Como um carro sem motorista vê a estrada

Estatisticamente, a parte menos confiável do carro é... o motorista. Chris Urmson lidera o projeto "Carro sem motorista" do Google, um dos vários esforços para tirar os seres humanos do assento do motorista. Ele fala sobre em que pé está seu projeto, e compartilha vídeos fascinantes que mostram como o carro vê a estrada e toma decisões autônomas sobre o que fazer a seguir.

Em 1885, Karl Benz
inventou o automóvel.

Mais tarde naquele ano, ele fez
o primeiro "test-drive" público,

e, isso é verdade, bateu em um muro.

Nos últimos 130 anos,

temos trabalhado nesta parte
menos confiável do carro, o motorista.

Tornamos o carro mais forte.

Adicionamos cintos de segurança, air bags,

e, na última década, começamos
a tentar fazer o carro mais inteligente

para corrigir esse bug, o motorista.

Hoje eu contarei a vocês
um pouco sobre a diferença

entre contornar o problema
com os sistemas de ajuda ao condutor

e ter de fato carros autoconduzidos

e o que eles podem fazer pelo mundo.

Eu também lhes contarei
um pouco sobre o nosso carro

e permitir que vejam como ele vê o mundo
e como ele reage e o que ele faz,

mas primeiro eu vou falar
um pouco sobre o problema.

E é um grande problema:
1,2 milhões de pessoas são mortas

em estradas do mundo a cada ano.

Só nos Estados Unidos, 33 mil pessoas
são mortas a cada ano.

Para colocar isso em perspectiva,

isto é o mesmo que um 737
caindo do céu todos os dias úteis.

É meio que inacreditável.

Os carros são vendidos pra gente assim,

mas sério, dirigir está mais pra isso.

Não está sol, está chovendo,

e você quer fazer outra coisa
que não seja dirigir.

E a razão é esta:

O tráfego está piorando.

Nos Estados Unidos, entre 1990 e 2010,

a quilometragem percorrida
pelos veículos aumentou em 38%.

Nós aumentamos 6% das estradas,

então, isso não é só impressão.

O tráfego realmente está substancialmente
pior do que não muito tempo atrás.

E tudo isso tem um alto custo humano.

Se pegamos o tempo médio de trânsito
nos EUA, que é cerca de 50 minutos,

e o multiplicamos pelos 120 milhões
de trabalhadores que temos,

isto vira cerca de 6 bilhões de minutos

desperdiçados no deslocamento diariamente.

Este é um número grande,
vamos colocá-lo em perspectiva.

Pegue aqueles 6 bilhões de minutos

e divida-os pela média
de expectativa de vida de uma pessoa.

Isso dá 162 vidas
desperdiçadas, todos os dias,

apenas para ir de A até B.

É inacreditável.

E depois, há aqueles de nós
que não têm o privilégio

de sentar-se durante o tráfego.

Este é Steve.

Ele é um cara incrivelmente capaz,

mas acontece que ele é cego,

e isto é, em vez de dirigir
30 minutos de carro para o trabalho,

é uma provação de duas horas
baldeando no transporte público

ou pedindo carona a amigos e familiares.

Ele não tem essa mesma liberdade
que você e eu para nos locomover por aí.

Nós devíamos fazer algo sobre isso.

A sabedoria convencional diria

que vamos pegar esses sistemas
de ajuda ao condutor

e vamos testá-los e melhorá-los
de forma incremental,

e com o tempo, eles serão
carros autoguiados.

Bem, isso é o mesmo que se eu dissesse

que se eu trabalhar duro para saltar,
um dia serei capaz de voar.

Nós realmente precisamos fazer
algo um pouco diferente.

Então, vou falar
sobre três formas diferentes

nas quais sistemas de autodireção são
diferentes daqueles de ajuda ao condutor.

Começarei com uma de nossas experiências.

Então, de volta em 2013,

tivemos o primeiro teste de autodireção

onde deixamos as pessoas normais usá-lo.

Quase normais: eram
100 funcionários do Google,

mas eles não trabalhavam nesse projeto.

Demos a eles o carro e deixamos
que o utilizassem em seu cotidiano.

Mas diferente de um verdadeiro carro
autoguiado, esse tinha um porém:

eles tinham que ter atenção,

porque este era um veículo experimental.

Nós o testamos muito,
mas ele ainda poderia falhar.

Demos a eles duas horas de treinamento,

os colocamos no carro
e os deixamos usá-lo,

e o que ouvimos de volta
foi impressionante,

para alguém tentando
trazer um produto ao mundo.

Cada um deles nos disse que adorou.

De fato, um motorista de Porsche
disse-nos no primeiro dia,

"Isso é completamente estúpido.
O que estamos pensando?"

Mas no fim de tudo, disse ele:
"Não só eu deveria tê-lo,

todos devem tê-lo, porque as pessoas
são péssimas motoristas".

Isso foi música para os nossos ouvidos,

mas depois começamos a olhar para o que
as pessoas no carro estavam fazendo,

e isso abriu nossos olhos.

A minha história favorita
é deste cavalheiro

que olha para o seu telefone
e percebe que a bateria está fraca.

Então ele se vira assim no carro,
e procura algo na mochila;

pega seu laptop, coloca-o no assento,

se vira novamente,

procura algo, pega
o carregador do telefone,

se demora ali, coloca o cabo
no laptop, depois no telefone.

Certifica-se de que o telefone
esteja carregando.

O tempo todo o ele está dirigindo
a 104 km/h na rodovia.

Certo? Inacreditável.

Então pensamos sobre isso
e concluímos que é óbvio:

quanto melhor a tecnologia,
menos confiável o motorista.

Apenas incrementando
a inteligência dos carros

provavelmente não veremos
as vitórias que precisamos.

Deixem-me falar sobre algo
um pouco técnico por um momento.

Vamos ver este gráfico,
e conforme descemos

é a frequência com que o carro
freia quando não deveria.

Esqueçam a maior parte desse eixo,

pois se você está dirigindo na cidade,
e o carro começa a parar aleatoriamente,

você nunca vai comprar esse carro.

E o eixo vertical é a frequência
com que o carro irá frear

quando ele tiver que ajudá-lo
a evitar um acidente.

Se olharmos para o canto
inferior esquerdo,

este é o seu carro clássico.

Ele não freia para você,
não faz nenhuma tolice,

mas também não impede um acidente.

Se quisermos pôr um sistema de ajuda
na condução de um carro,

tipo, trava de mitigação de colisão,

vamos colocar um pacote
de tecnologia lá, que é esta curva,

e ele terá algumas propriedades
de funcionamento,

mas nunca vai evitar
todos os acidentes,

porque ele não tem essa capacidade.

Vamos ver algum ponto ao longo da curva,

e talvez ele evite metade dos acidentes
que o motorista não consegue,

e isso é incrível!

Reduzimos acidentes nas nossas
estradas pela metade.

Agora 17 mil pessoas a menos morrem
a cada ano nos Estados Unidos.

Mas se queremos um carro autoguiado,

precisamos de uma curva
de tecnologia como esta.

O veículo precisará de mais sensores,
e pegaremos algum ponto operacional daqui,

no qual ele quase nunca
se envolve num acidente.

Eles acontecerão,
mas com muito baixa frequência.

Poderíamos olhar para isso e argumentar

se é incremental, e eu poderia
dizer algo como "regra 80-20"

e é realmente difícil
subir nessa nova curva.

Vamos olhá-la de uma direção
diferente por um momento.

Vamos ver com que frequência
a tecnologia tem de fazer a coisa certa.

Este ponto verde aqui em cima
é um sistema de ajuda ao condutor.

Acontece que os motoristas humanos

cometem erros que levam
a acidentes de trânsito

cerca de uma vez cada 160 mil
quilômetros nos Estados Unidos.

Em contraste, um sistema
de autodireção toma decisões

cerca de 10 vezes por segundo,

então a ordem de grandeza,

é cerca de mil vezes por quilômetro.

Então, comparado à distância
entre estes dois,

isso é cerca de 10 para 8, certo?

Oito ordens de grandeza.

Isso é como comparar o quão rápido
eu corro à velocidade da luz.

Não importa o quão duro treine,
eu nunca chegarei lá.

Portanto, há uma lacuna muito grande lá.

E então, finalmente, tem como o sistema
pode lidar com a incerteza.

Este pedestre aqui pode estar
prestes a atravessar a rua, ou não.

Não posso dizer, nem qualquer
dos nossos algoritmos,

mas, no caso de um sistema
de ajuda ao condutor,

isso significa que ele não pode agir,
porque mais uma vez,

se ele freia inesperadamente,
isso é completamente inaceitável.

Já o sistema de autodireção
pode parar e dizer:

eu não sei o que eles farão,

desacelerar, olhar melhor,
e, em seguida, reagir adequadamente.

Ele pode ser tão seguro quanto
um sistema de ajuda ao condutor pode ser.

Isso é o suficiente
sobre as diferenças entre os dois.

Vamos passar algum tempo falando
sobre como o carro vê o mundo.

Este é o nosso veículo.

Ele começa entendendo onde está no mundo,

usando um mapa e seus dados
do sensor e alinhando os dois,

e então separamos de acordo
com o que ele que vê no momento.

Aqui, todas as caixas roxas que vêem
são outros veículos na estrada,

e em vermelho do outro lado
temos um ciclista,

e mesmo à distância,
se olharmos bem de perto,

podemos ver alguns cones.

Então sabemos onde o carro
está no momento,

mas temos de fazer melhor,
e prever o que acontecerá.

A caminhonete no canto superior direito
vai mudar para a faixa da esquerda

pois a estrada à frente está fechada,
então ela precisa sair do caminho.

Saber sobre aquela caminhonete é ótimo,

mas realmente precisamos saber
o que todos pensam,

por isso se torna um problema
bastante complicado.

E assim, podemos descobrir
como o carro deve responder no momento,

o trajeto que ele deveria seguir,
a rapidez para desacelerar ou acelerar.

E então, tudo se transforma
em apenas seguir um caminho:

virar o volante para esquerda ou direita,
pisar no freio ou acelerador.

No fim do dia, são apenas dois números.

Então, o quão difícil pode ser realmente?

Quando começamos, em 2009,
esse era o nosso sistema.

Podem ver o nosso carro no meio
e as outras caixas na estrada,

dirigindo pela rodovia.

O carro precisa entender sua posição
e a dos outros veículos.

É realmente uma compreensão
geométrica do mundo.

Quando começamos a dirigir
nas ruas dos bairros e cidades,

o problema tornou-se
um novo nível de dificuldade.

Você vê pedestres e carros
atravessando na nossa frente,

indo em todas as direções,

semáforos, faixas de pedestres.

É um problema incrivelmente
complicado em comparação.

E uma vez que você resolve aquele problema

o veículo tem de ser capaz
de lidar com as obras.

Aqui estão cones do lado esquerdo
forçando-o a ir para a direita,

mas não apenas as obras isoladamente.

Ele também tem que lidar com as pessoas
que transitam naquela área em obras.

E se alguém quebra as regras,
a polícia está lá

e o carro tem que entender
que a luz piscando em cima do carro

significa que não é apenas um carro,
e sim, uma viatura.

Da mesma forma, a caixa laranja ao lado,

é um ônibus escolar, e também
temos que tratá-lo diferente.

Quando estamos na estrada,
as outras pessoas têm expectativas:

quando um ciclista acena,

significa que eles esperam
que o carro dê passagem a eles

para fazer uma mudança de pista.

E quando há um policial na estrada,

nosso veículo deve compreender
que isso significa parar,

e quando eles sinalizam para ir,
devemos continuar.

Nós fizemos isso compartilhando
dados entre os veículos.

O primeiro e mais imperfeito modelo disso
é quando o veículo vê uma área em obras,

tendo outra informação sobre isso
ele pode ficar na pista correta

para evitar algumas dificuldades.

Mas nós temos uma compreensão
mais profunda disto.

Podemos pegar todos os dados
que os carros receberam com o tempo,

as centenas de milhares
de pedestres, ciclistas,

e veículos nas estradas
e entendermos como se comportam

e usar isso para pressupor como outros
carros e pedestres se comportam.

E, mais importante,
poderíamos tirar deste modelo

como esperamos que eles
se movam pelo mundo.

Aqui, a caixa amarela é um pedestre
cruzando a nossa frente.

A caixa azul é um ciclista e prevemos

que ele vai acenar e contornar
o carro pela a direita.

Aqui há um ciclista descendo a estrada

e sabemos que vai continuar
pela mesma mão da rua.

Aqui alguém faz uma curva à direita,

e aqui, fará uma inversão na nossa frente,

e podemos antecipar isso
e responder com segurança.

Está tudo muito bem
para as coisas que vemos,

mas encontramos um monte de coisas
que ainda não vimos.

Há apenas alguns meses, nossos veículos
dirigiam em Mountain View,

e encontramos uma mulher
em uma cadeira de rodas elétrica

perseguindo um pato em círculos
na estrada. (Risos)

Acontece que não há nenhum tópico
no manual do motorista

que lhe diga como lidar com isso,

mas nossos veículos
conseguiram encontrá-lo,

desacelerar, e dirigir com segurança.

Mas não temos de lidar apenas com patos.

Vejam este pássaro cruzando
a nossa frente. O carro reage a ele.

Aqui, lidamos com um ciclista

que nunca se esperaria ver
em outro lugar que não Mountain View.

E temos que lidar com os motoristas,
mesmo com os mais baixos.

Vejam à direita como alguém salta
deste caminhão em nossa direção.

E vejam à esquerda como o carro
com a caixa verde decide

que ele precisa virar à direita
no último momento possível.

Aqui, ao mudarmos de faixa,
o carro à nossa esquerda decide

que também quer mudar de faixa.

E aqui, vemos um carro
cruzar uma luz vermelha

e paramos para ele.

E aqui, da mesma forma, um ciclista
cruzando aquela luz também.

O veículo responde de forma segura.

Às vezes temos pessoas na estrada,

como esse cara se desviando
de dois carros autoguiados.

Há de se perguntar:
"O que você está pensando?"

(Risos)

Eu metralhei vocês
com um várias coisas,

e rapidamente vou desmembrar uma delas.

Estamos vendo a cena
com o ciclista novamente,

e podem notar no fundo
que ainda não é possível vê-lo,

mas o carro pode: uma
pequena caixa azul lá em cima,

que vem dos dados do laser.

E isso não é fácil de entender,

então vou girar
esse dado a laser e observá-lo

e se você for bom em observar
dados a laser, poderá ver

alguns pontos sobre a curva,

e aquela caixa azul é o ciclista.

Quando a nossa luz fica vermelha,

a luz do ciclista ficou amarela,

e se você olhar de lado,
pode vê-lo nas imagens.

Mas vemos que o ciclista
vai prosseguir pelo cruzamento.

Agora nossa luz ficou verde,
a dele, vermelha,

e agora podemos prever que esta
bicicleta virá em toda a extensão.

Infelizmente, os outros motoristas
não estavam prestando tanta atenção.

Eles começaram a acelerar,
e felizmente para todos,

este ciclista reage, evita

e consegue passar pelo cruzamento.

E lá vamos nós.

Como podem ver, nós fizemos
alguns ótimos progressos,

e a esta altura
estamos bem convencidos

de que esta tecnologia chegará ao mercado.

Fazemos 4.8 milhões de km de testes
em nossos simuladores diariamente,

então podem imaginar a experiência
que nossos carros têm.

Estamos ansiosos para ter
esta tecnologia na estrada,

e achamos que o caminho certo
é pela autodireção

ao invés da ajuda ao condutor
por ser muito urgente.

No tempo em que falei aqui hoje,

34 pessoas morreram
nas estradas dos Estados Unidos.

Quando poderemos tê-lo?

Bem, é difícil dizer, porque é um problema
realmente complicado, mas...

Estes são os meus dois garotos.

Meu filho mais velho tem 11 anos,

o que significa que em quatro anos e meio
ele poderá ter sua carteira de motorista.

Minha equipe e eu estamos nos certificando
de que isso não aconteça. (Risos)

Obrigado.

(Risos) (Aplausos)

Chris Anderson: Chris,
tenho uma pergunta para você.

Chris Urmson: Claro.

CA: Certamente, a mente de seus carros
é bastante surpreendente.

Neste debate entre ajuda
ao motorista e autodireção,

há um grande debate acontecendo agora.

Algumas empresas, por exemplo a Tesla,

apoiam a ajuda ao motorista.

O que você está dizendo
é que isso será um beco sem saída,

pois não dá pra ficar melhorando
isso e em certo ponto

chegar à total autodireção, e o motorista
vai dizer: "Isso parece seguro,"

e ir para o assento de trás,
e algo feio vai acontecer.

CU: Certo. É exatamente isso,
e não é questão de dizer

que os sistemas de ajuda ao condutor
não serão incrivelmente valiosos.

Eles podem salvar
muitas vidas nesse ínterim,

mas pra ver a oportunidade transformadora
ajudar alguém como Steve

a se locomover, a chegar
ao final em segurança,

ter a oportunidade de mudar nossas cidades

e nos livrarmos dessas crateras urbanas
que chamamos de estacionamentos,

É único caminho a seguir.

CA: Vamos acompanhar seu progresso
com enorme interesse.

Muito obrigado, Chris.
CU: Obrigado.

(Aplausos)