THE FUTURE OF MOBILITY: DEVELOPMENTS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR AUTONOMOUS VEHICLES
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/cs10202410311948
Leonardo Colin Firmino1
André Luiz da Silva2
Fabiana Florian3
Resumo: A mobilidade no trânsito urbano vem sofrendo com o aumento excessivo de carros circulando, em especial, nas grandes cidades. Atualmente, já existem carros autônomos, porém, a inteligência artificial está sendo inserida neste setor, para auxiliar em alguns problemas correlacionados aos impactos causados pelo grande fluxo de carros, como os acidentes. A inteligência artificial pode ser vista como o futuro da mobilidade. Com isso, os objetivos deste trabalho se firmam na ideia de associar a inteligência artificial utilizada em veículos autônomos ao futuro da mobilidade, bem como aprofundar o conhecimento acerca da contribuição desta tecnologia nos avanços tecnológicos e sociais, no mundo. Como resultado da pesquisa para realizar este trabalho, é possível entender que a inteligência artificial vem como uma aliada e benfeitora no processo de melhoria da mobilidade e acessibilidade do trânsito do Brasil, mas que, para isso, ainda é preciso estruturar as normas e éticas, bem como políticas públicas correlacionadas, pois é fato que esta tecnologia estará, a cada dia mais presente neste setor. Assim, compreende-se que a inteligência artificial vem como relevante elemento na fabricação de carros autônomos que estarão, futuramente, transitando de forma consciente, sustentável e seguros, com todo avanço tecnológico que a inteligência artificial possa oferecer.
Palavras–chave: Inteligência artificial. Futuro. Mobilidade. Veículos autônomos.
Abstract: Mobility in urban traffic has been suffering due to the excessive increase in the number of cars on the road, especially in large cities. Currently, there are already autonomous cars, but artificial intelligence is being introduced into this sector to help solve some problems related to the impacts caused by the large flow of cars, such as accidents. Artificial intelligence can be seen as the future of mobility. Therefore, the objectives of this work are based on the idea of associating the artificial intelligence used in autonomous vehicles with the future of mobility, as well as deepening knowledge about the contribution of this technology to technological and social advances in the world. As a result of the research to carry out this work, it is possible to understand that artificial intelligence comes as an ally and benefactor in the process of improving mobility and accessibility in traffic in Brazil, but that, to do so, it is still necessary to structure the norms and ethics, as well as related public policies, since it is a fact that this technology will be increasingly present in this sector. Thus, it is understood that artificial intelligence comes as a relevant element in the manufacture of autonomous cars that will, in the future, travel in a conscious, sustainable and safe way, with all the technological advances that artificial intelligence can offer.
Keywords: Artificial intelligence. Future. Mobility. Autonomous vehicles.
1. INTRODUÇÃO
O uso da Inteligência Artificial (IA) no desenvolvimento de veículos autônomos, bem como na sua funcionalidade, cresce a todo momento. Estes veículos, segundo Ravagnani e Junqueira (2023), também conhecidos como veículos robóticos, são capazes de se locomover sem a necessidade de um condutor humano.
De acordo com Rosário (2005 apud GAZAL JUNIOR, 2019), para que esses veículos pudessem utilizar sistemas autônomos, necessitou-se da evolução da automação e da robótica, o que permitiu relevantes avanços na área da computação e da mobilidade, já que, está, a cada dia demanda de maior atenção e necessidades e a IA vem de encontro com tais situações.
Com isso, os objetivos deste trabalho se firmam na ideia de associar a IA utilizada em veículos autônomos ao futuro da mobilidade, bem como aprofundar o conhecimento acerca da contribuição da IA nos avanços tecnológicos e sociais, no mundo.
Tal estudo se justifica pela necessidade de maior aprofundamento da temática, pois, mesmo entendendo que, atualmente, a IA está presente na vida global, ainda existem receios em relação à segurança e ao bem estar social de todos, perante sua funcionalidade, conforme afirmam Ravagnani e Junqueira (2023).
Compreender como seu uso no desenvolvimento de veículos autônomos permite um maior entendimento acerca de sua contribuição numa visão futurista da mobilidade, relevante “problema” da sociedade, que cresce de forma desenfreada, principalmente nos centros urbanos, segundo Silva (2023).
A problemática abordada neste estudo tem relação com a necessidade de maiores aprofundamentos sobre a temática, conforme já relatado, pois percebe-se que ainda existem dúvidas sobre a importância e a contribuição da IA no desenvolvimento de veículos autônomos que facilitarão a mobilidade, num futuro próximo.
Acredita-se que este aprofundamento minimize tais dúvidas e inseguranças, possibilitando maior entendimento de sua funcionalidade, bem como dos veículos autônomos, como instrumento de desenvolvimento da sociedade e de melhoria das suas necessidades atuais.
Para maior confiabilidade das informações e fundamentações teóricas utilizadas neste estudo, ele se fez com base em outros estudos acadêmicos publicados em repositórios virtuais relevantes, que demonstram a preocupação em aprofundar conhecimentos acerca da IA, de veículos autônomos e suas funcionalidades. Foram utilizados artigos científicos publicados recentemente, para que as informações sejam as mais verossímeis possível.
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: CONCEITOS E CARACTERÍSTICAS
Segundo Feigenbaum (1981 apud COELHO, 2023), a IA faz parte da Ciências da Computação e é responsável pelo desenvolvimento de sistemas de computadores inteligentes, que demonstram comportamentos próximos aos dos humanos, como compreender linguagem, aprender, raciocinar e resolver problemas, sem sua interferência.
Para Russel e Norvig (2013 apud RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023), o campo da IA não apenas compreende o mundo, como constrói entidades inteligentes. De acordo com Coelho (2023), a IA é uma tecnologia produzida pelo homem, buscando designar máquinas com competências intelectuais semelhantes às dos homens, para que elas consigam resolver grandes contratempos na área industrial de forma autônoma, sem precisar de um homem para conduzir a resolução do problema.
Ela pode abranger, conforme relata Coelho (2023), uma enorme variedade de subcampos, como áreas de uso geral, aprendizagem e percepção, bem como exercer tarefas específicas (demonstrar teoremas matemáticos; processar linguagem natural; e diagnosticar doenças, dentre outras).
“A inteligência artificial sistematiza e automatiza tarefas intelectuais e, portanto, é potencialmente relevante para qualquer esfera da atividade intelectual humana” (RUSSELL; NORVIG, 2004 apud COELHO, 2023, p.11).
Oracle (2022 apud SILVA, 2023) salienta que a IA não apenas imita a inteligência humana, ao realizar tarefas, como tem a capacidade de se aprimorar iterativamente, utilizando-se de informações anteriormente coletadas, por ela mesma.
Um sistema IA não é capaz somente de armazenamento e manipulação de dados, mas também da aquisição, representação, manipulação de conhecimento. Esta manipulação inclui a capacidade de deduzir ou inferir novos conhecimentos – novas relações sobre fatos e conceitos – a partir do conhecimento existente e utilizar métodos de representação e manipulação para resolver problemas complexos que são frequentemente não-quantitativos por natureza (DIRENE, 2022 apud SILVA, 2023, p.16).
Segundo Coelho (2023), por trás da IA, existem duas tecnologias consideradas muito importantes, a maxhine learning e a deep learning.
A machine learning, conhecida, também, como “aprendizado de máquina”, é uma prática que possibilita, ao computador, uma habilidade de se capacitar e aprimorar de forma automática, conforme pratica suas atividades. Esse processo de conhecimento acontece por meio do aperfeiçoamento de algoritmos que usam dados e aprendem com isso, estudando esses dados com o propósito de encontrar padrões e adquirir boas soluções com o apoio destes dados colhidos (COELHO, 2023).
Para Silva (2023), este processo é contínuo, no qual os algoritmos são estruturados com equações pré-definidas para organizar e utilizar os dados, de acordo com as necessidades. Em relação ao deep learning, Coelho (2023) relata que “aprendizado profundo”, como também é conhecido, é um complexo do conhecimento da máquina, formado por uma rede neural com três ou mais níveis. Estas redes buscam recriar o comportamento cerebral do humano, para aprender com esse abastecimento dos dados.
“Deep Leraning é um tipo de Machine Learning que capacita a máquina a realizar tarefas mais complexas, como reconhecimento de fala, identificação de imagens e realizar previsões” (DAMACENO; VASCONCELOS, 2018 apud SILVA, 2023, p.16).
O neurônio artificial recebe múltiplos sinais de entrada e produz um único sinal de saída, sendo eles variáveis binárias, onde cada variável representa a ativação de uma sinapse excitatória sobre o neurônio, por meio da aplicação de uma função de ativação f(.), que ativa ou não sua saída, dependendo do valor adquirido pela soma ponderada das entradas, conforme relata Gazal Junior (2019).
2.2 VEÍCULOS AUTÔNOMOS: CONCEITOS E TIPOLOGIAS
De acordo com Pissardini et al. (2013), o veículo autônomo é um tipo de veículo de transporte, de passageiros ou bens que possui um sistema de controle computacional, que, por meio de um conjunto de sensores e atuadores integrados, tem como função se locomover a um lugar estabelecido pelo usuário de forma autônoma e segura, sem eu precise que este usuário esteja dentro dele, dirigindo-o.
“O processo de navegação combina diversas etapas automatizadas para obter dados do ambiente, determinar a posição do veículo, evitar a colisão com outros elementos do ambiente e executar ações ótimas em direção à missão proposta” (PISSARDINI et al., 2013, p.1).
Conforme relata Gazal Junior (2019), na robótica, o termo “autonomia” tem relação com a capacidade de perceber ambientes e tomar decisões que auxiliam na realização de uma tarefa, por parte da máquina, no caso, do veículo. Essas ações são inteiramente sem a intervenção humana. Mas, para isso, o sistema deste veículo precisa estar bem estruturado para interpretar as informações de entrada (sensores) com a ação a ser executada, tomando a melhor decisão em relação a como fazer isso (KANNIAH et al., 2014 apud GAZAL JUNIOR, 2019).
Segundo Coelho (2023), esses carros autônomos estão sendo desenvolvidos e testados em várias empresas do mundo todo, pois entende-se que seu uso é uma realidade em um futuro próximo, já que as tecnologias automotivas veiculares estão, atualmente, presentes no dia a dia de seu setor de desenvolvimento, fazendo com que seja mudada a forma como tudo e todos se deslocam, acompanhando a constante evolução global.
Para uma adequada mobilidade sustentável, que, para Coelho (2016 apud SILVA, 2023), é a capacidade de suprir a necessidade da sociedade em relação ao se deslocar livremente sem sacrificar valores humanos e ecológicos, Silva (2023) relata que é preciso se atentar a esses fatores quando se pensa em veículos autônomos.
Para isso, conforme relata Coelho (2016 apud SILVA, 2023), é necessário que seja realizada uma avaliação do movimento do veículo autônomo e ela depende de três elementos que se alteram a todo momento durante seu tráfego, que são o fluxo, a velocidade e a densidade do veículo.
De acordo com Silva (2023), o veículo autônomo, para operar, precisa de um mapeamento do território de onde ele irá circular, de forma que seja possível reconhecer os elementos necessários, como faixa da pista, pedestre, limite divisório da rua e da calçada, placas de trânsito, dentre outros, para que os dados combinados, em conjunto com os dados dos sensores embutidos nele e de GPS, possam garantir maior precisão em suas ações.
Além de GPS, os veículos autônomos utilizam de diversos recursos tecnológicos, como odometria, que, conforme relatam Novais et al. (2018 apud SILVA, 2023), é uma técnica utilizada para medir a distância percorrida por tais.
Segundo Pissardini (2013), esses veículos utilizam de alguns sistemas que já podem ser vistos em algumas situações no dia a dia, como o sistema cruise control, que é um sistema que, de forma previamente programada, faz com que a velocidade de condução do veículo se mantenha; o Anti-Lock Breaking System (ABS), que é um sistema de frenagem que evita que a roda trave, evitando derrapagem; o Automatic Parking, que utiliza de sensores para que o veículo estacione de forma automática e independente; e o sistema anticolisão, que, por meio de sensores, como radar, laser ou câmeras, detectam uma possível colisão e avisam o condutor, desta possibilidade.
As tecnologias no desenvolvimento dos veículos autônomos continuam evoluindo e a implementação da IA neste processo é uma das evoluções (GAZAL JUNIOR, 2019) mais considerável.
3. DESENVOLVIMENTO
De acordo com Gazal Junior (2019), um veículo autônomo, normalmente, não possui inteligência, seguindo apenas rotas e ações programadas, entretanto, para que tome decisões e aprenda, é preciso utilizar de inteligência artificial.
O processo utilizado para que haja aprendizagem e tomada de decisões, segundo Gazal Junior (2019), reproduz artificialmente o sistema nervoso humano, usando de neurônios artificiais (figura 1), que utilizam modelos matemáticos para existir.
Medeiros (2018 apud COELHO, 2023) relata que as redes neurais artificiais podem ser consideradas como um dos princípios mais significativos da área de IA. Elas são protótipos eletrônicos que utilizam como suporte a estrutura de um cérebro, buscando conhecimento a partir de estudos e testes e possuindo a capacidade de memorizar padrões, devido à sua complexidade.
Quando se pensa nestas redes neurais artificiais aplicadas em veículos autônomos, entende-se que elas asseguram, quando executadas, um bom desenvolvimento e agilidade, por parte deles, originando relevante esperança no melhoramento destes veículos autônomos.
Com o uso da IA nos veículos autônomos, é possível mapear o local e os desvios de obstáculos da melhor forma possível, bem como evitar colisões com objetos e pessoas (GAZAL JUNIOR, 2019).
Este veículo tem a capacidade de monitorar o seu ambiente e navegar sozinho, tendo um mínimo ou nenhum auxílio humano (LACERDA, 2020 apud RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023). “A partir das informações posicionais fornecidas, ele consegue localizar-se com precisão, possibilitando aprimorar a sua estimativa de posição e construir uma imagem tridimensional do local” (RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023, p.54).
Conforme explica Lacerda (2020 apud RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023), com isso, os sistemas de controle decidem de forma inteligente, a partir de seu mapa interno, buscando melhores caminhos para se chegar ao seu destino, inclusive, evitando diversos obstáculos que possam existir no caminho. Após o processo de decisão da rota, ela é dissecada em comandos que alimentam os atuadores do veículo autônomo, que são responsáveis pelo controle da direção, da frenagem e da aceleração.
3.1 ALGUNS CASOS DE USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM VEÍCULOS AUTÔNOMOS
Conforme relatam Ravagnani e Junqueira (2023), a IA ligada à indústria automobilística está cada dia mais presente no mundo, como em Londres, na Inglaterra, onde podem ser vistos variados modelos de veículos autônomos.
Muitos grupos de pesquisa, montadoras e empresas estão investindo recursos para desenvolver veículos autônomos, utilizando-se de vários tipos de sensores que ampliam sua capacidade de monitoramento do ambiente, para que consiga navegar de forma autônoma, podendo, inclusive, diferenciar objetos fixos de objetos dinâmicos (PISSARDINI, 2013).
De acordo com Ravagnani e Junqueira (2023), um veículo que utiliza de IA é o Model S 2020, da empresa automotiva norte-americana Tesla, que tem a capacidade de se auto conduzir, caso o condutor desejar, poupando este de realizar manobras básicas, como frenagem e aceleração. Ele dispõe de um piloto automático que consegue direcionar o condutor para onde ele quiser ir, sem a necessidade de utilizar qualquer outro aparelho eletrônico, pois possui um sistema operacional que armazena um mapa completo da região à sua volta. “Este modelo tem câmeras e sensores ultrassônicos que detectam tudo em um ângulo de 360 graus, como outros veículos, pedestres e até mesmo objetos na pista” (O CAMINHO, 2020, s/p apud RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023, p.56).
Segundo Ravagnani e Junqueira (2023), outro veículo autônomo que utiliza IA é um modelo criado pela empresa multinacional de tecnologia Google. Ele não possui nem volante e nem pedais de freio ou acelerador. Para realizar o trajeto, basta, apenas, o condutor apertar um botão e dizer qual será o seu destino. Após este comando, o veículo começa a se mover sozinho e seu sistema mostra o trajeto em uma tela no painel. Tudo é controlado por um software que recebe, regularmente, dados de sensores que localizam obstáculos a mais de 240 metros de distância. Caso algo esteja dando errado, o condutor pode apertar um botão que para o carro, pois, conforme relata Higa (2014 apud RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023), os equipamentos são redundantes, já que possuem dois sistemas de freio e dos de aceleração.
Este modelo, por ser um veículo independente e não possuir acessórios físicos, sua velocidade máxima é de apenas 40 Km/h; tem a frente desenvolvida com espuma; e os pára brisas são arqueáveis, para que se alcance uma maior segurança e evite possíveis acidentes (RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023).
Conforme relatam Ravagnani e Junqueira (2023), a Alphabet Inc (conglomerado Google), em parceria com a Waymo, que é uma empresa de desenvolvimento de tecnologia para veículos autônomos, disponibilizou três minivans, equipadas com sensores a laser, radar, câmeras digitais e computadores já usados em outras frotas, para que fossem elaborados mapas 3D de Los Angeles.
Durante os primeiros testes, as minivans foram conduzidas por técnicos da Waymo, pois precisavam de vasto conhecimento da estrada e topografia da cidade, abrangendo a altura das calçadas, a localização e gravidade dos buracos na estrada, os danos físicos ao pavimento, as distâncias entre as faixas de pedestres e a disposição dos sinais de trânsito, além de quando e de que modos as faixas de tráfego se fundem ou se alteram (OHNSMAN, 2019 apud RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023, p.56).
Segundo Silva (2023), a tecnologia utilizada por esta empresa é a Waymo Driver (WD) de automoção, que se encaixa para variados veículos urbanos, indo desde minivans, como já referenciado, e veículos utilitários esportivos (SUV) até caminhões de serviço pesado. Com essa tecnologia, os passageiros não precisam conduzir, podendo, apenas, se sentar enquanto são levados ao seu destino.
O WD usa aprendizagem de máquina para processar e interpretar os dados coletados e, para isso, é feito um mapeamento do território por onde o veículo irá circular, reconhecendo todos os elementos necessários para um adequado tráfego, como faixas de pedestres e da pista, semáforo e limite que divide a rua da calçada e placa de “Pare”, dentre outros (SILVA, 2023).
De acordo com Silva (2023), esta aprendizagem se dá por meio de experiências adquiridas em situações reais e em simulações e é utilizada para prever todos os caminhos que todos os outros envolvidos possam decidir tomar, sejam eles pedestres, outros veículos na pista e ciclistas, dentre outros.
“Todas as informações coletadas também são utilizadas para determinar a melhor rota até o destino, assim como a velocidade, as faixas e manobras para priorizar a segurança do passageiro” (SILVA, 2023, p.36).
O Ioniq 5 Robotaxi (figura 2) é um veículo autônomo criado pela Motional. Ele é um carro autônomo nível 4, ou seja, consegue operar sozinho e tem a capacidade de tomar decisões, graças à IA. É totalmente elétrico e consegue operar com segurança sem um condutor.
Figura 2: Modelo visual do Ioniq 5
Fonte: Motional (2023 apud SILVA, 2023)
Uma empresa muito importante nesta área, segundo Silva (2023), é a Aptiv, sediada em Dublin, na Irlanda. Ela é especializada em tecnologias de mobilidade e desenvolve soluções para veículos autônomos, incluindo hardware e software.
A Aptiv utiliza, na indústria automobilística, Sistemas Avançados de Assistência à Condução (ADAS), que auxilia os condutores a reduzir a gravidade de acidentes ou a até evitá-los, por meio da gestão da direção, travagem e propulsão.
Ela “tem como meta, um futuro com zero acidentes ou mortes no trânsito, e para isso, a segurança ativa desempenha um papel crucial, prevenindo totalmente o acidente” (SILVA, 2023, p.47).
4. RESULTADOS
4.1 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM VEÍCULOS AUTÔNOMOS: O FUTURO DA MOBILIDADE
De acordo com Fagundes (2019 apud SILVA, 2023), o uso da IA na mobilidade humana pode trazer relevantes benefícios, como a redução de acidentes; a otimização do tempo de deslocamento; e a melhora na qualidade de vida das pessoas.
Segundo Coelho (2023), estes veículos autônomos, mesmo havendo muitos desafios, são vistos como uma realidade em um futuro próximo, pois já existem tecnologias automotivas veiculares que demonstram evolução e que já são uma realidade.
Já existem carros que são capazes de manter uma distância segura do veículo da frente, monitorar a faixa de rodagem e até mesmo mudar de faixa automaticamente. Alguns modelos já oferecem estacionamento automático e controle de cruzeiro adaptativo […]. Além disso, outras tecnologias automotivas, como conectividade, também estão evoluindo rapidamente. Os carros estão se tornando cada vez mais conectados à internet e a outros dispositivos, o que pode melhorar a segurança e a conveniência dos motoristas e passageiros (COELHO, 2023, p.12).
O veículo autônomo pode ser visto como um agente inteligente, pois tem a capacidade, de acordo com Russel e Norvig (2013 apud GAZAL JUNIOR, 2019), de perceber seu ambiente, por meio de sensores e de agir sobre ele, por meio de atuadores, se locomovendo e agindo, sem erro de percepção do ambiente.
Somando essa autonomia à IA, é possível fazer com que as máquinas tenham competências que se assemelham às do homem, resolvendo muitos contratempos, tanto dentro das indústrias, quanto no dia a dia da sociedade (COELHO, 2023).
Por isso, de acordo com Silva (2023), o uso da IA na automação de veículos cresce a cada dia. A pesquisa e o desenvolvimento, nesta área, moldaram o futuro do transporte urbano, entretanto, precisa-se de alguns ajustes neste processo, com o intuito de superar desafios regulatórios, éticos e de segurança. Os princípios éticos garantem que essa revolução traga benefícios tangíveis e seguros para a sociedade como um todo (RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023).
Para isso, é preciso uma cooperação entre governos, indústrias, pesquisados e indivíduos, para que se decida sobre situações de emergência e responsabilidade civil perante ocorrência de incidentes, regulamentando todas as ações que permeiam o trânsito destes automóveis (RAVAGNANI; JUNQUEIRA, 2023).
Se preocupando com esses possíveis incidentes e pensando sempre na melhoria que a IA vai ocasionar no setor automobilístico, muitos debates estão sendo realizados sobre o comportamento dos carros autônomos, de acordo com Ravagnani e Junqueira (2023), que esclarecem que, com isso, entendeu-se a necessidade de simular como eles agiriam em situações adversas. Desta forma, as pesquisas sobre tal assunto estão utilizando simulação como instrumento de análise e aperfeiçoamento dos carros autônomos.
Apesar destas dificuldades e de outras, Silva (2023, p.52) acredita que, “à medida que essa tecnologia continua a evoluir, seu impacto na mobilidade urbana será inegável, promovendo cidades mais eficientes, seguras e acessíveis para todos”.
A principal justificativa para o uso destes veículos autônomos e o uso da IA, em conjunto, de acordo com Benenson (2009 apud PISSARDINI, 2013), baseia-se na possível redução de acidentes de trânsito causados por imprudência humana, pois entende-se que essa tecnologia vai permitir, ao automóvel, a capacidade de mapear todas as possibilidades locais de problemas, numa determinada situação.
Segundo Ravagnani e Junqueira (2023, p.67), a IA está transformando a acessibilidade e a mobilidade urbana, representando relevante revolução tecnológica no setor automobilístico. Com isso, “é importante investir em pesquisa e normatização para aproveitar ao máximo os seus privilégios, ao mesmo tempo em que se enfrenta as adversidades de maneira responsável e consciente”.
Tal situação é necessária, pois, como relata Gazal Junior (2019), os estudos na área de IA aplicada em veículos autônomos vem aumentando e a tendência é continuar assim até que estes veículos cheguem a um nível de autonomia que não precisa da intervenção humana, tornando o humano um ser passivo da tecnologia.
Pensando nisso, no futuro, Silva (2023) acredita que a automação de veículos, utilizando da IA como tecnologia, tem o potencial de revolucionar o trânsito urbano e de melhorar a qualidade de vida, nas cidades, caminhando para um futuro de mobilidade mais eficiente, segura e sustentável.
CONCLUSÃO
Com base nos estudos utilizados para respaldar teoricamente esta pesquisa bibliográfica, foi possível entender que o uso da IA na melhora tecnológica de veículos autônomos é algo revolucionário, tanto em relação ao aumento da capacidade da máquina agir de forma autônoma, como para possibilitar um ambiente mais seguro, eficiente e sustentável no trânsito urbano, que demanda de mudanças consideráveis, já que, principalmente nas cidades muito populosas, transitar está cada dia mais difícil e insustentável.
A IA faz com que o veículo autônomo, que já consegue mapear e rastrear qualquer situação aparente no local, consiga tomar decisões que evitem acidentes ou qualquer ação indevida, por parte de seu condutor ou de terceiros, tornando o humano um ser passivo à tecnologia.
Pensando em mobilidade no futuro, a IA vem como elemento relevante na fabricação de carros autônomos que circularão de forma consciente, sustentável, respeitando as normas de trânsito, bem como com eficiência e segurança.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
COELHO, J.I.L. Levantamento bibliográfico de inteligência artificial em veículos autônomos. 2023. Disponível em: <https://repositorio.ufersa.edu.br/server/api/core/ bitstreams/b2a9520f-516e-4844-b560-21c479e1f3da/content>. Acesso em: 08 abr. 2024.
GAZAL JUNIOR, J.B. Estudo do desenvolvimento de um veículo autônomo com viabilidade econômica e inteligência artificial. 2019. Disponível em: <https://repositorio.ueg.br/jspui/bitstream/riueg/965/2/JORGE%20BRAYER%20GAZAL%2 0JUNIOR_TCC_S.%20I..pdf>. Acesso em: 08 abr. 2024.
PISSARDINI, R.S. Veículos autônomos: conceitos, histórico e estado-da-arte. 2013. Disponível em: <https://www.anpet.org.br/ssat/interface/content/autor/trabalhos/publicacao/ 2013/157_AC.pdf>. Acesso em: 10 abr. 2024.
RAVAGNANI, N.M.S.; JUNQUEIRA, S.C. O uso da inteligência artificial na indústria automotiva: o desenvolvimento de carros autônomos seguros seguindo os princípios éticos. 2023. Disponível em: <http://periodicos.unifacef.com.br/reca/article/view/2773/1856>. Acesso em: 08 abr. 2024.
SILVA, C.M. Um estudo sobre como a automação de veículos através da inteligência artificial poderia melhorar o trânsito urbano. 2023. Disponível em: <https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/bitstream/123456789/6815/1/TCC%202%20assinad o.pdf>. Acesso em: 08 abr. 2024.
1Graduando do Curso de Engenharia da Computação da Universidade de Araraquara- UNIARA. Araraquara-SP. E-mail: lcfirmino@uniara.edu.br
2Orientador. Docente do Curso de Engenharia da Computação da Universidade de Araraquara- UNIARA. Araraquara-SP. E-mail: alsilva@uniara.edu.br
3Coorientador. Docente do Curso de Engenharia da Computação da Universidade de Araraquara- UNIARA. Araraquara-SP. E-mail: fflorian@uniara.edu.br