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Carros autônomos andando sozinhos pelas ruas das cidades não são mais coisa de filmes de ficção científica já há algum tempo. Mas como esses veículos tomam as decisões que os mantém longe dos acidentes? Existe uma inteligência artificial por trás dessas escolhas? Um carro autônomo consegue ler a mente de um pedestre para saber se ele vai ou não atravessar a rua?
Para os engenheiros, esta é uma pergunta-chave, pois entender a intenção de um pedestre em um cruzamento lotado é o que separa uma viagem segura de uma tragédia. Por isso, o maior obstáculo para os carros serem 100% autônomos não é a parte mecânica, mas sim o comportamento humano, que é complexo e, às vezes, caótico.
Pesquisadores dos Estados Unidos e da Coreia do Sul revelaram o OmniPredict, uma nova inteligência artificial que promete prever o comportamento de pedestres em tempo real. Diferentemente de sistemas comuns, ele utiliza um novo modelo para antecipar intenções humanas. O objetivo é aumentar a segurança de carros autônomos, permitindo que veículos antecipem ações dos pedestres, evitando acidentes e melhorando o fluxo do trânsito.
O novo sistema de inteligência artificial foi criado para prever com alta precisão as ações futuras de pedestres em ambientes urbanos. Ele utiliza uma tecnologia de IA capaz de processar simultaneamente diferentes tipos de dados, como imagens e textos, para entender situações complexas. A inovação é fruto de uma colaboração entre pesquisadores da Texas A&M University, nos Estados Unidos, e do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia do Sul (Kaist).
Sistema de IA processa dados sem ter sido treinado para isso
Enquanto sistemas tradicionais de inteligência artificial apenas reagem ao que veem, o OmniPredict usa a tecnologia de grandes modelos de linguagem para "raciocinar" sobre os motivos e as intenções por trás dos movimentos humanos. Isso permite que veículos autônomos deixem de ser apenas reativos para se tornarem proativos, prevenindo perigos antes mesmo que eles se tornem iminentes.
No estudo, o termo Zero-shot learning refere-se à habilidade impressionante da IA de realizar tarefas corretamente sem nunca ter sido treinada especificamente com os dados daquela situação nova. O sistema é centrado em quatro categorias: se a pessoa vai atravessar, o nível de obstrução visual, o tipo de ação (como andar ou parar) e se ela está olhando para o veículo.
A inteligência artificial combina imagens amplas da cena, fotos focadas no pedestre, coordenadas de localização e a velocidade do próprio veículo. O sistema analisa os últimos 16 quadros de vídeo capturados pelas câmeras, equivalente a meio segundo, para prever o que o pedestre fará 30 quadros à frente, o que equivale a cerca de um segundo no futuro.
IA previu ações dos pedestres em dias de neve e chuva
Em testes de laboratório, o sistema alcançou 67% de precisão, superando em 10% os modelos de inteligência artificial mais avançados disponíveis anteriormente. A inteligência artificial entende que, se o veículo está parando ou devagar, as chances de um pedestre decidir atravessar a rua aumentam significativamente.
Os testes mostraram que a precisão aumenta quanto maior o pedestre aparece na imagem; pessoas muito distantes oferecem menos pistas visuais, dificultando a análise da IA. O OmniPredict ainda demonstrou robustez em cenários raros, conseguindo prever intenções mesmo em dias de neve ou em pistas molhadas que escondem as faixas de pedestre.
Ao entender os motivos do pedestre, o veículo planeja sua manobra com antecedência, tornando o fluxo mais natural e reduzindo paradas bruscas. Isso ajuda a evitar aquele "confronto de olhares" em cruzamentos. Além disso, o sistema consegue explicar por que tomou uma decisão através da descrição do cenário e dar razões lógicas para suas previsões.
Comportamento de multidões
De acordo com a pesquisa, a IA pode beneficiar outras finalidades, como operações militares ou de emergência. Ou ainda ao ajudar a identificar sinais de estresse ou comportamentos ameaçadores em multidões.
O sistema não é infalível. Ele falhou, por exemplo, ao prever incorretamente que um ciclista atravessaria, mostrando que ainda há desafios em diferenciar padrões entre diferentes usuários da via.
Os desenvolvedores ainda não podem instalar o OmniPredict em carros comerciais. Isto porque o sistema ainda está em fase de pesquisa científica e requer mais refinamentos antes de considerarem‑no pronto para as ruas. A IA ainda tem dificuldades em áreas com sombras muito fortes. São condições que escondem a postura do corpo, e atrapalham a IA em diferenciar pedestres de ciclistas em certas situações.
O novo sistema aponta para um futuro no qual os carros autônomos confiarão menos no aprendizado visual e mais no comportamento dos pedestres. É o que diz Srinkanth Saripalli, um dos líderes da pesquisa. Combinando raciocínio e percepção, o sistema habilita o que ele chama de inteligência compartilhada. No futuro, o mundo pode seguir por um caminho onde a intuição terá um papel mais importante do que a automação.
“Esse novo sistema de inteligência artificial funciona de forma a não apenas ver o que nós fazemos. Ele entende o que estamos fazendo, enquanto pedestres, e consegue prever, com uma precisão razoável, quando faremos uma ação, como cruzar uma rua”, disse.
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