5 razões pelas quais os carros autônomos ainda não são amplamente utilizados

Talvez estejamos gradualmente entrando na era dos carros autônomos, quando uma série de "chefes" no mundo da tecnologia, como Apple, Google e especialmente Tesla, estão segurando projetos de desenvolvimento de tecnologia em suas mãos. A tecnologia de carros sem motorista é extremamente ambiciosa. No entanto, apesar dos enormes investimentos e dos esforços incansáveis ​​das empresas, os carros totalmente automatizados ainda não são amplamente utilizados.

Na verdade, ainda existem muitos desafios básicos que os fabricantes devem resolver antes de pensar em lançar um carro totalmente automatizado e verdadeiramente seguro, que possa passar por testes complexos e, principalmente, ganhar a confiança dos usuários ao lidar com situações reais. Abaixo estão 5 razões que explicam a situação atual porque os carros autônomos ainda não são comumente usados ​​no mundo, embora tenham sido muito investidos e promovidos nos últimos tempos.

Sensor

Os carros autônomos usam uma variedade de sensores básicos a avançados para observar e perceber o que está ao seu redor em tempo real, ajudando-os a detectar objetos como pedestres, outros veículos e sinais de trânsito. Por exemplo, sensores de imagem (câmeras) ajudam o carro a observar objetos. Os sensores Lidar usam lasers para medir a distância entre objetos e veículos. Os sensores de radar são responsáveis ​​por detectar objetos, rastreando sua velocidade e direção.

Carros autônomos usam sistemas de sensores complexos

Todos esses sensores coletam dados e os enviam de volta ao sistema de controle do carro (geralmente um computador AI). Aqui, os dados serão cuidadosamente analisados ​​para ajudar o carro a tomar decisões mais precisas, por exemplo, onde dirigir ou quando frear, força de frenagem... Um carro totalmente automatizado precisará de um sistema de sensores que funcione sem erros em todas as condições e ambientes. sem intervenção humana.

No entanto, testes reais mostraram que fatores como condições climáticas adversas, tráfego intenso, sinais de trânsito com desenhos complexos... podem afetar negativamente a precisão do sensor. O radar usado pelos carros Tesla é menos afetado por condições climáticas adversas, mas o desafio permanece em garantir que o sensor possa detectar todos os objetos com o nível de certeza necessário para garantir segurança absoluta às pessoas sentadas no carro.

Para que um veículo autónomo opere de forma verdadeiramente segura, este sistema de sensores deve funcionar bem em todas as condições meteorológicas em qualquer lugar do planeta, do Alasca a Zanzibar. E em cidades lotadas com situações de trânsito complicadas, como Cairo ou Hanói. Este ainda é um grande desafio para as empresas, incluindo a Tesla.

Inteligência artificial

Conforme mencionado, a maioria dos veículos autônomos utilizará inteligência artificial e aprendizado de máquina para processar dados obtidos de sistemas de sensores e tomar decisões específicas para cada situação. Isso pode ser comparado ao cérebro do carro.

Os algoritmos de IA são treinados para identificar os objetos detectados pelo sensor e, em seguida, classificá-los com precisão. Em seguida, o computador utiliza essas informações para decidir se o carro precisa tomar alguma ação, como frear ou desviar, para evitar um objeto.

IA pode ser considerada o cérebro dos veículos autônomos

No futuro, as máquinas serão capazes de realizar este trabalho de detecção e classificação de forma mais eficaz do que os próprios humanos. Mas atualmente não há garantia de que os algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​em carros sejam absolutamente seguros. Há necessidade de padronização sobre como os sistemas de aprendizado de máquina em veículos autônomos devem ser treinados, testados ou validados. Isto é apenas uma questão de tempo.

Estabilização

Quando um carro autônomo roda na estrada, ele está constantemente aprendendo, percorrendo novas estradas, detectando objetos que não encontrou durante o treinamento e é forçado a atualizar periodicamente seu software.

Como podemos garantir que o sistema continue tão seguro quanto a versão anterior? Ou se há erros ou vulnerabilidades que aparecem após a atualização do software que afetam o desempenho do veículo. Qualquer erro, por menor que seja, nesta situação pode levar a acidentes catastróficos.

Padrões

Ainda não existe um sistema de normas e regulamentos internacionais unificados para a tecnologia de veículos autónomos. Para este novo tipo de veículo, é necessário que haja novas regulamentações para cada função específica, como para sistemas automáticos de manutenção de faixa. A partir daí, os fabricantes de automóveis são obrigados a obedecer para que novos produtos sejam licenciados.

Esta é uma questão não só relacionada com a segurança, mas também com uma série de outros aspectos como o ambiente, a economia e a sociedade.

Aceitação social

Houve muitos acidentes envolvendo carros autônomos em geral e Tesla em particular. A aceitação social não é um problema apenas para quem quer comprar carros autónomos, mas também para quem partilha a estrada com eles.

Cada cidadão precisa de estar envolvido nas decisões sobre a introdução e adopção de veículos autónomos. A simples participação no trânsito com sistemas de inteligência artificial não tem precedentes e as pessoas têm o direito de questionar a segurança da comunidade.

Os três primeiros desafios devem ser enfrentados para ajudar a superar os dois últimos. É claro que a corrida no campo dos veículos autônomos não vai esfriar. Mas sem uma reunião entre fabricantes, consumidores, órgãos fiscalizadores e reguladores, os carros autônomos provavelmente só circularão em estradas de teste por muitos anos.

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