A IA através da inovação em veículos autónomos está a transformar a indústria automóvel. Esses carros inteligentes melhoram a segurança e a eficiência. As empresas que desenvolvem tecnologia de inteligência artificial estão a liderar esta mudança emocionante, criando produtos que poderão revolucionar o transporte. Google e Os líderes da NHTSA concordam que o erro humano causa 93% de acidentes de trânsito. A IA ajuda a reduzir esses acidentes.
A IA permitiu que veículos autônomos viajassem de forma independente e percebessem e respondessem ao ambiente ao seu redor muito mais rapidamente do que os humanos. Eles lidam com a enorme quantidade de dados que recebem a cada segundo usando sensores sofisticados, algoritmos brilhantes e um processo conhecido como aprendizado de máquina. Isso nos garante uma viagem tranquila e segura. Statista prevê US$ 74,5 bilhões em receita do mercado de IA automotiva até 2030. Isso é muito significativo! Demonstra até que ponto a inteligência artificial está a transformar a indústria automóvel e o enorme potencial para inovações futuras.
Este blog examinará como o desenvolvimento da IA atende às empresas e muda o transporte. Destacaremos também o impacto do desenvolvimento da IA nos veículos autônomos.
O papel das empresas e serviços de desenvolvimento de IA
As empresas e serviços de desenvolvimento de IA são importantes no caminho da indústria rumo a uma maior inovação. Sua habilidade com IA e algoritmos de aprendizado de máquina vai além de simplesmente ensinar os carros a dirigirem sozinhos; Também inclui adicionar um nível de inteligência que toma decisões semelhantes às humanas, mas mais consistentes e precisas do que a capacidade humana.
1. Modelagem preditiva
Quando se trata de segurança veicular, a capacidade da IA de prever possíveis perigos na estrada e como as pessoas a pé agirão é revolucionária. Esses modelos preditivos podem ver o que poderia acontecer observando dados passados e entradas atuais. Eles podem ajudar os veículos autônomos a tomar decisões que poderiam prevenir acidentes antes que eles aconteçam. Usar a IA desta forma é como dar a um carro um sexto sentido: a capacidade de ver e evitar perigos que um condutor humano pode não perceber.
2. Sensação e percepção
Os carros autônomos usam lidar, câmeras, radares e outros sensores, como olhos e ouvidos. O cérebro da IA interpreta todos esses dados sensoriais. Tire uma foto de toda a área ao redor do carro, incluindo a velocidade do tráfego em sentido contrário e uma pessoa correndo repentinamente na frente dele. É essencial ter essa habilidade de percepção ampla porque muitas vezes acontecem coisas inesperadas nas cidades.
3. tomando uma decisão
A coisa mais importante que a IA faz em veículos autônomos é tomar decisões. Os sistemas de IA processam grandes quantidades de dados muito rapidamente. Eles são especialistas em tomar decisões, como qual ação tomar em caso de emergência. Quer conduza regularmente ou numa situação muito complicada onde cada segundo conta, as decisões devem ser tomadas rapidamente; É aí que a inteligência artificial brilha: ela pode tomar decisões rápidas que os humanos levariam mais tempo para considerar. Isso não é apenas muito útil em caso de emergência, mas também é um ótimo recurso para uma direção regular. Dirigir significa ser ágil e inteligente, e a IA ajuda.
4. Conectividade aprimorada
A IA também ajuda os veículos autônomos a se conectarem melhor à Internet. Isso significa conversar com a infraestrutura da cidade, obter atualizações de trânsito em tempo real e conectar-se facilmente a outros dispositivos inteligentes. Esta conectividade torna o carro parte de um sistema em rede maior, e não apenas de uma unidade separada. Isso tornará as viagens mais seguras e eficientes.
Entenda os algoritmos de IA
Os algoritmos de IA são essenciais para potencializar a inteligência que faz os serviços e soluções de IA funcionarem. Eles fazem mais do que tarefas complicadas; Eles também permitem que os sistemas aprendam e mudem com o tempo.
1. Aprendizado de Máquina (ML)
A IA é muito flexível porque pode aprender com a história. Graças a estes algoritmos, os sistemas podem aprender com os dados, detectar tendências e tomar decisões com pouca ajuda das pessoas. Algoritmos de aprendizado de máquina (ML) analisam grandes quantidades de dados de sensores e dados anteriores para ajudar veículos autônomos a tomar melhores decisões ao longo do tempo. Os sistemas podem lidar com situações de condução da vida real de forma mais inteligente e eficiente porque estão sempre a aprender.
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2. Redes Neurais
A inteligência artificial é baseada em redes neurais, algoritmos inteligentes que aprendem como o cérebro humano. Eles entendem padrões complexos e concluem. Estas redes neurais são assistentes inteligentes em veículos autônomos. Depois de processar todos os seus sentidos, incluindo a identificação de uma pessoa ou de um carro, o carro decide o que fazer. O veículo precisa dele para reconhecer as condições da estrada e reagir.
3. Processamento de linguagem natural
A PNL ajuda a IA a compreender e usar a fala humana. O problema das máquinas que não entendem a linguagem humana é complexo. Carros autônomos precisam de PNL para comandos de voz e bate-papos. Permite-nos falar com os nossos carros como amigos na linguagem do dia-a-dia. Dirigir se torna mais divertido e fácil quando é como conversar com um amigo em vez de controlar um robô.
Estudos de caso importantes
No campo da inteligência artificial para veículos autónomos, grandes empresas estão a fazer descobertas surpreendentes e a encontrar utilizações valiosas para elas. A IA está mudando significativamente a indústria automotiva, como demonstram estes estudos de caso.
1. Tesla
A empresa de desenvolvimento de IA Tesla está indo além de simplesmente adicionar recursos de ponta em sua busca por tecnologia de direção autônoma alimentada por IA, mudando a forma como os carros parecem brilhantes. O Tesla Autopilot funciona de forma semelhante a um driver robótico inteligente. Opere o carro de forma autônoma usando IA. A convocação aprimorada é um recurso interessante que torna mais fácil para o veículo localizá-lo em estacionamentos lotados, por exemplo. Além disso, eles estão dando um passo adiante com o programa beta Full Self-Driving (FSD). O objetivo é não necessitar de assistência humana e fazer com que o carro ande sozinho. Como resultado da aprendizagem de todos os dados recolhidos dos veículos Tesla que viajam pelo mundo, a sua IA continua a melhorar.
2. Waymo
Waymo é um player importante no setor de veículos autônomos e começou como um projeto do Google. Quase sem assistência humana, a sua IA é brilhante e utiliza ferramentas como informações de trânsito em tempo real e modelos preditivos para conduzir com segurança. Eles ainda oferecem um serviço semelhante ao de táxi, chamado Waymo One, sem motorista. A inteligência artificial do Waymo é particularmente adequada para tarefas complexas, como navegar por zonas de construção e decifrar sinais manuais de policiais de trânsito.
3. nvidia
A NVIDIA é conhecida por sua IA para veículos autônomos e suas placas gráficas exclusivas. Utilizando computação em nuvem e inteligência artificial, sua plataforma DRIVE ajuda os carros a tomar decisões rápidas e seguras. A IA automotiva moderna requer redes neurais e aprendizado profundo.
4. Uber
A Uber torna as viagens pela cidade mais seguras e rápidas com inteligência artificial e tecnologia de direção autônoma. Usando IA, o Advanced Technologies Group (ATG) prevê as ações de ciclistas, pedestres e veículos. O objetivo é tornar as viagens pela cidade mais seguras e confiáveis. A Uber planeja integrar essa tecnologia ao seu serviço de compartilhamento de viagens, tornando possível solicitar um Uber sem motorista com um botão de telefone.
Exemplos de IA em tecnologia de condução autônoma
A IA em veículos autônomos é como um quebra-cabeça complexo com muitas peças móveis que tornam o veículo mais seguro, eficiente e divertido. Esses carros inteligentes são infinitamente mais inteligentes graças à IA.
1. Processamento de dados do sensor
Os carros autônomos dependem de como a IA processa os dados dos sensores. Esses detectores ultrassônicos, câmeras, radares e sensores LiDAR monitoram constantemente o entorno do veículo. O carro pode enxergar graças à IA, que analisa rapidamente todos esses dados, dando ao carro super sentidos que superam a percepção humana em precisão e confiabilidade. Os veículos autônomos podem ser seguros porque podem reagir a um cruzamento ou parada inesperada.
2. Otimização de trajetória
A IA deve determinar a rota mais rápida entre A e B. O veículo considera o tráfego, as condições da estrada e os perigos ao redirecionar. Todos viajarão com mais segurança, tranquilidade e conforto. Em áreas urbanas com trânsito imprevisível, esta funcionalidade é revolucionária. O planejamento de rotas baseado em IA economiza combustível, bateria e tempo de trânsito, tornando as viagens mais rápidas e ecológicas.
3. Manutenção preditiva
Estes carros têm menos avarias e uma vida útil mais longa graças à capacidade da IA de prever quando é necessária uma reparação na linha de montagem. Algoritmos de inteligência artificial podem determinar quando um carro precisa de um ajuste ou troca de peças, monitorando a condição do veículo e identificando quaisquer peças que possam exigir manutenção. Manter os carros em excelentes condições e minimizar o tempo que ficam fora de serviço são dois benefícios de se antecipar aos reparos. Isto significa que os proprietários de grandes frotas destes veículos podem confiar mais neles para gerir os seus negócios de forma eficiente.
4. Análise de dados de seguros
A inteligência artificial é uma parte essencial do negócio de seguros. Examina registros de dados de veículos para auxiliar nas investigações de acidentes e no processamento de reclamações. A IA pode reconstruir o que aconteceu antes de um acidente, fornecendo uma visão justa que pode ser muito importante para determinar quem é o responsável. Esse recurso acelera o processo de seguro e aumenta a justiça e a abertura no tratamento de sinistros. Para investigações de acidentes e reclamações de seguros, os instantâneos dos dados dos sensores serão cruciais para a análise pós-evento, semelhante aos dados da caixa negra na aviação.
Conclusão
Sem dúvida, as empresas e serviços de desenvolvimento de IA afectarão significativamente a melhoria dos veículos autónomos no futuro. A indústria automotiva está prestes a passar por mudanças incríveis devido ao aumento da demanda e ao progresso contínuo na inteligência artificial. Além de tornar as coisas mais seguras e eficientes, a inteligência artificial tem um grande potencial para tornar o transporte inteligente, fácil de usar e amigo do ambiente.
Os futuros investigadores de IA, fabricantes de automóveis e funcionários governamentais devem trabalhar em conjunto para desenvolver veículos autónomos. Criar um sistema de transporte totalmente autônomo é emocionante, mas desafiador. Sem dúvida, esta grande mudança se deve à IA.
