Aprendizado sem fim

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Com o objetivo de aumentar a segurança de motoristas em todo o mundo, a montadora Volvo lançou mão da tecnologia de ponta e passou a aplicar sensores em seus veículos para avaliar as mais diferentes situações, desde detectar eventuais mal funcionamentos dos automóveis até criar alertas sobre riscos de colisões. Para obter  dados precisos, esses equipamentos registram uma infinidade de informações dentro e fora do automóvel, tais como pressão do óleo ou mesmo detecção de objetos ao redor.

O uso de sensores não é exatamente uma novidade dentro da indústria automobilística. O que a Volvo quis fazer foi dar um passo à frente e aplicar um sistema capaz de aprender de acordo com o uso, num processo muito parecido com o que acontece no aprendizado humano. Para isso, formalizou uma parceria com a Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), que se orgulha por ter criado o primeiro sistema de aprendizado sem fim da história da computação, o NELL, em parceria com a norte-americana Carnegie Mellon. Agora, o sistema está sendo levado ao segmento automotivo.

“A análise dos dados dos sensores é algo semelhante ao que ocorre em uma plataforma online como a  Netflix. Depois que você assiste a um filme ou a uma série, um algoritmo detecta um padrão e passa a sugerir atrações que estão de acordo com as suas preferências”, explica o professor Estevam Hruschka, que lidera o projeto dentro da UFSCar.

A questão é que o algoritmo da  Netflix e de várias outras plataformas semelhantes é estático, enquanto o que está sendo desenvolvido pela parceria entre a montadora e a instituição de ensino está em constante evolução. Exemplificando: se um conjunto de dados indicar superaquecimento do motor e o motorista verificar que se trata apenas de um alarme falso, ele irá registrar essa informação para o sistema. O aprendizado automatizado irá permitir que o computador do carro aprenda com esse ocorrido, não voltando a emitir o alerta diante de uma situação parecida.

“Com a prática, o sistema irá também se ‘acostumando’ às preferências do usuário, entendendo quais as situações em que ele gostaria de receber alertas sonoros ou visuais. Em alguns casos, tais sinais podem ser prejudiciais, como em momentos que exigem muita concentração, e o sistema irá se adaptar a isso”, explica. O sistema é complexo e permitirá também prevenir falhas mecânicas, fadiga de material e várias outras situações, tudo a partir da medição dos dados dos sensores.

Os trabalhos de cooperação ocorreram entre fevereiro e dezembro de 2017 e envolveu inclusive a ida de uma pesquisadora brasileira à Suécia, Amandia Oliveira Sá, estreitando ainda mais os laços entre as instituições. “Na UFSCar, encontramos um parceiro competente com um approach internacional”, elogia Anders Hedebjörn, Senior Manager R&D Projects da Volvo no Brasil. Para ele, “o horizonte dos pesquisadores brasileiros é altamente relevante, o que permitiu a criação de conhecimentos sobre futuras soluções. Isso nos deu um entendimento e um direcionamento sobre o que podemos desenvolver e implementar para manter a nossa posição de liderança no segmento ao longo do tempo”.

Os ganhos foram mútuos. O professor Hruschka ressalta que a proximidade com a indústria foi um enorme prêmio para os pesquisadores da UFSCar. “Em um laboratório de pesquisa, é possível obter uma série de dados. No entanto, ter um parceiro como a Volvo em que você consegue ter dados de situações reais de uso dos equipamentos, além de trocas de experiências com os engenheiros que desenvolveram os sensores, informações que indicam o que acontece no carro e outros dados, é um avanço fabuloso para a pesquisa científica”, diz.

Por mais que a parceria tenha chegado ao fim, a perspectiva é de continuidade. Ainda há conversas entre as instituições em que está sendo definido um planejamento de longo prazo para que se obtenham ainda mais ganhos para ambas as partes.