quarta-feira, abril 24, 2019
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Pontos cegos em carros autônomos – Microsoft e MIT

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Microsoft e pesquisadores do MIT (Massachusetts Institute of Technology) firmaram uma parceria para criar um sistema que ajuda a identificar brechas no conhecimento de inteligência artificial usada em carros autônomos. Isso siginfica que algumas ações tomadas pela IA que poderiam ser encaradas de maneira diferente por pessoas, podem ser resolvidas em breve.

Pontos cegos

Carros autônomos podem encontrar alguns “pontos cegos” em seu processamento quando ocorrem diferenças sensíveis entre os exemplos de treinamento e o que um humano faria no seu lugar, como o caso de um veículo autônomo não conseguir distinguir entre a diferença que deve ficar de um carro grande branco e uma ambulância com as sirenes ligadas.

Os pesquisadores do MIT e da Microsoft criaram um novo modelo de inteligência artificial que compara ações do mundo real feitas por humanos com o que poderia fazer na mesma situação. Isso poderia ser refinado pelo usuário, que poderia corrigir qualquer erro causado pela IA enquanto eles acontecem e até mesmo antes. Isso causaria uma mudança no comportamento da IA, tornando suas ações mais próximas com as de um humano no trânsito.

pontos cegos“O modelo ajuda sistemas autônomos a entender melhor aquilo que eles não sabem. Muitas vezes, quando esses sistemas são aplicados, seu treinamento não corresponde a situações do mundo real e eles podem tomar decisões erradas. A ideia é que usar os humanos como uma ponte entre a simulação e o mundo real, de um jeito seguro, possa reduzir esses erros”, disse Ramya Ramakrishnan, pesquisadora envolvida no projeto.

Testes ainda não estão prontos para o público

De acordo com o MIT e a Microsoft, os testes feitos com o novo sistema de inteligência artificial ainda não estão avançados o suficiente para serem testados com o grande público. Mesmo assim, pesquisadores vêm usando videogames em que a simulação de um humano toma decisões que corrigem as ações de um personagem dentro do jogo.

O próximo passo é aplicar o sistema em alguns carros autônomos e começar a testá-lo em situações do mundo real, mas os pesquisadores ainda não souberam informar quando essa etapa se iniciará.

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