Isso pode ser resolvido com AI? Depende da estrada. Se for uma longa e reta no Arizona, então sim. Outras talvez. Mas provavelmente. O IMU pode dizer onde você está na estrada e começar a observar padrões de onde o carro está indo. As câmeras laterais ainda podem ver. Os limpadores são automáticos e limparão o para-brisa em segundos. E a @NianticLabs tem um sistema que pode dizer à AI do carro exatamente onde ele está se puder ver algo ao redor do carro. Até o cacto é muito individual para cada posição no deserto. Eu chamo isso de pensamento israelense, já que fui ensinado a pensar em 3D pelo programa 8200 lá, onde falei há vários anos.

Os carros de corrida têm outro sensor—um laser apontado diretamente para baixo, embaixo do carro. Este laser pode dizer se o carro está deslizando em uma curva, o que ajuda o computador principal de IA a empurrar o carro de corrida pela curva o mais rápido possível. Isto maximiza a velocidade sem perder tração, o que poderia resultar em perda de velocidade ou em bater na parede. Por causa disso, a IA pode manter o carro na borda da tração de uma maneira que um humano não consegue, e é por isso que ela venceu o humano no esporte de corridas de automóveis em Abu Dhabi.

Tenho pensado mais sobre isso. Na verdade, há 20 empresas trabalhando com a Niantic para construir um modelo ou mapa do mundo com resolução de um voxel por milímetro. É incrivelmente detalhado. Assim que você mapeia uma rua em voxels, assim que a câmera consegue ver um padrão suficiente nesses voxels, ela sabe exatamente onde está. Esta tecnologia estará em telefones e carros até o próximo ano. A Tesla atualmente tem o melhor mapa voxel do mundo—melhor do que o da Niantic—e está mais atualizado porque eles têm tantos carros circulando, criando um mapa em tempo real. Isso é crucial para condições difíceis: 1. Se um carro está em uma tempestade de neve e perde seu sensor principal, ele ainda pode usar outras entradas. Mesmo que a câmera traseira esteja coberta de neve (como aconteceu comigo), você ainda tem quatro câmeras laterais e uma câmera interna. 2. Mesmo a câmera interna pode às vezes ver marcos, como um arranha-céu pela janela traseira, permitindo que o carro calcule sua posição exata em espaço 3D à medida que identifica mais objetos. 3. Em um dia claro, isso é fácil, mas em uma forte nevasca, a visibilidade é obviamente limitada. Sua ideia de observar outros carros é uma ótima maneira de manter o sistema mais seguro. Isso reduziria as taxas de erro ao longo do tempo para o IMU (Unidade de Medição Inercial), que rastreia direcionalidade, solavancos e direção. Também há sensores em cada roda para monitorar deslizamentos. Embora um microfone não ajude muito em uma tempestade de neve, os principais objetivos são: * Ver as luzes vermelhas do caminhão à sua frente * Rastrear a direção de movimento de outros veículos * Encontrar qualquer evidência de marcações de faixa através das câmeras laterais Será interessante ver como eles resolvem isso completamente. Parece simples em linha reta, mas uma estrada sinuosa em um desfiladeiro durante uma tempestade de neve é mais complicada. Ainda assim, a mesma ideia se aplica: se você pode ver um carro à sua frente e onde ele está na estrada, você pode dizer se ele está entrando em uma curva. Outros carros são definitivamente um ponto de dados vital—especialmente se um se acidenta, o que informa ao sistema que ele precisa desacelerar e parar. É muito divertido pensar sobre isso.