Atualmente, um dos problemas dos carros autônomos é que eles necessitam reconhecer cada item pelo seu trajeto, como rua, carros, pessoas, estradas e ainda outros objetos. O carro precisa identificar por onde passa, ou seja, se está em uma lombada, por exemplo, ou mesmo possui uma pessoa a sua frente. Por conta disso, é necessário realizar vários cálculos de modo mais rápido possível, já que um automóvel a 100 Km/h pode não ter o tempo suficiente de reação. Porém, a precisão pode custar caro.
Para solucionar o problema, um professor de engenharia elétrica da Universidade de Stanford, chamado Gordon Wetzstein está propondo uma nova visão sobre o tema. Juntamente com a aluna Julie Chang, eles desenvolveram um sistema híbrido de reconhecimento e análise de imagens em alta velocidade. Para isso, eles combinaram dois tipos de computadores para criar um processador de imagem mais rápido e menos eficiente em termos de energia.
Vale mencionar que, atualmente, a tecnologia de reconhecimento de imagem utilizada por carros autônomos e drones aéreos depende da Inteligência Artificial (IA). Isso faz com que o sistema do carro reconheça objetos, carros ou pedestres na via. O principal problema, porém, é que os computadores que executam esses algoritmos são muito grandes e lentos.
De acordo com a ideia dos estudiosos, um novo sistema de câmeras baseado em AI possibilita classificar as imagens de forma mais rápida e ainda com maior eficiência energética, sugerindo que no futuro sistemas semelhantes e menores possam ser criados para serem integrados aos carros autônomos.
Para isso, eles desenvolveram um sistema em duas partes. O primeiro é um protótipo de câmera óptica, como uma fotografia. Deste modo, com o passar da luz em um sensor, o aparelho consegue captar a luz de fora do carro, filtrando as partes mais importantes de modo físico e não matemático. Assim, a primeira parte do processo funciona sem nenhum gasto de energia.
O resultado, segundo os cientistas, é muito semelhante ao que computadores exclusivamente digitais conseguem fazer. Como vantagem, é que em tal sistema há uma redução importante nos custos.
Por fim, mesmo que o protótipo de câmera desenvolvido no laboratório de Stanford seja bastante pequeno, a intenção é que ele pode ser miniaturizado para aplicações futuras, incluindo câmeras de segurança, dispositivos médicos e, é claro, carros autônomos.
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