Isso pode ser corrigido com IA? Depende da estrada. Se for uma longa e reta no Arizona, então sim. Talvez outras. Mas provavelmente. A IMU pode te dizer onde você está na estrada e começar a observar os padrões de direção para onde o carro está indo. Câmeras laterais ainda conseguem enxergar. Os limpadores são automáticos e o para-brisa será limpo em segundos. E @NianticLabs tem um sistema que pode dizer à IA do carro exatamente onde ele está, caso consiga 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 alguns anos.

Os carros de corrida possuem outro sensor — um laser apontado diretamente para baixo sob o carro. Esse laser pode saber se o carro está deslizando em uma curva, o que ajuda o computador principal de IA a empurrar o carro de corrida com toda a força possível. Isso maximiza a velocidade sem perder tração, o que pode perder velocidade ou te colocar na parede. Por causa disso, a IA pode manter o carro na beira da tração de uma forma que um humano não consegue, por isso ela venceu o humano no esporte das corridas automobilísticas em Abu Dhabi.

Tenho pensado mais nisso. Na verdade, há 20 empresas trabalhando com a Niantic para construir um modelo de mundo ou mapa com resolução de um voxel por milímetro. É incrivelmente detalhado. Quando você mapeia uma rua em voxels, assim que a câmera consegue ver um padrão suficiente nesses voxels, ela sabe exatamente onde está. Essa tecnologia estará presente em celulares e carros até o próximo ano. A Tesla atualmente tem o melhor mapa voxel do mundo — melhor que o da Niantic — e está mais atualizado porque eles têm muitos carros circulando, criando um mapa em tempo real. Isso é crucial para condições difíceis: 1. Se um carro estiver em uma tempestade de neve e perder seu sensor principal, ele ainda pode usar outros comandos. Mesmo que a câmera traseira esteja coberta de neve (como aconteceu no meu caso), você ainda tem quatro câmeras laterais e uma câmera interna. 2. Até mesmo a câmera interna às vezes consegue ver pontos de referência, como um arranha-céu através da janela traseira, permitindo que o carro calcule sua posição exata no espaço 3D à medida que identifica mais objetos. 3. Em dias claros, isso é fácil, mas em uma nevasca forte, a visibilidade é obviamente limitada. Sua ideia de observar outros carros é uma ótima forma de manter o sistema mais seguro. Isso reduziria as taxas de erro ao longo do tempo para a IMU (Unidade de Medição Inercial), que rastreia direcionalidade, saliências e rumo. Também há sensores em cada roda para monitorar o deslizamento. Embora um microfone não ajude muito em uma nevasca, os principais objetivos são: * Vendo as luzes vermelhas do caminhão à sua frente * Rastreamento da direção de movimento de outros veículos * Encontrando qualquer evidência de marcações de faixa pelas câmeras laterais Vai ser interessante ver como eles resolvem isso completamente. Parece simples em linha reta, mas uma estrada sinuosa em um cânion em uma tempestade de neve é mais complicada. Ainda assim, a mesma ideia se aplica: se você consegue ver um carro à sua frente e onde ele está na estrada, pode saber se ele está entrando em uma curva. Outros carros são definitivamente um ponto de dados vital — especialmente se um deles sofrer um acidente, o que indica ao sistema que ele precisa desacelerar e parar. É muito divertido pensar nisso.