Como video games ajudaram a viabilizar os carros autônomos

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Carros autônomos. Eles são o futuro do transporte – e eles estão ficando mais inteligentes o tempo todo. Graças aos avanços em software e inteligência artificial, essas máquinas agora podem distinguir entre carros e ciclistas, ou entre pedestres e seu animal de estimação. Muitos podem agora "ver" da mesma maneira que você, distinguindo objetos e obstáculos que se aproximam. Toda essa tecnologia poderia, eventualmente, salvar vidas, ajudando a evitar 95% dos acidentes de carro que os órgãos reguladores de segurança estimam que sejam causados por erro humano a cada ano.

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Mas nada disso seria possível sem um pedaço de hardware que muitos de nós damos por certo em nossos próprios computadores domésticos. É uma tecnologia que remonta aos primeiros dias da computação pessoal moderna, uma que as pessoas tendem a associar mais com o World of Warcraft do que com essas novíssimas máquinas inteligentes sobre rodas.

Estamos falando sobre o processador gráfico.

Nas PCs convencionais, o processador gráfico – muitas vezes encontrado em uma placa de vídeo – é o que permite que os computadores reproduzam todos os pixels e polígonos que compõem os jogos fotorrealistas de hoje. Mas, na medida em que esses processadores se tornaram cada vez mais poderosos, engenheiros descobriram sua utilidade em todos os tipos de aplicativos que não funcionam. As unidades de processamento de gráficos – ou GPUs – transcenderam suas origens para se tornarem computadores inteiros.

"[A GPU] agora está alimentando tudo, desde jogos até os efeitos visuais que você vê nos filmes de Hollywood", disse Danny Shapiro, diretor sênior de automotivo da Nvidia, que detém cerca de 75% do mercado de US$ 7,8 bilhões de GPUs. As GPUs, disse Shapiro, são centrais para "gráficos profissionais, para fabricantes de automóveis que estão projetando carros, para médicos e pesquisadores que estão buscando a cura para o câncer e usando técnicas de imagens clínicas".

É um sinal de quão grande o negócio de GPU se tornou o fato de que outras 200 outras empresas trabalham com a unidade automotiva da Nvidia. As GPUs são mesmo parte dos cérebros por trás da inteligência artificial, aparecendo em tecnologias como o Amazon Echo, que converte o discurso humano natural em dados que as máquinas conseguem entender.

"A combinação de GPUs e CPU já disponível pode acelerar análises, deep learning, computação de alto desempenho e simulações científicas", disse Chris Niven, diretor de pesquisa de questões relacionadas a petróleo e gás na consultoria IDC, ao ZDNet no mês passado.

Como isso funciona?

Para entender por que as GPUs se tornaram tão prevalecentes nas tecnologias de próxima geração, temos que falar sobre como elas funcionam.

Tradicionalmente, o “cérebro” na maioria dos computadores é a CPU, ou a unidade de processamento central. Esses chips são feitos por empresas como a Intel. A Apple também tem feito seus próprios chips proprietários para iPad e iPhone. A característica distintiva desta tecnologia é que ele foi projetado para executar cálculos em série, um após o outro, muito rapidamente. O aumento das CPUs dual e quad-core expandiu suas capacidades, permitindo que mais cálculos fossem feitos simultaneamente.

Esses chips ainda são ideais para máquinas que só precisam executar alguns processos ao mesmo tempo. Mas quando se trata de tecnologia como direção autônoma de carros, onde os computadores estão constantemente recebendo e digerindo informações, a multitarefa torna-se muito mais importante. E é aí que as GPUs se destacam.

Os pesquisadores da computação começaram a descobrir o potencial por trás das GPUs já no final da década de 1990, quando o mercado estava inundado com dezenas de fabricantes de chips concorrentes. Seus produtos encontraram um caminho para PCs de mesa e vídeo games como o Sega Dreamcast e o Xbox, permitindo aos consumidores experimentar títulos inovadores como Half-Life, Quake e Halo. Ao controlar de forma simultânea e eficiente a geração de formas em uma tela, as GPUs ajudaram a dar vida aos primeiros gráficos vetoriais, e depois os pixels individuais.

No início dos anos 2000, as GPUs estavam sendo colocadas diretamente contra CPUs em testes de computação, com alguns resultados mostrando enorme potencial para processadores gráficos.

"Os pesquisadores das universidades perceberam que, ‘Ei, olha só este processador de baixo custo que podemos usar para aplicações científicas e matemáticas e obter alguma aceleração a um custo bem baixo’", disse Jon Peddie, presidente da Jon Peddie Research, uma empresa de análise da indústria.

Um artigo em 2002 descobriu que, em comparação com as CPUs, “o hardware gráfico nos permite estabelecer um pipeline personalizado de processamento de dados de alta velocidade. Uma vez que o pipeline esteja configurado, os dados podem ser transmitidos com uma eficiência devastadora.”

As melhores GPUs do mercado hoje têm cerca de 5 mil núcleos, disse Peddie, não apenas duas, quatro ou oito, como as CPUs. Enquanto as CPUs podem processar pequenas quantidades de informações muito rapidamente, a vantagem das GPUs tem a ver com a escala – o processamento de muitas informações ao mesmo tempo.

É por isso que os carros autônomos acham as GPUs tão úteis. Através do uso de câmeras ópticas, sensores laser e radares, os carros conseguem enxergar o ambiente ao redor fazendo várias mensurações por segundo.

“São 30 imagens a cada segundo", disse Shapiro. "Cada imagem, um único quadro, é composto de pixels. Cada um desses pixels ou pontos é um valor numérico que diz: ‘Qual é a cor da luz lá?’ É apenas um monte de números.”

As GPUs, como as que se encontram em carros autônomos, são projetadas para processar esses números e descobrir que alguns desses pixels representam um obstáculo, enquanto outros pixels são marcações de pista e outros são semáforos. Embora as GPUs não tenham sido originalmente inventadas para esses fins, os engenheiros automotivos começaram a aproveitar os poderes da tecnologia de computação paralela há cerca de seis ou sete anos, de acordo com Peddie.

"O uso original de GPUs em um automóvel foi para o painel de instrumentos no sistema de entretenimento", disse ele. "Foi apenas recentemente que as pessoas passaram a dizer: ‘Ei, podemos fazer isso ou aquilo!’"

Na medida em que as GPUs se tornam ainda mais poderosas e ganham ainda mais recursos, você pode esperar que elas apareçam em mais lugares. Só dentro dos automóveis, muitos processadores autônomos que costumavam lidar com apenas uma função – como os freios ABS ou as janelas elétricas –, um dia será concentrados em um único processador, a GPU, disse Shapiro. E veremos que os carros funcionarem cada vez mais como os automóveis da Tesla, ou seja, com você podendo personalizar o seu veículo escolhendo diferentes pacotes de software para se adequar ao seu estilo de direção.

"É quase como se você tivesse compras in-app para adicionar novos recursos que não estavam lá quando você comprou [o carro]", disse ele.

Para os gamers que se acostumaram a comprar pacotes de expansão para o seu software – também conhecido como conteúdo para download, ou DLC na sigla em inglês –, essa ideia pode soar muito familiar.