Pode parecer coisa de filme de ficção científica ou de um futuro muito distante, mas os carros autônomos já vêm sendo testados por diversas empresas e podem pintar nas ruas das grandes cidades do mundo antes do que imaginamos. Alguns, inclusive, já andam por aí em fase de testes e até chegaram a causar acidentes. Seja como for, tudo indica que em pouco tempo essa tecnologia vai se popularizar, mas os meios pelos quais os veículos “aprendem” ainda devem avançar bastante.
É aí que entra essa equipe de pesquisadores da Universidade de Darmstadt, na Alemanha, que sugere ensinar os carros autônomo usando nada menos que o game GTA V, o jogo polêmico onde, geralmente, somos levados a quebrar todos os tipos de leis morais e jurídicas que regem o mundo real. Afinal, quem nunca causou aquele caos terrível no trânsito jogando GTA?
Aprendendo onde é mais fácil
O exemplo pode não parecer muito bom e os mais pessimistas vão concluir que o mundo vai entrar em colapso quando os possíveis carros autônomos que vão aprender a dirigir com GTA V tomarem as ruas, mas existe uma justificativa bastante plausível para isso: segundo os especialistas, o processo de varredura e compreensão do ambiente feito no cenário virtual do violento jogo de video game é muito mais eficaz e rápido do que quando é feito na vida real.
Para que os carros autônomos possam andar sozinhos por aí, eles precisam realizar uma varredura na imagem que “enxergam” para entender o ambiente ao redor deles
Vamos explicar um pouco melhor: para que os carros autônomos possam andar sozinhos por aí, eles precisam realizar uma varredura na imagem que “enxergam” para entender o ambiente ao redor deles e não andar onde não devem, trombar com muros ou postes e, pior, passar em cima de pedestres. Assim, cada imagem que recebem através de câmeras e sensores deve ser processada e os dados vão aprimorando a inteligência artificial do veículo.
Mapeamento realizado em cenários de GTA V
Superando processos atuais
Quando a varredura é feita pelo sistema de câmera, chamado CamVid, a identificação do ambiente leva cerca de 60 minutos por imagem para ser feita. Esse trabalho todo leva um tempo considerável, levando em conta que são inúmeros cenários para passar por esse processo, e exige um esforço humano muito grande.
O sistema chamado Cityscapes, por sua conta, levam quase 90 minutos para processar e identificar cada imagem. Essa parte do projeto é bastante importante, pois é aí que o carro “aprende” o que são as ruas, onde ele pode trafegar, os que são muros, postes, árvores, construções, outros carros e pedestres.
Quando os pesquisadores resolveram utilizar os cenários ultrarrealistas de GTA V para dar essa noção de ambiente aos veículos autônomos, cada imagem precisou de apenas 7 segundos para ser mapeada
Quando os pesquisadores resolveram utilizar os cenários ultrarrealistas de GTA V para dar essa noção de ambiente aos veículos autônomos, cada imagem precisou de apenas 7 segundos para ser mapeada. Usando cerca de 25 mil quadros retirados do jogo, a equipe conseguiu identificar tudo em apenas 49 horas de trabalho.
Isso foi possível pois o software que “traduz” essas informações para o carro consegue identificar tudo com muito mais facilidade e ainda é capaz de propagar as informações para outros frames similares, deixando-os já quase que completamente mapeados, precisando apenas de retoques mais detalhados.
Sucesso total
O resultado final é impressionante: protótipos que tiveram apenas um terço do aprendizado usando o sistema CamVid e o resto no GTA V apresentaram um desepenho muito melhor do que o mesmo modelo que aprendeu tudo apenas com o CamVid.
O trabalho dos pesquisadores alemães está exposto em um site com um vídeo explicativo e mais detalhes para quem quiser entender melhor como esse processo acontece. Para acessar esses dados todos, basta entrar na página do projeto clicando neste link.
