WEBJUMP Insigths 39 segura e mais rápida de realizar o trajeto, entregando soluções em um tempo de reação que chega a ser de 70% a 200% mais rápido do que o de um motorista humano. Para isso, foram feitos diversos testes, muitos deles avaliando a capacidade do carro de corrida autônomo contra mim mesmo, em diferentes circuitos e em diferentes condições climáticas, entregando para a inteligência artificial dados cada vez mais reais e assertivos. E o resultado? Ao final de 6 anos entregamos o carro de corrida autônomo mais avançado do mundo! E o passo seguinte? Vendemos o projeto para uma holding. Nesta altura, creio que a dúvida que fica é: “mas por quê?”. E a resposta é bem simples. O cerne deste projeto vai muito além de produzir um carro de corrida autônomo, ele trata de segurança. Todos os dias vemos novos modelos de carros autônomos no mercado, mas quando expostos a limites de velocidade, não conseguimos visualizar como eles podem manter nossa segurança no futuro. Por outro lado, quando pegamos uma inteligência artificial treinada nos maiores limites que um carro pode alcançar, adaptá-la à realidade de um utilitário torna-se algo muito mais fácil e eficaz, já que, mesmo em sua velocidade mais alta ou em ambientes e climas mais difíceis, ele nunca ultrapassará os parâmetros de um carro de corrida. Além disso, a competição não seria a mesma apenas com carros autônomos, pois parte da excitação do esporte é ver os pilotos competindo entre si para provar quem é o melhor. Nesse cenário esportivo, a inteligência artificial ainda deve evoluir bastante, principalmente no Brasil, onde esse assunto ainda é algo muito distante. Hoje em dia, seu uso é mais voltado para melhorar a performance dos pilotos, bem como dar maior visibilidade à equipe e uma maior performance para o carro. Para essa realidade, a IA atende a diversas funções que vão desde o processamento de dados até simuladores. Os carros de corrida captam e entregam um volume enorme de dados, como informações do painel de controle do carro, diversos inputs sobre a pista, a engenharia do carro, etc. A IA coleta esses dados, processa e consegue oferecer métricas e parâmetros de forma muito mais rápida. Algo que só seria possível com horas de corrida aplicadas a um determinado circuito. Além disso, hoje temos o conhecimento de diversos simuladores virtuais que possibilitam um treinamento mais realista para os pilotos, projetando o painel de controle e as condições do carro de corrida. Tendo tudo isso em vista, pode-se afirmar que a cada dia que passa, a IA aplicada a carros autônomos se torna ainda mais eficaz e se prova uma solução tecnológica extremamente viável para garantir uma maior segurança na condução de veículos automotores, seja em uma realidade híbrida ou 100% autônoma. Isso porque ela vem ganhando cada vez mais precisão em um menor tempo de processamento. Ainda temos um longo caminho a seguir e muitas melhorias a serem realizadas, seja no que diz respeito aos inputs dos dados aplicados no processo de machine learning, seja no grande gap de autonomia de bateria que esses carros possuem e que acaba sendo o grande ponto de desvantagem quando se fala em carros autônomos. Independentemente disso, a inteligência artificial dentro do automobilismo moderno é o futuro, e fico feliz em fazer parte da construção dele. Uma inteligência artificial treinada nos maiores limites que um carro pode alcançar, adaptá-la à realidade de um utilitário torna-se algo muito mais eficaz
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