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Motoristas ruins podem ajudar a melhorar os sistemas de carros autônomos

Pesquisadores americanos criaram um método que pode ensinar os sistemas a reconhecer um mau exemplo de direção – e aprender a fazer diferente

Por Rafael Battaglia Atualizado em 31 jan 2019, 17h17 - Publicado em 28 jan 2019, 18h13

O futuro dos carros autônomos já é uma realidade. Mesmo que demore até que você possa cruzar o país em um veículo que dirige sozinho, não dá para dizer que as montadoras não vêm se esforçando para tornar isso possível. No início de janeiro, por exemplo, a Ford anunciou que lançará modelos do tipo em 2021. A ideia é que os modelos sirvam para entregas e transporte de mercadorias.

As companhias de tecnologia também estão no páreo. No último dia 22, a Waymo, divisão do Google voltada para o desenvolvimento de carros inteligentes, anunciou que planeja construir uma fábrica nos Estados Unidos para lançar 20 mil veículos no mercado até 2022.

Contudo, o maior desafio dessa tecnologia futurista é a questão da segurança. Em março de 2018, um pedestre morreu nos EUA durante um teste da Uber com carros autônomos. Como fazer com que os robôs se tornem bons motoristas e evitem acidentes?

A resposta pode estar nos maus motoristas. É o que sugere um estudo da Universidade Brown, nos Estados Unidos, que desenvolveu um software de direção autônoma que aprende com exemplos negativos de como dirigir um carro.

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Errar é humano

Os softwares atuais voltados a direção autônoma funcionam a partir do machine learning, uma ferramenta na qual os sistemas de inteligência artificial evoluem a partir de padrões. Em outras palavras, é colocar o programa para aprender com milhares de exemplos. No caso, vídeos de bons motoristas.

O que os pesquisadores de Brown fizeram foi testar uma abordagem diferente. Eles coletaram 21 mil vídeos de motoristas dirigindo e desviando de obstáculos que duravam, em média, 20 minutos. Depois, pediram para que voluntários classificassem a filmagem de forma positiva ou negativa, de acordo com o desempenho de quem estava ao volante.

O software de direção foi alimentado com todas essas informações e colocado para rodar. A pesquisa analisou os tempos em que o carro batia ou saia da estrada e constatou que o desempenho foi 50% melhor em relação aos testes normais.

“Às vezes, ver um comportamento ruim sabendo que ele é ruim pode ser muito instrutivo”, disse à New Scientist Michael Littman, um dos autores do estudo. É uma questão de tempo até os carros inteligentes ganharem as ruas – e passarem um pano para quem erra na baliza.

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