Carros autônomos podem parecer uma invenção nova, mas a verdade é que protótipos com essa tecnologia já existem há algumas décadas. O caminho até termos tecnologias como o Autopilot da Tesla ou a utilizada pelos carros da Google e da Uber foi longo, mas cheio de ideias interessantes pelo trajeto.
Uma delas foi o ALVINN (sigla em inglês para Veículo Terrestre Autônomo em Rede Neural). O projeto foi levado à frente pelo professor Dean Pomerleau, da Universidade Carnegie Mellon, no final dos anos 1980 e tinha o objetivo de criar um carro autônomo alimentado por uma rede neural, que adquire conhecimento através da experiência.
Naquela época, a maior limitação estava no hardware disponível. Durante uma troca de tweets com Oliver Cameron, pesquisador de carros autônomos da plataforma educacional Udacity, Pomerleau afirmou que a CPU do ALVINN era 10 vezes mais lenta que a presente no Apple Watch, tinha o tamanho de uma geladeira e precisava de um gerador de 5 mil watts para funcionar.
@GTARobotics GPU? Gez, ALVINN ran on 100 MFLOP CPU, ~10x slower than iWatch; Refrigerator-size & needed 5000 watt generator. @olivercameron pic.twitter.com/QdGpZUzGCs
— Dean Pomerleau (@deanpomerleau) 24 de novembro de 2016
A parte mais interessante no uso das redes neurais é que o carro poderia dirigir até mesmo em estradas não mapeadas, diferente do carro autônomo da Google, por exemplo, que depende das informações disponíveis no sistema de mapas da empresa para saber o que fazer.
No início, o ALVINN alcançava apenas 5 km/h, mas com alguns anos de desenvolvimento os engenheiros que trabalhavam no projeto conseguiram alcançar uma velocidade máxima de 112 km/h. O vídeo abaixo (em inglês), mostra mais alguns detalhes do funcionamento do veículo.
A criação da rede foi o ponto de partida para vários dos projetos de carros autônomos que existem hoje. Não é coincidência que Chris Urmson, engenheiro que já foi responsável pelo projeto de veículo autônomo da Google, tenha trabalhado com Pomerleau na tecnologia do ALVINN. De fato, essa é uma área do conhecimento na qual podemos esperar muitas inovações nos próximos anos.
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