Pesquisadores usam aprendizado de máquina em carros autônomos para evitar acidentes

IWT, 31/01/2023 

Por Scarlett Evans 

A tecnologia pode melhorar o design AV e permitir que veículos autônomos tomem decisões mais rapidamente

Na jornada para um futuro de direção autônoma, uma das principais dificuldades que permanecem é a capacidade dos carros de tomar decisões rápidas e potencialmente salvadoras.

Os inovadores ainda estão aperfeiçoando esse elemento, e um novo projeto de pesquisa entre o CERN e a empresa de segurança automotiva Zenseact que foi publicado, investigando o uso de algoritmos de aprendizado profundo para ajudar os carros a evitar colisões. 

O estudo, realizado durante um período de três anos, investigava se a tecnologia de aprendizado de máquina (ML) do CERN, atualmente usada para analisar a colisão de partículas em detectores do Grande Colisor de Hádrons, poderia ser aplicada a veículos autônomos para melhorar os recursos de tomada de decisão rápida. A tecnologia depende da visão computacional para analisar e responder ao ambiente de um carro com rapidez e precisão.

"O aprendizado profundo reformulou fortemente a visão computacional na última década, e a precisão dos aplicativos de reconhecimento de imagem está agora em níveis sem precedentes", disse Christoffer Petersson, líder de pesquisa do Zenseact. "Mas os resultados de nossa pesquisa com o CERN mostram que ainda há espaço para melhorias quando se trata de veículos autônomos.”

No estudo, chips conhecidos como field-programmable gate arrays (FPGAs) foram usados ​​para processar as tarefas de visão computacional. Os FPGAs são circuitos integrados configuráveis ​​que podem executar algoritmos complexos de tomada de decisão em microssegundos, e demonstraram eficácia no estudo, concluindo tarefas com alta precisão e baixa latência.

As empresas concluíram que o trabalho do CERN com o Hadron Collider poderia “ajudar claramente a direção autônoma”.

“Os resultados mostram uma grande promessa para aumentos futuros de velocidade e precisão no reconhecimento de imagem para veículos autônomos, ajudando a melhorar a capacidade dos carros de evitar acidentes”, disse Zenseact.

Mais pesquisas são, no entanto, esperadas antes que a tecnologia possa ser comercializada.

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Fonte:https://www.iotworldtoday.com/transportation-logistics/researchers-use-machine-learning-in-self-driving-cars-to-avoid-crashes