'Autoescola' é criada para ensinar carros autônomos a dirigir; entenda

A startup internacional Waabi acredita ter a resposta certa para o bom funcionamento dos carros autônomos (que se deslocam sem interferência humana) no futuro. A proposta dela é abandonar de vez carros reais durante o treinamento da inteligência artificial para focar na "capacitação" dos veículos inteiramente dentro de simulação de computador.

O plano é que a IA não seja aplicada em veículos ou estradas reais até uma rodada final de testes, para ajustes finos.

O que rolou

Idealizada pela ex-funcionária do Uber Raquel Urtasun, que liderou a pesquisa de direção autônoma da empresa por quatro anos, a Waabi vem se dedicado, nos últimos seis meses, a construir um ambiente virtual super-realista, o Waabi World, em que os motoristas de IA seriam treinados.

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Reduzindo custos ao evitar os testes de software em ruas reais, Urtasun espera construir um condutor de inteligência artificial de forma mais rápida e barata do que seus concorrentes, dando impulso também ao setor. O cenário, porém, é desafiador.

Para a IA compreender e até aprender a lidar com as estradas reais, é importante que seja exposta ao mundo onde irá funcionar.

Por isso, empresas de carros autônomos passaram a última década seguindo essa lógica de expor suas tecnologias à vida real. Inclusive, companhias como Cruise, da GM, e Waymo, da Alphabet (empresa controladora do Google), iniciaram o processo de testes veículos sem motoristas humanos em alguns ambientes urbanos considerados mais tranquilos nos EUA.

A Cruise, por exemplo, tem se baseado em réplicas virtuais de outras cidades norte-americanas além de São Francisco, na Califórnia (EUA), diz Sid Gandhi, líder de estratégia técnica de simulação.

Como o plano da startup funciona

Waabi World quer levar o uso da simulação para outro nível. A própria plataforma é gerada e controlada pela IA, que atua como instrutor de direção e "gerente do ambiente".

O objetivo é que ela seja eficiente em identificar as fraquezas da direção autônoma e reorganize o ambiente virtual para testá-las, segundo Urtasun.

A startup se baseia em dados obtidos de sensores físicos, incluindo câmeras, para criar "gêmeos digitais" de configurações do mundo real. Ou seja, reproduzir situações do dia a dia em um ambiente 100% virtual.

Em seguida, a empresa então simula os dados registrados pelo sensor, como reflexos em superfícies brilhantes, que podem confundir câmeras, e gases de escapamento ou neblina para tornar o mundo virtual o mais realista possível.

Por que isso importa

A empresa não é a primeira a desenvolver mundos virtuais realistas para testar software de direção autônoma. Nos últimos anos, a simulação tornou-se um pilar para as empresas de carros autônomos, segundo o site MIT Tecnology Review.

De acordo com a reportagem, hoje quase todas as empresas de veículos autônomos usam a simulação em algum momento. A opção acelera os testes, expõe a IA a uma variedade maior de cenários e reduz custos.

Por exemplo, a simulação é bastante útil para correções de eventos considerados raros, como alguém de bicicleta cortando a frente do carro, um caminhão da cor do céu bloqueando o caminho ou uma galinha atravessando a estrada.

O grande debate por trás é se a simulação por si só será suficiente para que a indústria derrube as barreiras técnicas finais que impediram o lançamento da solução. Atualmente, a maioria das empresas combina uma mistura entre simulação e testes do mundo real.

"Ninguém ainda construiu a Matrix para carros autônomos", diz Jesse Levinson, cofundador da Zoox, startup de veículos autônomos comprada pela Amazon em 2020.

*Com informações do MIT Technology Review