Cientistas criam um sistema capaz de provar que carro autônomo pode ser pilotado até mesmo por um ‘cérebro de minhoca’; entenda
Dirigir pode parecer uma tarefa difícil para muitas pessoas, mas um grupo de Cientistas da Áustria e dos Estados Unidos provaram que pilotar um veículo pode ser muito mais simples do que imaginamos. Eles desenvolveram um sistema de inteligência artificial neuromórfico que simula o funcionamento do sistema nervoso de animais como minhocas e lombrigas. Esse sistema foi testado em um carro autônomo e, obteve sucesso.
O sistema é uma versão melhorada de outro criado em 2018, que foi capaz de estacionar um pequeno robô usando somente 12 neurônios. Os pesquisadores afirmam que sistemas mais simples possuem vantagens sobre os modelos de aprendizado de máquina atuais. A explicação está na entrada de ruídos cheia, devido à sua baixa complexidade, o modo de operação pode ser esclarecido com maiores detalhes sem precisar de um tipo “caixa preta” da inteligência artificial.
O sistema criado pelos cientistas
O simples sistema capaz de comandar um carro autônomo possui apenas 19 neurônios e, coletou imagens de motoristas humanos dirigindo automóveis em ambientes urbanos para gerar e processar dados, que foram passados por uma rede neural convolucional, que escolhe os elementos mais importantes das imagens e os envia para um sistema de controle responsável por dirigir o veículo.
Para que o sistema conseguisse dirigir de forma independente, até mesmo em ocasiões que podem haver imprevistos, ele foi instruído a ligar automaticamente as imagens com o movimento do volante. Em uma simulação virtual, a rede neural e o sistema foram treinados simultaneamente com horas de vídeos de trânsito registrado por um carro que percorreu a área metropolitana de Boston.
“Nosso modelo nos permitiu investigar no que a rede foca sua atenção enquanto dirige. Nossas redes se concentram em partes muito específicas da imagem da câmera: O meio-fio e o horizonte. Esse comportamento é altamente desejável e é único entre os sistemas de inteligência artificial,” disse o pesquisador Ramin Hasani, da Universidade de Tecnologia de Viena, na Áustria. “Alcançar esse grau de interpretabilidade é impossível para modelos de aprendizado profundo maiores”, completou.
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