O sucesso ou o fracasso dos carros autônomos – isto é, se você eventualmente conseguirá navegar na web, converse com amigos, leia e-mails ou até mesmo tire uma soneca enquanto seu carro pilota sozinho pela estrada - tudo se resume a código. Toda grande montadora emprega um exército de programadores encarregados praticamente do mesmo objetivo: escrever o código que mantém um carro rodando com segurança na estrada até seu destino.
Conteúdo
- Um código serve para todos
- Mais é melhor
- Aprendendo com os outros
- Falando a mesma língua
O problema é que, eventualmente, todos compartilharão o mesmo caminho. O que levanta a questão: se os sistemas de condução autónoma não conseguem comunicar entre si, será que vários sistemas podem navegar com segurança nas estradas sem conflitos?
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“Todos que participaram do primeiro Desafio Urbano DARPA em 2007 tinham preocupações semelhantes”, lembra Bryan Salesky, que ajudou a construir o Chevy Suburban autônomo que percorreu o complexo percurso urbano até vitória. Hoje ele é o CEO da Argo AI, com sede em Pittsburgh, Pensilvânia, a empresa que a Ford contratou para construir o sistema de direção automatizado que será lançado em 2021.
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“Foi a primeira vez que vários sistemas de direção operaram no mesmo percurso de teste e interagindo uns com os outros e precisando obedecer às mesmas regras de trânsito e assim por diante”, lembra o high-tech empreendedor. “Ficamos encantados em ver que as interações eram surpreendentemente humanas. Os sistemas avançados foram capazes de interagir com outro tráfego robótico sem problemas.”
Hoje, o “desafio” é muito diferente. Não se trata de saber se conseguiremos alcançar a autonomia, mas sim de qual empresa produzirá o primeiro veículo e ganhará a vantagem de ser o pioneiro no mercado.
Os desenvolvedores de IA e defensores da segurança acreditam que um único sistema de direção é o caminho mais seguro e eficiente para a direção autônoma.
A corrida também passou de um percurso de teste relativamente pequeno e altamente controlado para o mundo real. A geografia é mais diversificada. Há mais carros autônomos competindo pelo prêmio. E desde pedestres até bolas quicando, os obstáculos são mais imprevisíveis do que nunca. Sem mencionar que os veículos autônomos terão que compartilhar a estrada com aqueles dirigidos por sua mãe, seu pai, sua tia Ida e todos os outros humanos que escolherem pilotar seus veículos.
Em suma, há mais riscos. Se um sistema de condução falhasse durante o Desafio Urbano, o veículo causaria poucos danos a pessoas ou propriedades. Isso não pode ser dito sobre um veículo autônomo (AV) fora de controle no centro de Pittsburgh, por exemplo. Procurar "Uber e pedestre”, se você tiver alguma dúvida.
Então, os sistemas autônomos concorrentes ainda podem coexistir?
Um código serve para todos
Infelizmente, há pouco consenso sobre esse assunto. Alguns criadores de IA e defensores da segurança pensam que um único sistema de condução – um conjunto único de códigos que gere todas as responsabilidades de condução – é o caminho mais seguro e eficiente para a condução autónoma.
“Se tivéssemos um sistema único com expectativas claras, resultados claros, modos de falha e resultados claros seria um maior nível de transparência e compreensão”, diz Deborah Hersman, CEO da National Safety Conselho. “Não haveria mais corrida para obter a vantagem de ser o pioneiro na evolução sem motorista, e cada desenvolvedor estaria construindo em torno de algo seguro.”
Outros acham que um conjunto padronizado de regras sobre como os VAs devem se comportar em diferentes situações é a melhor abordagem. Relativamente recém-chegados à corrida AV, NuTonomy e Voyage são a favor de tal estratégia. Ambos publicaram artigos que fornecem uma estrutura de como um veículo autônomo deve se comportar em uma ampla gama de circunstâncias, incluindo pedestres sendo na estrada, carros próximos fazendo marcha-atrás e chegada a uma parada de quatro vias, que eles esperam que outros desenvolvedores usem como base para seus esforços de programação.
A Voyage tornou os procedimentos internos de segurança, materiais e códigos de teste da empresa todos de código aberto para fornecer “um recurso de segurança fundamental na indústria”. CEO Oliver Cameron Cameron disse à Ars Technica que depois da colisão mortal do Uber em Tempe, Arizona, ele teve que gastar muito tempo acalmando as pessoas, dizendo-lhes que foi um incidente isolado. “Mas a verdade é que todos na indústria estão reinventando a tecnologia e os processos de segurança, o que é incrivelmente perigoso”, disse Cameron à revista. “Código aberto significa mais olhos, mais diversidade e mais feedback.”
Mais é melhor
No entanto, alguns especialistas veem um sério risco na abordagem de um código único. “Isso prende todos em um único sistema que pode não permitir inovações ou mudanças futuras”, alerta Salesky, da Argo. “Nem todo mundo está resolvendo pelos mesmos motivos ou soluções.”
“[Compartilhar dados e trabalho] é a única maneira de produzir a IA mais segura e eficiente possível.”
Em vez disso, Salesky e outros acreditam que há utilidade em ter múltiplos esforços, múltiplas abordagens para resolver o problema: “Design a diversidade é um dos pilares da construção de sistemas robustos e tolerantes a falhas que possam responder melhor a condições desafiadoras e ambientes. Não vimos nenhuma interação adversa entre nosso sistema e outros sistemas concorrentes na Bay Area ou em Pittsburgh – e não esperamos que isso aconteça.”
Embora não tenha havido conflitos entre carros “autônomos” competitivos na Cidade de Ferro, ou em qualquer outro lugar, houve alguns acidentes notáveis com veículos dirigidos e pedestres que podem estar relacionados aos sistemas programação. E nem todos os participantes sobreviveu.
Aprendendo com os outros
Uma coisa com a qual todos parecem concordar é que a segurança deve estar em primeiro lugar. “As montadoras devem concordar em parar de competir em segurança”, diz Hersman, do NSC. “Todo mundo quer comprar um escolha de segurança superior. Mas isso apenas diz que um carro é melhor que outro. As montadoras precisam seguir uma página do manual da indústria da aviação. Eles precisam elevar voluntariamente a segurança ao seu foco principal e compartilhar suas pesquisas, o que aprenderam por meio de experimentação para garantir que não apenas uma montadora fabricará os [AVs] mais seguros, mas todos serão os mais seguro.”
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Embora o compartilhamento de dados - quaisquer dados - seja um tema quente no momento, que ninguém quer discutir ou ao qual ninguém quer se associar, graças a Facebook e Cambridge Analytica, alguns acreditam que é a chave para o sucesso do movimento autônomo daqui para frente. “Compartilhar trabalho é essencial para desenvolver tecnologias robustas que possam se comunicar e trabalhar em conjunto em uma rede padrão que ainda não foi definida”, afirma Bryan Reimer. “É a única maneira de produzir a IA mais segura e com a melhor condução possível.”
Casos extremos – eventos raros que sobrecarregam as capacidades dos sistemas autónomos – podem ser uma das razões mais convincentes para os fabricantes de automóveis partilharem conhecimento. Pense em outros motoristas desviando inesperadamente, em detritos na estrada ou em sacos plásticos sendo soprados na frente de um veículo. Como esses eventos ocorrem com pouca frequência e os computadores atualmente não têm bom senso para decidir como responder, é difícil treinar AVs para lidar com casos extremos.
A maioria dos fabricantes de automóveis não abre mão da sua “vantagem competitiva” facilmente – os procedimentos de segurança são propriedade intelectual para eles.
Mas, ao compartilhar entre si informações de casos extremos que aconteceram, as empresas de AV podem testar seus sistemas em simuladores para ver como eles responderiam e ajustá-los quando necessário, beneficiando-se uns dos outros experiência.
“Precisamos ter alguns padrões mínimos de desempenho ou expectativas para criar uma abordagem de ‘cintos e suspensórios’ em relação à segurança”, diz Hersman do NSC.
A questão é que tipo de dados devem ser compartilhados. Muitas montadoras estão conversando ativamente com órgãos reguladores e outros membros da comunidade automotiva para discutir melhores práticas. Mas a maioria não desiste facilmente da sua “vantagem competitiva” – os procedimentos de segurança são propriedade intelectual para eles.
“Nem todos os dados devem ser partilhados em todas as circunstâncias”, afirma Rami Sass, CEO da Whitesource, que fornece às equipes de desenvolvimento de software e segurança total controle e visibilidade sobre seu código aberto uso. “Mas os dados que terão impacto nos recursos de segurança e na capacidade do AV de manter a segurança e a segurança terá que ser um esforço comum para que [a transição de dirigido para sem motorista] funcione apropriadamente."
Falando a mesma língua
Embora o código compatível não seja necessariamente uma preocupação para a maioria, todos concordam que uma linguagem comum para facilitar a comunicação entre veículos é obrigatória. Mesmo assim, a comunicação entre veículos não é um elemento obrigatório na equação da condução autônoma.
NVIDIA DRIVE — Demonstração do GTC 2018
“Simplesmente se torna outro sensor, coletando informações sobre o estado do trânsito, a posição de outros veículos e sua velocidade”, diz Danny Shapiro, diretor automotivo da gigante de chipsets Nvidia. O gigante do chipset assumiu uma posição dominante nos últimos anos no desenvolvimento de computadores super-rápidos para veículos que permitem que os carros dirijam de forma autônoma. “Esses dados ajudarão os carros a enxergar as curvas mais cedo, identificar o tráfego em sentido contrário mais cedo e nos dizer para ajustar a velocidade para evitar uma colisão”, diz Shapiro. “Mas é preciso que haja uma linguagem comum, algo que todos os sistemas possam compreender.”
Infelizmente, o V2V está muito longe de ser padronizado. “Portanto, estamos agora construindo sistemas que podem tomar decisões independentes, não conectados a outro carro ou à nuvem, mas sendo capazes de perceber o que está ao seu redor”, diz Shapiro.
No momento, o objetivo é ter carros que possam circular com segurança dentro de uma determinada área geográfica nos próximos anos. Eles serão usados para aplicações de mobilidade como serviço. Ford, GM, Tesla, Uber e Waymo prometeram lançar operações autônomas de transporte compartilhado e estão no bom caminho para cumprir essa promessa.
No entanto, estes AVs de primeira geração não serão capazes de circular sozinhos em qualquer lugar, a qualquer hora e sob quaisquer condições. Para que isso aconteça, a maioria dos especialistas acredita que a comunicação entre veículos – portanto, a compatibilidade – é necessária se os veículos quiserem coexistir sem conflitos. Então, quando isso vai acontecer? Seu palpite é tão bom quanto o de qualquer um. Se as partilhas de viagens autónomas forem um sucesso comercial, os promotores poderão não ter incentivos para dar o próximo passo: um carro totalmente autónomo na sua garagem.
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