08 de janeiro de 2024 às 16:59
Uma equipe de pesquisadores da NYU Tandon School of Engineering, em Nova iorque, desenvolveu um algoritmo inovador, denominado NUMERLA, visando resolver um dos maiores desafios dos carros autônomos: a segurança. Focado em adaptar a Inteligência Artificial e o aprendizado de máquina ao cenário real das estradas, este código representa um avanço significativo no universo dos veículos autônomos.
O Neurosymbolic Meta-Reinforcement Lookahead Learning (NUMERLA) opera de maneira estratégica: ao se deparar com ambientes em evolução, o carro autônomo analisa a situação, projeta seu desempenho futuro e busca restrições de segurança, adaptando-se prontamente. Essa abordagem permite ajustar a política do veículo em situações de risco, priorizando uma estratégia segura e adaptativa.
Sob a liderança do professor associado de engenharia elétrica e computação da NYU Tandon, Quanyan Zhu, e seu candidato a Ph.D. , Haozhe Lei, essa pesquisa pode revolucionar o desempenho dos veículos autônomos, frequentemente envolvidos em incidentes.
Antecedendo o desenvolvimento do NUMERLA, incidentes graves envolvendo carros autônomos chamaram a atenção para a necessidade de maior segurança. Em 2018, uma motorista reserva da Uber foi responsabilizada por um acidente fatal, o primeiro envolvendo um carro totalmente autônomo, quando atropelou uma pedestre em Phoenix, Arizona.
Desde então, incidentes semelhantes ocorreram, incluindo um carro autônomo da Tesla que colidiu com um caminhão de bombeiros. A pesquisa da NYU Tandon representa um passo crucial para mitigar esses riscos, aumentar a segurança, proporcionar uma resposta rápida e adaptativa em situações desafiadoras, potencialmente reduzindo incidentes futuros e garantindo uma condução mais segura e confiável em um futuro bem próximo.
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