Carro é dirigido por cérebro de minhoca

Redação do Site Inovação Tecnológica - 25/02/2021

Um sistema neuromórfico constituído por apenas 19 neurônios dirigiu um carro de verdade em condições reais.
[Imagem: Ramin Hasani]

Cérebro de motorista

Uma equipe da Áustria e dos EUA desenvolveu um sistema de inteligência artificial neuromórfico que imita o funcionamento do sistema nervoso de animais como minhocas e lombrigas.

Embora não soe como um grande elogio para os motoristas, o fato é que o sistema mostrou que não é preciso ter um número gigantesco de neurônios para dirigir um automóvel.

Longe de uma crítica aos motoristas, contudo, o feito é uma demonstração do poder de cálculo da computação neuromórfica.

A equipe afirma que o sistema tem vantagens decisivas em relação aos modelos de aprendizado profundo atuais: Ele lida melhor com entradas cheias de ruídos e, devido à sua simplicidade, seu modo de operação pode ser explicado em detalhes, fugindo da tradicional "caixa preta" da inteligência artificial.

O trabalho é um melhoramento da tecnologia apresentada pela mesma equipe em 2018, quando eles estacionaram um pequeno robô usando 12 neurônios.

O sistema agora tem 19 neurônios e trabalhou com dados reais de imagens coletadas conforme motoristas humanos dirigiam carros em ambientes urbanos.

A rede neural para carros sem motorista inspirada biologicamente está sendo disponibilizada em código aberto.
[Imagem: MIT/CSAIL]

Motorista neuromórfico

As imagens coletadas pelas câmeras no trânsito são primeiro processadas por uma rede neural convolucional, que pega apenas os dados visuais para extrair características estruturais dos píxeis de entrada. Essa rede decide quais partes da imagem são importantes e, em seguida, passa os sinais para a parte crucial da rede, um sistema de controle que dirige o veículo.

Os dois subsistemas foram empilhados e treinados simultaneamente com horas de vídeos de trânsito de um carro rodando na área metropolitana de Boston. Para começar, foram fornecidas também informações sobre como dirigir o carro em qualquer situação - até que o sistema tivesse aprendido a conectar automaticamente as imagens com o movimento apropriado do volante e poder lidar de forma independente com novas situações.

O aparato todo foi testado em um carro autônomo rodando no campus da universidade.

"Nosso modelo nos permitiu investigar no que a rede foca sua atenção enquanto dirige. Nossas redes se concentram em partes muito específicas da imagem da câmera: O meio-fio e o horizonte. Esse comportamento é altamente desejável e é único entre os sistemas de inteligência artificial," disse Ramin Hasani, da Universidade de Tecnologia de Viena, na Áustria. "Além disso, vimos que o papel de cada célula em qualquer decisão de movimento pode ser identificado. Podemos entender a função das células individuais e seu comportamento. Alcançar esse grau de interpretabilidade é impossível para modelos de aprendizado profundo maiores."

O sistema de aprendizado profundo neuromórfico está sendo disponibilizado em código aberto pela equipe, no endereço https://github.com/mlech26l/keras-ncp.

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