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Processamento neural é a chave para conectar veículos autônomos

2 minutos de leitura

Embora já existam veículos autônomos em operação, sua autonomia é restrita e depende do controle do motorista. Mas a inteligência artificial promete mudar isso



Por Redação em 07/02/2022

Veículos autônomos e totalmente conectados podem se tornar uma realidade em um breve espaço de tempo, com a ajuda de tecnologias como o processamento neural. A ideia é de que um computador imite o pensamento humano, utilizando as informações disponíveis para a tomada de decisões. Esse é o conceito do deep learning.

O principal objetivo da nova tecnologia é viabilizar a segurança. Por exemplo, em uma rodovia, caminhões conectados e autônomos poderiam identificar riscos, aumentar ou reduzir a velocidade de acordo com os dados dos demais veículos e, ainda, promover outros benefícios, como a economia de combustível , redução de congestionamentos e a necessidade do descanso do motorista. Além disso, a máquina não se cansa, não se distrai nem consome substâncias que possam comprometer sua atenção.

Tecnologia viabiliza smart cities

veiculos smart city

Com o desenvolvimento do processamento neural, cada vez mais os veículos podem se tornar inteligentes, o que os torna fundamentais para viabilizar as smart cities. Ou seja, por meio de dados captados por tais veículos e enviados à nuvem, é possível remodelar o ecossistema de produtos e serviços de mobilidade, utilizando “gêmeos digitais”. 

Assim, em um ambiente de simulação, um gêmeo digital pode ser construído para simular como os veículos em diferentes cidades precisam responder e navegar, sem precisar desembolsar enormes custos de infraestrutura para desenvolvimento de hardwares físicos ou manufatura de veículos.

Plataforma permite manuseio inteligente de dados

De acordo com reportagem da SmartCitiesWorld, a Wejo Neural Edge formalizou uma parceria estratégica com o Microsoft Azure, para otimizar a forma como os dados dos veículos são gerenciados, processando-os na borda e comunicando-os à nuvem.

A Wejo afirmou que esse processo não apenas reduzirá a sobrecarga de dados e maximizará os insights, mas também reduzirá os custos para os fabricantes automotivos. O objetivo é fomentar o desenvolvimento de veículos mais seguros, permitindo avanços adicionais na mobilidade autônoma e elétrica, além de reduzir problemas diversos, como congestionamentos e emissões.



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