Wayve mostra que IA embarcada está refazendo o desenvolvimento de carros autônomos

A inteligência artificial embarcada e o aprendizado em ruas reais estão refazendo o desenvolvimento de carros autônomos, afirmou o CEO da Wayve, Alex Kendall, em entrevista a Tom Mackenzie, da Bloomberg.

Como funciona a abordagem de IA para veículos autônomos

O caminho tradicional para desenvolver veículos autônomos é escrever código à mão. Uma regra para cada situação: o que fazer no sinal vermelho, como contornar um carro estacionado, como estacionar em um espaço apertado. Os engenheiros descrevem regras para os cenários que preveem e depois testam o carro nesses mesmos cenários. É um método estreito e demorado.

A Wayve escolheu um caminho bem diferente. Em vez de programação rígida, instalou nos carros uma inteligência artificial embarcada que olha para a rua real como um motorista, aprende com situações reais e melhora continuamente. Câmeras, lidares e radares coletam dados de vídeo, e uma rede neural os processa em tempo real e decide quando virar, acelerar e frear.

A chave dessa abordagem não é prender o carro em um ambiente controlado para treinar, mas colocá-lo em ruas reais, com pessoas reais. Parece perigoso, mas a Wayve afirma que, assim, o carro aprende milhões de vezes mais rápido do que em uma simulação ideal. Cada viagem é uma lição. Cada encontro com um cenário novo melhora o modelo.

Por que isso acelera a expansão dos robotáxis

O principal problema da abordagem tradicional é a adaptação a novas cidades. Cada cidade é única: estradas, placas, clima e comportamento dos motoristas diferentes. No desenvolvimento manual, as empresas levam anos para adaptar o carro a Londres e mais anos para São Francisco.

Com a abordagem de IA, o carro se adapta sozinho. Basta colocá-lo em Londres por um mês e ele aprende as particularidades das ruas, o comportamento dos pedestres e o clima. Depois vai para São Francisco e o ciclo se repete, mas bem mais rápido, porque o conhecimento sobre como aprender já está embutido no modelo.

Isso dá à Wayve uma grande vantagem:

• A IA embarcada aprende a cada viagem, sem necessidade de enormes conjuntos de dados com anotação manual
• As atualizações são enviadas pelo ar para todos os carros ao mesmo tempo
• Escalar não exige reprogramação para cada cidade
• O robotáxi se torna economicamente viável mais cedo

A Wayve já colocou táxis autônomos em operação em Londres e está se expandindo para novos mercados. Concorrentes como Tesla e Cruise usam abordagens de IA parecidas, mas a Wayve claramente aposta mais nisso do que todos, abrindo mão de simulações e de grandes conjuntos de dados rotulados.

O que isso significa

Se a IA embarcada funcionar em escala, os veículos autônomos deixam de ser um experimento científico e passam a ser indústria. Isso significa que os robotáxis estarão disponíveis em mais cidades mais cedo do que os analistas previam. O preço vai cair, porque as empresas não precisarão gastar milhões para se adaptar a cada região.