Utilizando o conceito de deep learning, por meio do qual os computadores conseguem aprender a realizar tarefas cada vez melhor com base em tentativa e erro, a Audi criou um modelo de carro capaz de ensinar a si mesmo como estacionar em uma vaga dentro de um ambiente controlado. Depois de algum tempo, o veículo era capaz de encontrar o lugar para parar e fazer a manobra com sucesso a partir de vários ângulos sem qualquer ajuda humana. Chamado Audi Q2 Deep Learning Concept, o modelo de carro utilizado foi feito em uma escala de 1:8 com relação a um veículo real, de forma que seu tamanho é parecido com o de um carrinho de controle remoto. Ele foi produzido unicamente com o propósito de aprender a estacionar, o que foi feito com base em informações inseridas em seu algoritmo e dados coletados a partir de suas próprias tentativas. O sistema conta com 10 sensores ultrassônicos e duas câmeras, sendo uma frontal e a outra traseira. Com base nas informações que extrai desses aparelhos, o modelo consegue encontrar o espaço da vaga, calcular como deve se mover para entrar nela e, por fim, fazer a manobra. Cada tentativa recebe uma nota e, dessa forma, o veículo diminui cada vez mais os seus erros.
Passos rumo aos autônomos.
O experimento atual é parte dos esforços da Audi Electronics Venture, a subsidiária da empresa automotiva focada em tecnologias para produtos futuros. Os engenheiros da companhia devem eventualmente levar tudo isso para veículos de produção. Além disso, a fabricante está trabalhando com a Mobileye para melhorar seu software de reconhecimento de imagens e com a NVIDIA para aprimorar o controlador de hardware do sistema. A primeira linha de carros da companhia a ver algo dessa tecnologia deve ser a próxima geração da família A8 de sedãs de luxo, que provavelmente não conseguirão aprender a estacionar sozinhos, mas devem utilizar o deep learning para melhorar processos internos. Ainda assim, esse tipo de inteligência artificial é um passo necessário para a produção de carros totalmente autônomos.
Fonte: tecmundo
