Inteligência artificial é uma tecnologia-chave para a condução autônoma – é por isso que a Audi juntamente a fortes parceiros da indústria de eletrônicos estão desenvolvendo sistemas inovadores no campo da aprendizagem de máquinas.
No Consumer Eletronics Show (CES), maior evento de tecnologia do mundo, em Las Vegas, a Audi apresenta o Q7 deep learning concept, um modelo autônomo cuja concepção foi possível graças à colaboração com a NVIDIA.
Em sintonia com o principal tema da CES pela NVIDIA, a Audi demonstra a inteligência do Q7 deep learning concept em uma área aberta especialmente designada para a condução autônoma.
O carro se orienta sozinho por meio de uma câmera frontal com dois megapixels de resolução, que se comunica com a unidade de processamento NVIDIA Drive PX 2, responsável por controlar a direção com alta precisão.
O controlador de alta performance é especialmente projetado para aplicações de condução autônoma.
Servindo como núcleo do software estão redes neurais profundas que especialistas da Audi e da NVIDIA treinaram especificamente para direção autônoma e reconhecimento de sinais dinâmicos de controle de tráfego.
Começando com um motorista humano ao volante, o Q7 deep learning concept ganhou uma familiaridade limitada com a rota e seus arredores, por meio de observação e com a ajuda de câmeras de treinamento adicionais.
Isso estabeleceu uma correlação entre as reações do motorista e as ocorrências detectadas pelas câmeras. Então durante as movimentações de demonstração subsequentes o carro é capaz de entender instruções, como um sinal de trânsito temporário, interpretá-las imediatamente e agir como a situação exige.
Quando um sinal correspondente aparece, o conceito imediatamente muda a estratégia de condução e seleciona entre a rota curta ou longa. O projeto do sistema é tão robusto que pode lidar até com variáveis de perturbação, como mudanças climáticas e condições de luminosidade.
O veículo domina as tarefas seja dia ou noite, mesmo sob luz solar direta ou iluminação artificial intensa.
Os métodos de aprendizagem usados para o Q7 deep learning concept são essencialmente muito parecidos com os da aprendizagem de reforço profundo.
Esse método foi o princípio por trás da presença da Audi na Conferência e Workshop sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS), um evento de inteligência artificial realizado no mês passado em Barcelona. As redes neurais – que são sesimilares às do cérebro humano – também foram treinadas para uma aplicação específica.
Enquanto o modelo de escala 1:8 no NIPS aprendeu a estacionar por meio de tentativa e erro, durante os treinamentos a rede do Q7 deep learning concept recebe dados concretos que considera relevantes – em outras palavras, o carro aprende com o motorista.
Inteligência artificial é uma tecnologia-chave de mudança a condução autônoma – disto a Audi está convencida, por isso a empresa trabalha em estreita colaboração com os líderes da indústria eletrônica.
Junto a seus parceiros, a montadora avalia diversas opções e métodos para a aprendizagem da máquina.
O objetivo é encontrar sempre o método ideal para a aplicação específica que está sendo estudada. Os esforços colaborativos das empresas nas indústrias de TI e automotiva também são de enorme valor para a implementação futura em conceitos e carros de produção.
Com sua impressionante experiência em sistemas, a NVIDIA é considerada a maior e mais capaz empresa da indústria mundial de semicondutores. A Audi trabalha com o fabricante desde 2005.
O A4 usa um chip NVIDIA desde 2007 e, dois anos mais tarde, a tecnologia da marca permitiu que o A8 alcançasse uma nova dimensão em displays visuais. A Modular Infotainment Platform (MIB), lançada em 2013, apresentava o processador Tegra 2. E o MIB2 seguiu no Q7 em 2015, correndo com um processador NVIDIA T 30.
O próximo nível de desenvolvimento da plataforma é o MIB2+ – que será lançado neste ano na nova geração do A8. Seu elemento-chave é o processador Tegra K1, que torna possíveis novas funções e possui um impressionante poder de computação, necessário para dar suporte a vários monitores de alta resolução – incluindo a segunda geração do Audi virtual cockpit. Informações de bordo e online irão se fundir, tornando o carro parte da nuvem em um grau maior do que nunca antes visto.
Junto ao MIB2+, o controlador central de assistência ao motorista (zFAS) do novo A8 também fará sua estreia. As duas empresas planejam intensificar sua parceria de longa data combinando a experiência no desenvolvimento de ambientes para aplicações de inteligência artificial da NVIDIA com a riqueza de conhecimentos da Audi na área de automação de veículos.
Outro parceiro-chave da Audi é a Mobileye, cujo chip de processamento de imagens também está integrado ao sistema zFAS. A empresa israelense de alta tecnologia é líder mundial no segmento de reconhecimento de imagens para aplicações na área automotiva.
A Mobileye já fornece câmeras para diversos modelos da gama da Audi – Q7, A4, A5 e novo Q5 – e o software de processamento de imagem é capaz de reconhecer um grande número de objetos, que incluem marcações na pista, outros veículos, sinais de trânsito e pedestres.
Hoje, definir as características necessárias para classificar claramente os objetos ainda é feito manualmente.
No novo A8, a Audi e a Mobileye demonstram o próximo nível de desenvolvimento, com reconhecimento de imagem que utiliza métodos de aprendizagem profunda pela primeira vez. Isso reduz significativamente a necessidade de métodos de treinamento manual durante a fase de desenvolvimento.
As redes neurais profundas permitem que o sistema aprenda determinar sozinho quais características são apropriadas e relevantes para identificar os diversos objetos.
Com essa metodologia, o carro pode até reconhecer espaços de condução vazios, um pré-requisito importante para a condução segura e autônoma.
A função traffic jam pilot será oferecida em um modelo de produção pela primeira vez no novo A8.
Essa é a primeira função de condução autônoma produzida em série, que permitirá ao condutor deixar o veículo assumir o controle total do veículo em algumas situações.
Com este passo, a próxima década começará com estágios mais elevados de automação em um número crescente de situações de condução.
