Unicamp dá 'férias' para o piloto

Uma equipe formada por mais de 70 estudantes da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) foi a primeira de todas as Américas a desenvolver um carro autônomo — controlado por inteligência artificial para poder trafegar sem piloto — para competir na Fórmula SAE, competição estudantil organizada pela Society of Automotive Engineers (Sociedade de Engenheiros Automotivos, em tradução livre). O protótipo ficou pronto ainda em 2019 e a expectativa dos desenvolvedores é que possa ser utilizado para competições na Europa em 2021. Os estudantes Nikollas Javier, Gabriel Almeida e Lucas Costa e Lima, que integram o time intitulado Unicamp E-Racing, destacam que esse tipo de carro para as competições Fórmula SAE existe somente na Europa. “Começamos a pesquisar em 2018 e em 2019 fizemos o primeiro protótipo funcional e ele já andou e funcionou”, disse Javier, que estuda engenharia mecânica e lidera o grupo. No momento, destacou, o veículo passa por adaptações e melhorias. Lima, que estuda física médica e atuou no desenvolvimento da parte de software, explica como o carro funciona. “O que todo sistema autônomo tenta fazer é imitar o que um humano faria. Como a nossa competição é balizada por cones, a ideia é identificar onde esses cones estão. Usamos uma câmera que simula a visão humana, com duas lentes objetivas, que seriam os olhos, e ela consegue identificar os cones usando um algoritmo de inteligência artificial, uma rede neural”, aponta. Adenda que, para isso, primeiro foi preciso treinar o sistema com imagens dos cones. “[...] Para a gente é intuitivo, olhar e ter uma noção de onde estão, mas para o carro não é intuitivo e o processo envolve contras e mapeamentos complexos”, ressalta. Além disso, é preciso treinar o carro para as trajetórias a serem desenvolvidas nas competições. Lucas aponta que esse passo é menos complexo, e utiliza-se como referência o meio da pista para fazer com que o carro siga esse parâmetro. Sem copiar O mais difícil no desenvolvimento do carro autônomo, segundo o estudante, não é implementar uma forma de fazer isso, mas conceber essa abordagem, pensando em como resolver os problemas sem copiar equipes que já são referência no assunto. Lima cita que uma equipe da Suiça publicou um estudo em 2018 sobre o seu modelo. Hoje, diz, muitas equipes têm copiado o material deles, ao contrário do feito pelos brasileiros. O sistema dos estudantes da Unicamp, informa, é “mais leve, rápido, bem reativo, que consegue tomar decisões muito rapidamente”. Com o protótipo pronto, que é autônomo mas também pode ser pilotável, a E-Racing agora trabalha em aperfeiçoá-lo. Apesar do momento de pandemia não possibilitar as reuniões e oficinas em grupo, os estudantes dizem que mesmo com as restrições, mais pessoas se somaram à equipe, através de um processo seletivo online, e as metas seguem sendo fortalecidas. Códigos estão na internet e são gratuitos Todos os códigos utilizados pela equipe no desenvolvimento do carro autônomo estão disponíveis de forma gratuita para serem consultados na internet. Quem afirma é Gabriel Almeida, estudante de engenharia química. Para ele, isso é importante para impulsionar que mais equipes brasileiras se motivem a criar os carros sem piloto, ajudando o País a tornar-se uma referência no assunto. “O nosso código está aberto e gratuito no open source. Outras equipes que não têm ideia de como fazer podem olhar e ter uma ideia”, disse. Grupo já detém recorde de velocidade A Unicamp E-Racing, que trabalha com carros elétricos, já é consagrada por possuir o recorde de carro mais rápido das Américas, atingindo uma aceleração de zero a 100km/h em três segundos. Além disso, a equipe ficou em primeiro lugar em todas as competições brasileiras na categoria carro elétrico desde 2011, com exceção da de 2015, e é bicampeã mundial. Agora, conforme apontam os estudantes, a meta é focar no carro autônomo e nas competições europeias de 2021. Javier afirma que o objetivo é participar do máximo de campeonatos possíveis. Mesmo com menos investimento financeiro, observa, a ideia é que se possa amenizar essa disparidade com desempenho. “A gente pode ultrapassar isso com a performance de lógica de algoritmos. Enxergamos bastante potencial em tirar bons resultados lá mesmo que tenhamos uma diferença financeira grande”, esclarece.