10 Mitos da IA na Indústria Automóvel

A inteligência artificial (IA) está a transformar rapidamente a indústria automóvel. Desde carros autónomos a sistemas avançados de assistência ao condutor, a IA está a mudar a forma como conduzimos e a forma como os carros são desenhados, fabricados e mantidos.

Embora seja verdade que a IA pode levar a algumas perdas de empregos na indústria automóvel, também é provável que crie novos empregos em áreas como programação, manutenção e controlo de qualidade. Na verdade, um estudo do McKinsey Global Institute prevê que a IA poderá criar até 2,3 milhões de empregos na indústria automóvel até 2030.

A IA pode ser usada para complementar os métodos tradicionais de fabrico automóvel, e não para substituí-los. Por exemplo, a IA pode ser usada para otimizar os calendários de produção, automatizar tarefas de produção e armazém e melhorar as operações logísticas.

A tecnologia de IA está-se a tornar cada vez mais acessível, e o custo da implementação nos automóveis deve continuar a diminuir nos próximos anos, seguindo as curvas de redução de custos dos restantes componentes eletrônicos. Na verdade, a IA, se usada na condução autónoma, deverá ser mais barata do que contratar um motorista ao longo da vida do automóvel. O conceito de propriedade em si mudará à medida que a condução autónoma evoluir. Assim que os carros forem capazes de se desolcar por conta própria, as pessoas não continuaram a necessitar de ter carro próprio, pois poderão solicitar um quando necessário, economizando nos custos de propriedade do carro e desocupando espaço nas cidades. Com esta implementação generalizada da IA, espera-se que, nos próximos anos, esta tecnologia se espalhe para gamas mais baixas e se torne um padrão em todos os veículos.

Os carros movidos a IA não são necessariamente mais complicados de reparar do que os carros tradicionais. Na verdade, a IA pode ser usada para tornar os carros mais fáceis de reparar ao automatizar tarefas de diagnóstico e reparação. No entanto, de acordo com um estudo da AAA, o custo médio de reparação de um acidente com danos ligeiros que envolva um veículo com tecnologias de IA, como ADAS, é de $5,300 , o que representa mais do dobro do custo de reparação de uma colisão similar num carro sem estas tecnologias. Este acrescimo no valor da reparação deve-se à presença de sensores e câmaras dispendiosas que podem ou não ter sido danificados. É expectável, no entanto, que estes custos diminuam à medida que a tecnologia amadureça.

A IA tem o potencial de tornar os carros mais seguros ao automatizar tarefas como a prevenção de colisões através do sistema de travagem de emergência automática, assistência de mudança de faixa e monitorização dos níveis de atenção do condutor. Um estudo do Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) constatou que os carros com recursos de segurança automatizados, como o monitor de ângulos mortos, estão envolvidos em cerca de 20% menos acidentes do que os carros sem esses recursos. Além disso, de acordo com uma pesquisa da LexisNexis Risk Solutions, os veículos equipados com ADAS mostraram uma redução de 27% na frequência de reclamações ao seguro por lesões corporais e uma redução de 19% na frequência de reclamações por danos materiais.

Os diferentes sensores em que a IA se baseia para “ver” a estrada estão em constante evolução. Estas tecnologias estão a tornar-se cada vez mais capazes de monitorizar o ambiente e de conduzir de forma autónoma em todas as condições meteorológicas. O sistema Autopilot da Tesla, por exemplo, já provou ser capaz de conduzir com segurança na neve, chuva e nevoeiro.

A tecnologia de IA está a tornar-se, cada vez mais, capaz de lidar com situações inesperadas, graças às melhorias na tecnologia de sensores, aos avanços em machine learning, ao aumento da capacidade de computação e à crescente colaboração entre IA e humanos. O sistema Autopilot da Tesla tem vindo a mostrar ser capaz de evitar acidentes causados por peões, ciclistas e outros veículos.

A IA pode tomar decisões éticas ao ser programada com um conjunto de princípios éticos baseados em fatores como a lei, a filosofia moral e os valores sociais, o que permite a estes sistemas tomar decisões autónomas com base na autoaprendizagem e no raciocínio próprio. No entanto, existem desafios que relacionados com: a determinação  dos princípios éticos adequados à aplicação; a codificação dos princípios éticos no algoritmo; a testagem das decisões éticas; a anulação das decisões éticas. Mesmo estando ainda em desenvolvimento, as tecnologias de IA têm-se mostrado capazes de tomar decisões éticas complexas. Como exemplo, o projecto de carro autónomo da Google desenvolveu um sistema que pode ponderar os riscos de diferentes decisões éticas, como se deve desviar para evitar atropelar um peão ou atropelar um peão para evitar atropelar um grupo de peões. No entanto, deve-se ter em conta que os algoritmos de IA são propensos a produzir resultados tendenciosos e parciais, daí a importância de monitorizar e validar continuamente estes sistemas.

A IA já está a ser utilizada em automóveis de várias formas, para além da sua utilização em veículos autónomos, e está-se a tornar cada vez mais difundida. O controlo de cruzeiro adaptativo, o aviso de saída de faixa e o travagem de emergência automática são todas funcionalidades que utilizam IA. À medida que a IA se continue a desenvolver, é provável que a sua aplicação nos automóveis se torne ainda comum.

Há quem acredite que a IA irá tornar os carros aborrecidos de conduzir, o que não é, necessáriamente, verdade. A IA pode ser usada para tornar os carros mais divertidos de conduzir, personalizando a experiência de condução para cada condutor. Por exemplo, a IA pode ser usada para ajustar a suspensão, a direção e a resposta do acelerador do carro de acordo com as preferências do condutor. Além disso, a IA pode aproveitar a machine learning para analisar dados do histórico do comportamento de condução e ajustar os sistemas de assistência às condições. Por exemplo, um algoritmo de IA pode aprender que um condutor com menos experiência é mais propenso a cometer erros ao conduzir em más condições meteorológicas. Neste caso, o algoritmo pode ajustar os sistemas de assistência à condução para serem mais conservadores, aumentando o nível de segurança em certas situações específicas.

Ao longo dos anos, o uso das tecnologias de IA nos carros tem-se tornado cada vez mais comum. Hoje em dia, a IA é utilizada numa ampla variedade de aplicações automóveis, incluindo: