A inteligência artificial está avançando rapidamente no setor automotivo, mas desafios como imprecisão, alto consumo de energia e a falta de aplicações revolucionárias ainda impedem que a tecnologia transforme a experiência ao dirigir.
A IA desempenha um papel fundamental na evolução dos veículos definidos por software, conceito que as montadoras buscam consolidar. A tecnologia pode melhorar sistemas de infoentretenimento, assistência por voz e direção automatizada, entre outras possibilidades.
“Se você é uma empresa industrial ou uma montadora, ou tem uma estratégia de IA ou não terá futuro”, afirmou Adam Jonas, analista automotivo do Morgan Stanley, durante a conferência de resultados da Ford em fevereiro.
O interesse pela IA disparou com a ascensão de modelos de linguagem avançados como o ChatGPT e o DeepSeek, da China. Esse crescimento tem impulsionado fabricantes de chips a desenvolverem processadores capazes de lidar com a enorme demanda computacional desses sistemas.
A Qualcomm, por exemplo, acredita que a IA entrará nos carros mais rapidamente do que nos celulares. “O carro é um ambiente rico para aplicações da IA e será um espaço de uso maior do que os telefones”, disse Nakul Duggal, gerente geral da divisão automotiva da Qualcomm, durante a CES 2024, em Las Vegas.
A complexidade dos veículos modernos, que possuem inúmeros sensores captando dados em tempo real, torna a IA essencial para interpretar essas informações de forma útil para o motorista.
Patrick Brady, vice-presidente da Android Automotive, concorda que a IA e os veículos definidos por software criarão novas experiências. “O hype é real. O que a IA generativa faz muito bem é sintetizar dados e torná-los úteis para o usuário”, afirmou Brady.
Um dos primeiros usos da IA generativa no setor automotivo tem sido a melhoria dos sistemas de reconhecimento de voz, historicamente frustrantes para os motoristas.
Algumas montadoras, como a Volkswagen, já integraram o ChatGPT em modelos recentes, permitindo uma interação mais natural e sofisticada. “A IA pode explicar o mundo ao seu redor e ajudá-lo a dirigir”, disse Brady.
Outra aplicação interessante é tornar os manuais dos veículos mais acessíveis. Em vez de navegar por milhares de páginas de um manual impresso, a IA pode resumir informações rapidamente.
“Isso reduz os custos de suporte das montadoras, já que a maioria dos clientes não lê o manual, mas liga para o atendimento ao cliente”, explicou Sunvir Gujral, líder global de IA da Qualcomm.
A Qualcomm desenvolveu um processador automotivo de quinta geração com unidades especializadas para rodar modelos de linguagem diretamente no carro, eliminando a necessidade de conexão constante com a nuvem.
Essa abordagem resolve um dos principais desafios da IA no setor: o alto consumo de energia, um problema crítico para veículos elétricos, que dependem de eficiência para maximizar a autonomia.
No entanto, nem todos acreditam que as montadoras estão preparadas para incorporar modelos de linguagem nos veículos. Jean-Marie Lapeyre, diretor de tecnologia automotiva da Capgemini, é cético.
“Não acredito que modelos de linguagem de grande escala serão implementados nos carros. O consumo de energia inviabiliza essa ideia”, afirmou.
Mesmo as montadoras que já utilizam IA em assistentes de voz, como a Volkswagen, ainda dependem da nuvem. Isso significa que, em áreas com conexão fraca ou inexistente, a funcionalidade fica limitada.
“Nenhum dos grandes modelos de linguagem está rodando diretamente nos veículos”, reforçou Lapeyre.
Essa limitação pode frustrar os motoristas, que esperam um desempenho consistente da tecnologia. “Se depender apenas da nuvem, a experiência pode ser comprometida e a confiança do consumidor pode ser abalada”, alertou Wassym Bensaid, diretor de software da Rivian.
A Rivian pretende instalar capacidade computacional suficiente para rodar modelos de IA generativa dentro do próprio carro, abrindo caminho para novas funcionalidades no futuro.
“Isso garantirá baixa latência e alto desempenho, aumentando o engajamento dos clientes”, disse Bensaid, que também é co-CEO da joint venture entre Rivian e o Grupo Volkswagen.
O desafio das montadoras é prever como a IA evoluirá nos próximos anos, considerando que os ciclos de desenvolvimento dos veículos duram cerca de quatro ou cinco anos.
“Em 2021, ninguém falava em IA generativa. O segredo é definir corretamente o que queremos do produto no futuro”, explicou Nakul, da Qualcomm.
Embora os modelos de linguagem chamem mais atenção, a IA já desempenha um papel fundamental em outras áreas da indústria automotiva. Sistemas especializados de IA são amplamente utilizados para tarefas como reconhecimento de objetos e interpretação de dados de sensores.
A inteligência artificial também está no centro dos avanços em direção autônoma. Elon Musk, CEO da Tesla, afirma que sua empresa é líder nesse campo. “Nenhuma companhia no mundo entende IA no mundo real tão bem quanto a Tesla”, declarou durante a conferência de resultados da empresa.
A Tesla utiliza um modelo de IA end-to-end que aprende com os dados coletados de milhões de veículos em circulação. Essa abordagem ajuda a aprimorar seu sistema avançado de assistência ao motorista, permitindo que o software evolua continuamente com base nas experiências reais dos condutores.
A IA também pode melhorar a segurança do veículo ao prever eventos perigosos. “Se um sensor detecta uma bola rolando para a rua, a IA pode inferir que uma criança pode estar por perto e preparar o carro para frear”, exemplificou Gujral, da Qualcomm.
No entanto, a IA ainda não é confiável o suficiente para assumir completamente o controle do carro. Para resolver isso, sistemas auxiliares verificam e corrigem as decisões da IA principal.
A Mobileye, empresa especializada em ADAS, defende essa abordagem. “Se o sistema primário interpretar mal um sinal de trânsito, um subsistema pode intervir para garantir que a lei seja respeitada”, explicou Amnon Shashua, CEO da Mobileye.
Além dos carros, a IA já está revolucionando a indústria automotiva nos bastidores. A Subaru, por exemplo, reduziu o tempo de análise para o design de estampos de carroceria de três horas para apenas dois minutos usando a plataforma de IA 3D da Neural Concept.
A Stellantis também aposta nessa tecnologia e recentemente expandiu sua parceria com a empresa francesa Mistral para acelerar a análise de dados. “Antes, levávamos semanas para fazer uma análise. Agora, tomamos decisões no mesmo dia”, afirmou Ned Curic, CTO da Stellantis.
A Jaguar Land Rover, por sua vez, usa IA para prever o nível de interesse de potenciais compradores analisando suas interações com a marca.
O grande desafio da IA no setor automotivo é ser eficiente sem se tornar invasiva. Para Rivian, o sucesso da tecnologia depende de sua capacidade de operar nos bastidores, melhorando a experiência do usuário sem que ele perceba.
“A IA precisa ser um poder invisível que transforma a experiência do cliente”, concluiu Bensaid.
Se as montadoras realmente acreditam que a IA pode ser transformadora, o nível de investimento nesse campo será crucial para desbloquear seu verdadeiro potencial no futuro.
[Fonte: AutoNews]
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