Os dados por trás dos carros que dirigem por conta própria

0

Há muito tempo, nossa visão de futuro incluiria carros voadores. Embora isso possa um dia ser uma realidade, não é hoje. Mas algo que é possível? Verdadeiramente autônomos, veículos que se dirigem sozinhos. Dado o caminho AI está começando a tomar conta do mundo, pode muito bem ser uma realidade em breve. Mas mesmo que a tecnologia exista - e muitos de nós já ouvimos histórias e vimos demonstrações de carros que se auto dirigem - é difícil imaginar nossas estradas cheias delas. Os veículos sem condutor ainda são, em essência, um novo conceito para nós como uma sociedade. Eles não só são escassos na natureza, mas ainda estamos trabalhando a problemas de regulamentação e ramificações legais de sua existência.

Quando um veículo sem motorista está envolvido em um acidente ou causa danos - patrimoniais ou pessoais - quem está legalmente em falta? É o proprietário, que nem estava no controle? O fabricante do veículo em questão? Ou é o fornecedor ou prestador de serviços que controla o banco de dados e o sistema de autonomia do veículo? Temos um longo caminho a percorrer nessa frente, pelo menos até que possamos chamar os detalhes mais finos.

De acordo com a Intel, a tecnologia de veículos sem condutor irá contribuir com $7 trilhões para a economia global durante as próximas décadas e também salvará milhares - se não milhões - de vidas. Apesar deste crescente aumento na adoção, no entanto, o sentimento público ainda é um pouco difuso. O hardware que torna estes veículos possíveis ou operacionais, por exemplo, não é o que você poderia pensar. Pergunte a qualquer um, e eles provavelmente descreveriam controles do tipo robótico conectados a um chassi maior ou a um sistema baseado em pista onde todos os veículos funcionam em uma pista em estilo parque temático.

In reality, it’s data that will power the driverless vehicles of the future. Yes, digital data or information collected by a variety of sensors and monitoring systems and then passed through a big data platform — namely one connected to AI or aprendizagem de máquinas. It sounds a bit insane, especially when you consider that “data” or digital content is not exactly tangible in nature. How can a seemingly invisible or untouchable element have control over something so advanced as a driverless vehicle, and by proxy our lives?

A relação entre veículos automotores e dados

Para falar sem rodeios, veículos sem motorista não existiriam sem seus dados conectados. Eles simplesmente não seriam possíveis. A razão é que todas as informações do mundo real, situacionais e contextuais devem ser coletadas, processadas e depois implantadas para que um sistema automatizado possa realizar seu trabalho. Um veículo sem condutor deve permanecer ciente de outros veículos na estrada, pedestres e objetos próximos, para onde está indo e como isso se relaciona com sua posição atual.

A variety of sensors and devices collect the necessary information, transfer it through an open connection to a hub or main system and then receive it after it’s been collated and processed. That central system — often powered by AI or machine learning algorithms — is what turns the digital data into usable insights.

Mais importante ainda, este processo deve ser feito tão rapidamente que a unidade de controle do veículo tenha tempo para enviar e receber as informações relacionadas antes mesmo de tomar sua decisão de fracionamento de segundos. Ela deve ser capaz de dizer se um objeto está rolando na frente dele - a menos de uma milha - é uma bola ou uma criança. Além disso, também deve ser capaz de discernir se tem tempo suficiente para parar, se deve desviar do caminho ou se deve simplesmente continuar.

Isso também significa que o sistema é responsável por muitas vidas, mesmo em uma situação simples. É responsável por manter os passageiros dentro do veículo em segurança, mas também cobre qualquer pessoa na área ao redor - como a criança que perdeu sua bola.

Os dados impulsionam tudo isso, mesmo que às vezes seja difícil de entender.

Como os veículos automotores utilizam os dados

Os dados processados e utilizados pelos veículos sem condutor podem ser vitais e inconseqüentes no que diz respeito à importância geral. Conhecer seu ambiente ambiental e situacional, por exemplo, pode ser a diferença entre um acidente grave e uma operação confiável. Mas os dados sobre seus passageiros também podem fazer a diferença, mas não da mesma forma. Estes últimos poderiam ser levados em conta no ajuste das configurações de controle de temperatura dentro do veículo, dispositivos de entretenimento ou até mesmo acessórios dinâmicos como um sistema eletrônico de coloração de janelas.

As informações situacionais são vitais para a viagem do carro e suas principais operações. Os dados coletados sobre pontos de referência, estradas ou estruturas próximas podem ser usados para discernir sua localização atual. Este processo lhe permitiria identificar geograficamente uma posição com especificações precisas quando combinado com informações modernas de GPS.

LEIA TAMBÉM  COVID-19: Pesquisa em andamento sobre Coronavírus e Desenvolvimento de Vacinas

Os sistemas de informação geográfica são utilizados de muitas maneiras no setor. Eles podem ajudar a planejar rotas e identificar atalhos ou evitar o tráfego. Eles também podem sincronizar informações com servidores remotos, o que poderia relacioná-las com outros veículos próximos na mesma estrada. Um acidente que acabou de ocorrer, minutos à frente, poderia ser retransmitido para um veículo próximo, permitindo que ele pare ou diminua a velocidade conforme necessário. Além disso, um sensor tipo sonar permitiria que o veículo visse, medisse e visse o entorno o tempo todo.

Velocidade, hardware e desempenho e informações externas da carroceria permitem que os sistemas do veículo vejam suas condições atuais, o que pode se tornar ainda mais importante quando se trata de questões ambientais. Evitar estradas inundadas, por exemplo, exigiria que o veículo medisse constantemente os níveis de água que tocam o chassi e identificasse se a água comum é ou não suficientemente rasa para atravessar.

Os dados também estão sendo utilizados para preparar tanto os veículos quanto nossas estradas para sua chegada.

Dados operacionais de teste e de implantação

Antes que esses veículos possam ser lançados, precisamos estar preparados como sociedade, e os fabricantes devem ter a certeza de que eles trabalham como previsto. Essa garantia exige muitos e muitos testes, tanto em cidades reais quanto em estradas reais.

Todos os dados que estão sendo coletados também estão sendo introduzidos nos testes e na implantação para ajudar a otimizar os sistemas e hardware utilizados. Os sensores que podem ter um ponto cego, por exemplo, devem ser reconfigurados ou aumentados com dispositivos adicionais para corrigir vulnerabilidades. A única maneira de saber que tal sensor ou dispositivo não está medindo com precisão em estradas reais é testando-o.

Os veículos de auto-automoção do Google criam e processam até dois Petabytes de dados por anoque é de cerca de dois milhões de Gigabytes. Isso são muitos dados. Alguns deles são técnicos e locais - como o que o carro está fazendo em várias circunstâncias - enquanto há também dados comunitários ou externos e até mesmo dados pessoais sobre os passageiros dentro dele.

A distinção mais importante a fazer, entretanto, é que esses veículos e sistemas nunca param de coletar, processar ou usar dados até que sejam desligados e estacionados. Mesmo assim, os dados ainda estão sendo usados para tornar os sistemas mais poderosos, mais precisos e mais seguros.

Com dados suficientes, você pode começar a implantar sistemas de previsão que tomem decisões corretas com base em fatos. Essa bola rolou para a rua, por isso é provável que uma criança ou um pedestre a siga logo em seguida. Pare completamente o mais rápido possível e desvie se não puder. CEO da Intel Brian Krzanich disse-o melhor. "Os dados são o novo óleo". Ele vai alimentar os veículos do futuro e torná-los mais inteligentes, mais conscientes e mais eficientes do que nunca.

Entrar Privacidade e Segurança

Com todos esses dados sendo coletados e fluindo livremente entre sistemas, conexões abertas e sendo implantados, há algumas preocupações com relação à privacidade e segurança.

Para começar, como podemos impedir o acesso de hackers para os sistemas de controle de dados e causando estragos? E se você estiver em uma rodovia e o veículo for desligado por uma parte externa? Essa questão pode levar a alguns acidentes graves e fatais, com repercussões não só para você e seus colegas passageiros, mas também para aqueles que se encontram na mesma estrada.

A privacidade é outra preocupação. Se o veículo está constantemente coletando e relatando informações sobre os motoristas e passageiros, o que ele vê? Pode influenciar diretamente a sinalização rodoviária e os outdoors, por exemplo. Imagine um sistema dinâmico que pega produtos ou mercadorias que você está discutindo e depois os exibe em placas próximas para um impulso extra de publicidade - semelhante a como a Amazon e outros varejistas sugerem produtos usando seu histórico de navegação na Internet.

Unfortunately, as crucial as these elements are, it will take time to work out kinks with the technology. We’ll also need to be wary of how our personal data and privacy are handled in regard to the companies building these vehicles. We must find a way to protect ourselves, even from helpful and necessary systems like the ones powering driverless vehicles. Time, pesquisa, awareness and proper regulation are some of the better solutions, but it won’t happen overnight.


Kolabtree helps businesses worldwide hire freelance scientists and industry experts on demand. Our freelancers have helped companies publish research papers, develop products, analyze data, and more. It only takes a minute to tell us what you need done and get quotes from experts for free.


Unlock Corporate Benefits

• Secure Payment Assistance
• Onboarding Support
• Dedicated Account Manager

Sign up with your professional email to avail special advances offered against purchase orders, seamless multi-channel payments, and extended support for agreements.


Compartilhe.

Sobre o Autor

Nathan Sykes, o fundador da Finding an Outlet (https://www.findinganoutlet.com/), é de Pittsburgh, PA. Ele gosta de escrever sobre as últimas notícias e tendências em IA, grandes dados, computação em nuvem e outras tecnologias emergentes. Fique atualizado sobre tecnologia de negócios seguindo Nathan no Twitter @nathansykestech.

Deixe uma resposta