Elon Musk pensa que a sua empresa Tesla terá carros totalmente autónomos prontos até ao final de 2020. “Não restam desafios fundamentais”, disse ele recentemente. “Há muitos pequenos problemas”. E depois há o desafio de resolver todos esses pequenos problemas e juntar todo o sistema”
Por outro lado, a tecnologia para permitir a um automóvel completar uma viagem sem o contributo humano (aquilo a que a indústria chama “autonomia de nível 5”) pode estar a avançar rapidamente, produzir um veículo que o possa fazer de forma segura e legal é outra questão.
Existem ainda de facto desafios fundamentais à introdução segura de automóveis totalmente autónomos, e temos de os ultrapassar antes de vermos estes veículos nas nossas estradas. Aqui estão cinco dos maiores obstáculos ainda existentes.
Sensores
Carros autónomos utilizam um amplo conjunto de sensores para “ver” o ambiente à sua volta, ajudando a detectar objectos tais como peões, outros veículos e sinalização rodoviária. As câmaras ajudam o carro a visualizar os objectos. A Lidar utiliza lasers para medir a distância entre os objectos e o veículo. O radar detecta objectos e rastreia a sua velocidade e direcção.
Estes sensores alimentam todos os dados para o sistema de controlo do automóvel ou computador para o ajudar a tomar decisões sobre para onde dirigir ou quando travar. Um automóvel totalmente autónomo necessita de um conjunto de sensores que detectem com precisão objectos, distância, velocidade, etc., em todas as condições e ambientes, sem necessidade de intervenção humana.
Clima fraca, tráfego intenso, sinalização rodoviária com graffiti pode ter um impacto negativo na precisão da capacidade de detecção. O radar, que Tesla utiliza, é menos susceptível a condições meteorológicas adversas, mas subsistem desafios em assegurar que os sensores escolhidos, utilizados num automóvel totalmente autónomo, possam detectar todos os objectos com o nível de certeza necessário para que estes sejam seguros.
Para permitir carros verdadeiramente autónomos, estes sensores têm de funcionar em todas as condições meteorológicas em qualquer parte do planeta, desde o Alasca até Zanzibar e em cidades congestionadas como o Cairo e Hanoi. Acidentes com o actual Tesla (apenas nível 2) “piloto automático”, incluindo um em Julho de 2020 que atingiu veículos estacionados, mostram que a empresa tem uma grande lacuna a ultrapassar para produzir uma tal capacidade global, para todas as condições meteorológicas.
Aprendizagem da máquina
Os veículos mais autónomos utilizarão a inteligência artificial e a aprendizagem da máquina para processar os dados provenientes dos seus sensores e para ajudar a tomar as decisões sobre as suas próximas acções. Estes algoritmos ajudarão a identificar os objectos detectados pelos sensores e a classificá-los, de acordo com o treino do sistema, como um peão, um semáforo de rua, e assim por diante. O carro irá então utilizar esta informação para ajudar a decidir se o carro necessita de tomar medidas, tais como travagem ou guinada, para evitar um objecto detectado.
No futuro, as máquinas serão capazes de fazer esta detecção e classificação de forma mais eficiente do que um condutor humano pode fazer. Mas de momento não existe uma base amplamente aceite e acordada para garantir que os algoritmos de aprendizagem da máquina utilizados nos automóveis sejam seguros. Não temos acordo em toda a indústria, ou entre organismos de normalização, sobre como a aprendizagem de máquinas deve ser treinada, testada ou validada.
A estrada aberta
A partir do momento em que um carro autónomo está na estrada, ele continuará a aprender. Conduzirá em novas estradas, detectará objectos que não encontrou na sua formação, e será sujeito a actualizações de software.
Como podemos assegurar que o sistema continua a ser tão seguro como a sua versão anterior? Precisamos de ser capazes de mostrar que qualquer nova aprendizagem é segura e que o sistema não esquece comportamentos anteriormente seguros, algo sobre o qual a indústria ainda não chegou a acordo.
Regulamento
Normas e regulamentos suficientes para todo um sistema autónomo não existem – em nenhuma indústria. As normas actuais para a segurança dos veículos existentes assumem a presença de um condutor humano para assumir o controlo numa emergência.
Para automóveis com auto-condução, existem regulamentos emergentes para funções particulares, tais como para sistemas automatizados de manutenção de faixas de rodagem. Existe também uma norma internacional para sistemas autónomos que inclui veículos autónomos, que estabelece requisitos relevantes mas não resolve os problemas de sensores, aprendizagem de máquinas e aprendizagem operacional introduzidos acima – embora possa, a seu tempo.
Sem regulamentos e normas reconhecidas, nenhum automóvel auto-conduzido, considerado seguro ou não, chegará à estrada aberta.
Aceitabilidade social
Têm havido numerosos acidentes de grande visibilidade envolvendo os actuais automóveis automatizados Tesla, bem como com outros veículos automatizados e autónomos. A aceitabilidade social não é apenas um problema para aqueles que desejam comprar um automóvel auto-conduzido, mas também para outros que partilham a estrada com eles.
O público precisa de ser envolvido nas decisões sobre a introdução e adopção de veículos auto-conduzidos. Sem isto, arriscamo-nos a rejeitar esta tecnologia.
Os três primeiros destes desafios devem ser resolvidos para nos ajudar a ultrapassar os dois últimos. Há, evidentemente, uma corrida para ser a primeira empresa a introduzir um automóvel totalmente auto-conduzido. Mas sem colaboração sobre como tornar o carro seguro, fornecer provas dessa segurança, e trabalhar com os reguladores e o público para obter um “selo de aprovação”, estes carros permanecerão na pista de testes durante anos futuros.
Por mais impagável que possa ser para empresários como Musk, o caminho para obter a aprovação de veículos autónomos é através de uma longa colaboração nestes difíceis problemas em torno da segurança, garantia, regulamentação e aceitação.
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