Dirigindo

A gente tem ouvido falar muito de carros autônomos, mas, enquanto esses veículos não se tornam viáveis para as massas, convém apostar em ideias capazes de nos fazer melhores como motoristas. As Universidades de Cornell e Stanford estão seguindo por esse caminho: pesquisadores de ambas as instituições estão desenvolvendo o Brain4Cars, um sistema capaz de analisar o nosso comportamento para evitar distrações ao volante.

Nos Estados Unidos, estatísticas recentes apontam que mais de 90% dos acidentes de trânsitos são causados por erro humano. Não há números oficiais em relação ao Brasil, mas é certo que por aqui a grande maioria dos acidentes automobilísticos é resultado de imprudência ou distração.

O trabalho dos pesquisadores de Cornell e Stanford é focado em uma tecnologia de reconhecimento de linguagem corporal capaz de identificar movimentos que sugerem distração e, imediatamente, emitir alertas.

Muitos dos movimentos que indicam comportamento de risco são fáceis de identificar: se você mantém apenas uma mão no volante e o olhar voltado para baixo por muito tempo, provavelmente está mexendo no painel do carro ou no smartphone, por exemplo. Mas outros movimentos dependem do contexto.

Ashutosh Saxena, um dos responsáveis pelo projeto, dá um exemplo: você olha para a direita por um segundo porque pretende fazer uma curva ali; assim que você inicia a manobra, outro carro ocupa o espaço que até um segundo atrás estava livre; você não vê a aproximação desse veículo por ter desviado o olhar e então joga o seu carro na mesma direção; o sistema poderia então emitir um alerta ou mesmo impedí-lo de completar o procedimento para evitar uma colisão.

Brain4Cars

Boa parte dos acidentes relacionados à distração acontece justamente quando há troca de faixa ou de via. Nos testes mais recentes, o Brain4Cars foi capaz de “adivinhar” em 90% das vezes quando o condutor estava prestes a mudar de faixa. Essa manobra normalmente é precedida de olhares do motorista sobre o ombro, gestos que indicam a direção que ele pretende seguir e mudanças na aceleração ou frenagem.

Todos esses detalhes são relevantes. Mas como combiná-los é uma tarefa complexa, os pesquisadores basearam a tecnologia em um algoritmo de redes neurais de aprendizagem profunda, modalidade que trabalha com várias camadas de “neurônios” e, portanto, pode fazer associações entre diversos parâmetros distintos.

Para treinar esse algoritmo, os pesquisadores usaram dados de direção de dez motoristas que conduziram seus veículos por áreas diferentes da Califórnia. A ideia é que o sistema utilize o conhecimento prévio oriundo desse treinamento e o combine com o que é aprendido do comportamento do motorista atual.

As coisas podem ficar ainda mais interessantes se, além do reconhecimento dos movimentos do motorista, o Brain4Cars receber dados de sensores instalados nas partes externas do carro e de serviços que combinam mapas com monitoramento de trânsito (como o Waze). Se estiver chovendo forte na rodovia, por exemplo, o sistema poderia então dar informações que ajudam o motorista a enfrentar a baixa visibilidade, além de prever manobras que, naquelas circunstâncias, são perigosas.

Se o Brain4Cars se tornará uma tecnologia consolidada é difícil saber. Os experimentos já realizados trouxeram resultados animadores, mas só é possível ter certeza sobre a eficácia do sistema testando-o em situações reais. Isso requer bastante tempo e dinheiro.

De qualquer forma, a gente pode esperar por alguma tecnologia parecida nos próximos anos, pelo menos nos carros mais sofisticados. Montadoras como Volvo e GM também estão estudando sistemas que analisam a linguagem corporal do motorista para prevenir acidentes.

Com informações: MIT Technology Review

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