A Tesla e outras empresas que oferecem direção autônoma normalmente usam tecnologias como radar e LiDAR para evitar colisões. No entanto, esses sistemas não funcionam bem durante a noite. Em busca de oferecer uma opção mais segura, pesquisadores da Universidade Estadual da Pensilvânia nos Estados Unidos criaram um sistema autônomo inspirado em insetos. Eles estudaram as redes neurais de insetos, como gafanhotos, para entender como eles evitam colisões e capturas por predadores.
Com base nisso, eles projetaram um algoritmo que processa apenas a intensidade dos faróis de outros carros ao invés de processar uma imagem inteira, simplificando a detecção de colisão à noite.
Os algoritmos de detecção de colisão inspirados em insetos, quando combinados com tecnologias avançadas de processamento de sensores e circuitos optoeletrônicos inovadores, podem significativamente simplificar a detecção de colisão durante a noite, de acordo com o estudo publicado.
Para alcançar esse objetivo, os pesquisadores criaram um sensor optoeletrônico baseado em oito “memtransistores” fotossensíveis feitos de dissulfeto de molibdênio (MoS2). Com apenas 40 micrômetros quadrados, o sensor requer muito menos energia do que os sensores tradicionais, usando apenas algumas centenas de picojoules.
Em testes práticos, essa tecnologia conseguiu prever um acidente com cerca de 2 a 3 segundos de antecedência.
O tempo pode até parecer curto, mas três segundos pode ser o tempo necessário para o motorista, ou para o sistema do veículo autônomo, corrigir o carro e evitar o acidente. Os pesquisadores acreditam que este sensor pode ser usado em conjunto com outros sensores existentes, mas não os substituir completamente.
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