5G: A comunicação é fundamental para a direção autônoma

Quando mais carros independentes chegarem às ruas nos próximos anos, sistemas de comunicação sofisticados contarão com uma rede rápida e confiável que funcionará como uma via expressa de dados.

Automóveis autodirigidos ou autônomos são um tópico atraente, mas o caminho para a direção autônoma é sinuoso e complicado. Está cheio de pontos cegos enquanto engenheiros, fabricantes de automóveis, legisladores e cientistas de dados planejam um futuro totalmente diferente para os automóveis.

Este futuro está próximo. Na Feira de Eletrônica de Consumo de 2017, o Grupo BMW, a Intel e a Mobileye informaram que uma frota composta por cerca de 40 de seus veículos autônomos de teste estará nas ruas até o segundo semestre de 2017.

E esses veículos se ajudarão mutuamente no aprendizado.

Sempre que pensamos em um carro autodirigido, geralmente o imaginamos como algo singular — como o eventual carro de pesquisa sem motorista do Google viajando na estrada. É um carro interessante de se ver mas, aparentemente, não tem nada em comum com a experiência das pessoas nas ruas.

Mas, à medida que mais carros autônomos surgirem, aquela ideia de singularidade vai mudar. Carros autônomos não podem existir fora de um contexto — quanto mais carros houver nas ruas, mais desenvolvida, segura e sofisticada se tornará a infraestrutura autônoma.

“Automóveis autônomos exigem que levemos em conta muitas coisas que eram consideradas impossíveis antes,” disse Kevin Hattendorf, diretor de marketing de produto do Grupo de Direção Automatizada (ADG) da Intel. “E muitas dessas coisas dependem de um sistema de comunicação robusto.”

Embora cada carro seja um veículo único, ele na verdade se tornará parte de um ecossistema complexo no qual a comunicação — o modo como os carros falam entre si, com a infraestrutura do acostamento, com a rede e finalmente com os data centers — é fundamental.

Para liberar o verdadeiro potencial da direção automatizada é necessária uma rede sem fio confiável, robusta e disseminada. Hattendorf explicou que esses requisitos são a base das redes 5G que deverão estar disponíveis no início de 2020, mas cujas providências já estão em andamento.

A Plataforma de Desenvolvimento Integrada ao Veículo para Direção Automatizada do computador GO da Intel, a primeira plataforma preparada para 5G da indústria automobilística, destina-se a fabricantes de automóveis ansiosos para desenvolver e testar uma ampla variedade de casos de uso e aplicações antes de 2020.

O que é 5G?

Basicamente, 5G é o próximo “G” ou a próxima “Geração” de redes sem fio. Ela permitirá que mais dados se desloquem a velocidades mais elevadas, latência mais baixa e com ultraconfiabilidade, e será essencial para suportar os bilhões de dispositivos conectados — desde edifícios inteligentes até vinícolas conectadas à internet.

Cada carro autônomo, disse Hattendorf, processará terabytes de dados todos os dias. Eles utilizam uma vasta gama de sensores — câmeras, lidar e radar — que identificam informações acerca do ambiente no entorno do veículo. As câmeras podem ver uma pessoa, por exemplo, mas o radar pode detectar a profundidade, reconhecendo a diferença entre um ser humano real e, digamos, um recorte de papelão em formato de pessoa.

Todo o sistema deve trabalhar em conjunto e cada parte dele requer um volume significativo de poder de computação e sintetização de dados. O acúmulo de dados coletados permite que eles absorvam e aprendam com experiências e ambientes agregados.

“Todos esses dados são então reunidos e enviados ao data center”, acrescentou Hattendorf. O data center recebe todos os dados e, utilizando protocolos e ferramentas de aprendizado profundo e de máquina, cria o conjunto de instruções que é então comunicado aos veículos, ensinando-lhes o que há no mundo à sua volta e o que deve ser feito ou como os carros devem reagir.  Os carros começam a reconhecer e a diferenciar objetos que se deslocam — um ser humano, um cachorro, uma bola rolando na rua — porque aprenderam com experiências agregadas.

O aprendizado também ajuda os automóveis a entenderem quando ocorre uma anomalia. Se, por exemplo, uma girafa começar a atravessar a rua, o carro reconhece a anomalia, envia as informações ao data center, o qual pode então criar um novo conjunto de regras.

Existem muitas etapas ávidas por dados pelo caminho. O carro requer uma plataforma de computação integrada ao veículo capaz de reagir em tempo real com uma interface homem-máquina (HMI) no veículo. Ele necessita de uma maneira de conectar-se a outros veículos, de dizer ‘ei, aprendi isso, você também deveria aprender’, além de enviar informações para a nuvem ou ao data center, onde as informações podem ajudar os carros a entender tudo, desde um sinal de trânsito que se aproxima ou uma colisão que acaba de acontecer, até um cachorro correndo e uma girafa a galope.

Como evitamos o cachorro?

Essa intensa troca de dados exigirá uma rede de comunicações sofisticada, capaz de administrar tudo. É aí que entra a 5G.

Prakash Kartha, responsável por Marketing Estratégico para Automóveis Conectados, disse que a 5G é como a via expressa de dados para carros autônomos. Ele explicou que as atuais redes LTE não são capazes de fazer esse trabalho.

É muito difícil pensar em tamanho volume de dados viajando a altas velocidades, então, Kartha explicou detalhadamente.

“Vamos pensar em um tubo”, disse. “Ele pode ser um tubo fino e longo ou grosso e curto.” Volumes de dados menores podem ajustar-se ao tubo longo, mas precisarão de mais tempo para passar. Ele disse que se mais dados estiverem viajando a uma frequência muito mais elevada por um tubo mais largo e mais curto, mais dados passarão pelo tubo, mas a distância será menor.

Para o carro que estiver se deslocando nas ruas, os dados em tempo real (captados por sensores) determinarão as operações por meio da plataforma de computação integrada ao veículo.

Mas, para o aprendizado de longo prazo, disse Kartha, os carros farão upload e download de informações de forma intermitente em explosões oportunistas e disparos de dados — quando estiverem no posto de gasolina, no estacionamento, cruzamentos ou em casa.  É nessas horas que o carro poderá enviar grandes volumes de dados.

Muitos carros que circulam pelo mundo já estão coletando dados via LTE — como Ubers, carros do Google ou BMWs.

 

“Mas pergunte a você mesmo — você obtém atualmente a mesma experiência de conectividade em um carro conectado via LTE que consegue em um iPhone? Pense agora nos dados que são necessários para a direção autônoma. A rede LTE atual não pode ser usada para lidar com esse tipo de dados”, disse Kartha, que trabalha com equipes que estão desenvolvendo a nova tecnologia de onda de milímetros que permitirá que grandes explosões de dados sejam transferidas rapidamente.

É aqui que entra a 5G e ela não para por aí. Segundo Kartha, quando os sensores não têm linha de visão ou estão em condições atmosféricas adversas, os rádios 5G de baixa frequência fornecerão “um cobertor adicional de proteção” comunicando-se (de forma confiável e rápida) com veículos próximos e com a infraestrutura do acostamento.

O que acontece na nuvem?

Brian Krzanich, CEO da Intel, disse recentemente que cada carro autônomo deverá gerar até 4.000 GB de dados por dia, todos os dias — esses dados equivalem a quase 3.000 pessoas. Acrescentemos a isso os 50 bilhões de outras “coisas” que deverão estar conectadas sem fio até 2020 — a nuvem vai ficar sobrecarregada, certo?

Não, disse Hattendorf, ressaltando que não existe uma única nuvem mundial. Em vez disso, os data centers terão diferentes formatos e tamanhos.

“As empresas terão estratégias diferentes”, acrescentou. “Alguns dirão: ‘sabe de uma coisa? Os dados que coletamos terão tanta importância que eu mesmo cuidarei deles. Não vou terceirizar nada e, portanto, criarei meu próprio data center”.

Outras empresas talvez tenham data centers distribuídos geograficamente enquanto outras ainda poderão utilizar os recursos fornecidos por um data center de terceiros.

De uma forma ou de outra, esses data centers precisarão da rede 5G para transferir dados, analisá-los, criar algoritmos e enviar o que aprenderam novamente para o carro.

Embora a ampla adoção de carros autodirigidos ainda vá demorar, a construção da via expressa de dados já está em andamento.

 

Fonte: IDG now!