USP cria teste de estresse para carros autônomos e encontra situações de risco antes das ruas

Uma criança surge repentinamente na rua, começa uma chuva forte ou uma folha cobre a câmera do veículo. Para um motorista, são situações que exigem uma reação rápida. Para um carro que dirige sozinho, uma ocorrência que não estava prevista adequadamente durante o treinamento pode se transformar em um grande desafio. Essa dificuldade de preparar sistemas para as inúmeras possibilidades do trânsito ajuda a explicar por que os veículos totalmente autônomos ainda estão longe de circular livremente pelo Brasil.

Pesquisadores da Escola Politécnica (Poli) da USP desenvolveram uma plataforma capaz de submeter sistemas de direção autônoma a situações críticas dentro de um simulador. Batizada de CORTEX, a tecnologia procura justamente cenários de maior risco, permitindo descobrir falhas sem precisar provocar situações perigosas no trânsito real.

Segundo Gabriel Kenji Godoy Shimanuki, engenheiro de computação e autor do estudo, duas décadas de desenvolvimento da tecnologia ainda não foram suficientes para produzir uma solução completamente segura. “Existem quase infinitas combinações de possibilidades de tráfego com as quais o carro não sabe, a priori, como lidar”, explica.

O que parece simples para nós pode ser difícil para a máquina

Um dos obstáculos está em uma característica conhecida na robótica como Paradoxo de Moravec. Computadores conseguem executar rapidamente cálculos complexos e identificar padrões, mas podem encontrar enorme dificuldade em tarefas de percepção e reação que um ser humano realiza quase automaticamente.

Isso aparece diretamente na direção. Uma pessoa aprende a conduzir um veículo com algumas dezenas de horas de treinamento e depois consegue aplicar esse conhecimento a situações que nunca encontrou exatamente daquela forma. Para uma máquina, generalizar o aprendizado diante de acontecimentos inéditos é muito mais complicado.

É por isso que não basta ensinar um carro autônomo a respeitar semáforos, manter distância ou permanecer dentro da faixa. O sistema também precisa decidir o que fazer diante das inúmeras variações que podem surgir no mundo real, inclusive aquelas que seus desenvolvedores não conseguiram antecipar.

Simulador procura situações de quase acidente

Em vez de testar cenários aleatoriamente, o CORTEX direciona as simulações para combinações capazes de colocar o sistema de direção sob maior pressão. A estratégia permitiu encontrar mais situações perigosas em menos tempo, incluindo cenários de quase acidente úteis para aperfeiçoar o controle do veículo.

“Usando o simulador, eu estresso o sistema de direção, faço a coleta de dados de mais risco e, com esse risco, consigo refinar o controle”, afirma Shimanuki.

O trabalho utilizou o simulador CARLA, desenvolvido pela Universidade Autônoma de Barcelona, para reproduzir ambientes urbanos, veículos e sensores. Assim, situações raras, caras ou perigosas podem ser repetidas de maneira controlada sem colocar pessoas no trânsito em risco.

Se a tecnologia existe, por que os carros ainda não chegaram?

Veículos autônomos já operam em locais dos Estados Unidos e da China, mas isso não significa que estejam preparados para circular livremente por qualquer cidade. Segundo o pesquisador, mesmo nesses países a operação ocorre em áreas geográficas específicas e sob condições previamente delimitadas.

Além do alto custo, o nível de segurança exigido é elevado. E existe uma limitação fundamental: por mais sofisticada que seja, uma simulação continua sendo uma representação simplificada da realidade. Não é possível reproduzir antecipadamente tudo o que pode acontecer em uma rua.

A plataforma desenvolvida na USP busca diminuir justamente essa distância, encontrando casos críticos de maneira mais eficiente antes que sistemas autônomos sejam colocados em situações reais. O estudo resultou na dissertação de mestrado Plataforma de geração de casos críticos para o controle seguro de veículos autônomos em simulação, desenvolvida na Poli-USP com orientação do professor Paulo Sergio Cugnasca.