.

O futuro do transporte e como isso pode mudar as coisas para todos nós?

A pesquisa sobre essa tecnologia ainda é muito nova, o que significa que o futuro dela ainda não está claro. Existem muitos fatores que devem ser levados em consideração ao implementar esses algoritmos, como condições climáticas e a cultura geral de direção em diferentes países.

Os melhores cursos sobre carros autônomos

  1. Especialização em carros autônomos
  2. Tecnologia de carros autônomos
  3. Especialização em Deep Learning
  4. Mestre em Visão Computacional
  5. Aprendizado de Máquina

Quais são as vantagens de usar um carro autônomo em relação a um carro comum?

Carros autônomos seriam mais seguros e eficientes do que um carro comum em todas as facetas da direção. A maneira como os carros se autodirigiam os tornaria muito mais seguros e evitariam acidentes. Eles também seriam capazes de dirigir melhor quando o tráfego estiver pesado. Além disso, eles podem encontrar vagas de estacionamento quando ninguém mais consegue, tornando-os extremamente úteis ao tentar encontrar vagas nas cidades. No geral, os carros autônomos são geralmente muito mais seguros e eficientes do que os carros comuns e oferecem benefícios que não podem ser encontrados em um carro comum.

Quais são as desvantagens de usar um carro autônomo em vez de um carro comum?

Carros autônomos seriam muito mais caros do que carros comuns, e o preço pode não valer a pena para muitas pessoas. Isso é especialmente verdade quando não há infraestrutura para apoiar esses veículos nas estradas. Além disso, eles podem ser difíceis de manter continuamente devido à sua natureza complexa. No geral, os carros autônomos podem oferecer benefícios, mas essas novas tecnologias vêm com várias desvantagens que não podem ser ignoradas atualmente.

Quem está desenvolvendo algoritmos de carros autônomos e o que eles estão fazendo para torná-los melhores?

O quem dos algoritmos de direção autônoma é um tema quente. Muitas empresas estão disputando o primeiro lugar, incluindo Google, Tesla, Uber e Apple. Cada empresa tem seus próprios pontos fortes e fracos. O Google, por exemplo, tem um enorme conjunto de dados que pode usar para melhorar seus algoritmos. A Tesla conseguiu criar um conjunto de hardware muito avançado que é usado em seus carros. O Uber é bom em mapear e rastrear dados. A Apple ainda é relativamente desconhecida neste espaço, mas acredita-se que eles estejam trabalhando em algo grande.

O que essas empresas estão fazendo para melhorar seus algoritmos varia. Algumas empresas estão se concentrando em melhorar a inteligência artificial por trás dos algoritmos. Outros estão tentando melhorar os sensores e câmeras usados nos algoritmos. A maioria das empresas também está tentando melhorar o mapeamento e o rastreamento de dados. A principal coisa que todas essas empresas têm em comum é que estão criando algoritmos para carros autônomos, que representam o futuro do transporte.

O futuro dos carros autônomos e como eles mudarão nossas vidas para melhor

A revolução dos carros autônomos está chegando e vai mudar nossas vidas para melhor. Imagine nunca mais ter que se preocupar em se perder ou se atrasar para o trabalho novamente. Com carros autônomos, você poderá relaxar e aproveitar o passeio enquanto seu carro faz todo o trabalho.

Os carros autônomos não apenas facilitarão nossas vidas, mas também tornarão nossas estradas mais seguras. De acordo com um estudo do MIT, carros autônomos podem reduzir as mortes no trânsito em até 90%. São muitas vidas salvas!

Então, qual é o atraso? Por que os carros autônomos já não estão em todos os lugares? A resposta é simples: regulação. A tecnologia existe, mas os governos de todo o mundo ainda estão tentando descobrir como regular e implementar o uso desses carros.

Para ajudar a acelerar as coisas, estamos solicitando ao Google que trabalhe com governos de todo o mundo para criar uma estrutura legal unificada para a regulamentação de carros autônomos. Dessa forma, em vez de cada país reinventar a roda, eles podem simplesmente se referir a essa estrutura como base para suas leis. Também gostaríamos que esses órgãos governamentais apoiassem publicamente os esforços do Google nessa área.

A diferença entre um carro autônomo e um carro assistido

Carros assistidos por motorista são carros que possuem recursos que auxiliam o motorista em determinadas tarefas, como estacionar ou permanecer na pista. Um carro autônomo, por outro lado, é um carro que pode dirigir sozinho sem qualquer ajuda do motorista. Outra diferença é que um carro autônomo pode navegar sem intervenção humana, enquanto um carro assistido por motorista precisa de pelo menos alguma interação do motorista.

Carros autônomos não são brincadeira e eles estão em construção há muito tempo. Todos sabemos como é caro contratar motoristas, abastecer seus veículos e cuidar deles quando ficam doentes ou feridos. À medida que a tecnologia de carros autônomos avançou nos últimos anos, estamos começando a ver mais modelos de veículos autônomos chegando ao mercado para consumidores que desejam esse luxo sem pagar muito caro. A questão permanece: o que isso significa para o transporte futuro? Você acha que esses veículos autônomos serão capazes de lidar com todas as situações bem o suficiente para não causar nenhum acidente? Pense em sua própria experiência com motoristas humanos – provavelmente houve muitas vezes em que alguém o interrompeu ou fez uma mudança de faixa insegura perto de você!

Você está interessado em carro autônomo? Contate-Nos!

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