Q&A: Quais os limites atuais de aprendizado de máquina e do uso da Inteligência Artificial em carros autônomos?

Quais os limites atuais de aprendizado de máquina e do uso da Inteligência Artificial em carros autônomos? – Leandro Gabriel 

Olá Leandro Gabriel, a beleza de tais sistemas complexos de Inteligência Artificial é que estamos, precisamente, procurando replicar o motorista humano de alguma forma, e seu processo de percepção e tomada de decisão.

E isso é válido para as mais variadas aplicações autônomas, especialmente se considerarmos o uso de AGI (Inteligência Artificial Genérica) e a evolução de sistemas autônomos, por exemplo, em relação a onde o ML/DL realmente pode impactar, que é cada vez mais dependente da inovação e independente do tipo de aprendizado.

Nesse sentido, e considerando todas as possibilidades e limites de AI para usar em um sistema de direção totalmente autônomo (nível 5), e as mais diversas tecnologias de sensoriamento, como reconhecimento de imagem, voz, etc., a inovação será sempre um limite relevante para a existência de um veículo realmente inteligente.

Note também que, da mesma forma, esse sistema também pode utilizar os mais variados tipos de aprendizado. Por exemplo, os dados de clustering podem ser relevantes para identificar objetos externos, enquanto os sistemas preditivos podem ser relevantes para identificar os riscos potenciais de movimento desses objetos, levando em conta a ações como acelerar ou frear.

Outro ponto relevante é que a estratégia comercial e o investimento são fundamentais para os veículos autônomos, já que esta indústria depende de duas variáveis muito relevantes e complementares: segurança e custos. Por exemplo, a maioria deles usa o LIDAR, uma tecnologia baseada em laser, como a principal solução de monitoramento, mas isso é muito caro para o mercado de massa.