Inteligência Artificial em carros

Os usos da IA ​​em carros podem parecer bastante simples, com todos falando sobre os novos carros futuristas autônomos que muitos fabricantes estão se esforçando para criar, no entanto, há muito mais em IA em carros do que apenas um tópico genérico.

Você pode não perceber que a IA está ao nosso redor em nossas vidas diárias, um bom exemplo de onde as pessoas podem não perceber imediatamente o uso de inteligência artificial está em um aplicativo como o Google Maps. Ao definir um destino, o aplicativo calcula imediatamente o trajeto mais rápido, apresentando até mesmo códigos de cores no trajeto que indicam o nível de trânsito. Claro, não há um funcionário do Google sentado em todas as estradas observando o tráfego, isso seria ridículo! Em vez disso, o Google rastreia os padrões de movimento de outros usuários, por exemplo, se alguém estiver parado em sua jornada por um tempo, o Google Maps seria capaz de reconhecer que pode haver tráfego e, portanto, codificar com cores essa estrada específica com um âmbar ou cor vermelha. Existem muitos outros exemplos de usos importantes, mas sutis, de inteligências artificiais em carros, mas o tópico mais quente agora é, claro, carros autônomos. Empresas líderes na indústria automobilística, como Tesla e Audi, estão atualmente procurando inovar e melhorar o estado atual da indústria de carros autônomos. A Tesla, por exemplo, criou um Modo Piloto Automático em seus carros, que utiliza 8 câmeras externas de alta visão e sistemas de frenagem e direção de alta precisão, para garantir que todos os ângulos ao redor do carro sejam monitorados de perto, para verificar se alguma interceptação manual é necessária . No entanto, como a indústria automobilística pode imitar os padrões e estilos de direção de um ser humano real? É aqui que entra a beleza do Machine Learning! Existem muitas etapas para treinar uma Inteligência Artificial, especialmente quando se trata de um tópico tão amplo e imprevisível como dirigir, mas elas podem ser divididas em quatro partes principais:

A primeira etapa, sendo a preparação dos dados, que é o processo de criar uma amostra de dados para treinar sua IA (no caso de carros, pode ser um vídeo de alguém dirigindo, estacionando ou o que for necessário para treinar a IA nessa situação) .

O próximo passo é o Treinamento Inicial, este é o processo que ao invés de ensinar a IA com mais informações, memoriza melhor os dados e é capaz de reconhecer qualquer dado anômalo que deveria descartar de sua memória.

Depois disso, usamos um método chamado Training Validation, que é o processo de confirmar suas ideias sobre o desempenho e a precisão da IA. Isso testa a inteligência da máquina, examinando suas saídas em determinados cenários. Obviamente, com circunstâncias tão variadas e imprevisíveis que a inteligência artificial será aplicada ao dirigir, suas opiniões sobre o que fazer podem variar um pouco do que realmente se espera dela, no entanto, o modelo será atualizado e (espero) melhorado resultados à medida que o tamanho e o conhecimento em seu banco de dados são aprimorados.

A quarta e última etapa é testar o modelo. Esta etapa é bastante semelhante à etapa anterior, no entanto, ela testa o modelo final, o que significa que nenhuma nova melhoria importante poderá ser feita, com base no feedback de seus testes.

No entanto, poucos carros possuem essa capacidade futurista de direção autônoma, mas alguns dos carros mais renomados que usam esse conceito de ficção científica que você pode comprar agora incluem o Tesla Model S, o BMW iX Electric Crossover e o Cadillac Escalade.

Concluindo, a IA é usada em uma variedade de lugares diferentes em carros, alguns onde você nem esperava, no entanto, o tópico mais quente e mais popular em relação a essa progressão tecnologicamente avançada é a introdução de carros autônomos. Se você gostou de ler esta postagem no blog, recomendo que verifique meu canal do YouTube para outros tópicos interessantes como este @ishantalkstech. Obrigado por ler e espero que você tenha aprendido algo novo.