A Uber tem mais de 20 parceiros de veículos autônomos e todos querem uma coisa: dados. Então a empresa diz que vai disponibilizar isso através de uma nova divisão chamada Uber AV Labs.
Apesar do nome, a Uber não vai voltar a desenvolver os seus próprios robotáxis, o que deixou de fazer depois de um dos seus veículos de teste ter matado um pedestre em 2018. (A Uber acabou por vender a divisão em 2020 num acordo complexo com a Aurora.) Mas enviará os seus próprios carros para cidades adornadas com sensores para recolher dados para parceiros como Waymo, Waabi, Lucid Motors e outros – embora ainda não tenham sido assinados contratos.
Em termos gerais, os carros autónomos estão no meio de uma mudança de operação baseada em regras e de uma maior dependência da aprendizagem por reforço. À medida que isso acontece, os dados de condução do mundo real tornaram-se extremamente valiosos para o treinamento desses sistemas.
Uber disse ao TechCrunch que as empresas de veículos autônomos que mais desejam esses dados são aquelas que já coletaram muitos deles. É um sinal de que, como muitos dos laboratórios de IA de ponta, eles perceberam que “resolver” os casos extremos mais extremos é um jogo volumoso.
Um limite físico
Neste momento, o tamanho da frota de uma empresa de veículos autónomos cria um limite físico à quantidade de dados que esta pode recolher. E embora muitas dessas empresas criem simulações de ambientes do mundo real para se proteger contra casos extremos, nada se compara a dirigir em estradas reais – e dirigir muito – quando se trata de descobrir todos os cenários estranhos, difíceis e totalmente inesperados em que os carros acabam.
Waymo fornece um exemplo dessa lacuna. A empresa tem veículos autônomos em operação ou em testes há uma década, mas seus atuais robotáxis foram recentemente flagrados passando ilegalmente por ônibus escolares parados.
Ter acesso a um conjunto maior de dados de direção poderia ajudar as empresas de robotáxi a resolver alguns desses problemas antes ou à medida que eles surgem, disse Praveen Neppalli Naga, diretor de tecnologia do Uber, ao TechCrunch em uma entrevista exclusiva.
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E o Uber não cobrará por isso. Pelo menos ainda não.
“Nosso objetivo, principalmente, é democratizar esses dados, certo? Quero dizer, o valor desses dados e o avanço da tecnologia AV dos parceiros é muito maior do que o dinheiro que podemos ganhar com isso”, disse ele.
O vice-presidente de engenharia da Uber, Danny Guo, disse que o laboratório precisa construir a base básica de dados antes de descobrir a adequação do produto ao mercado. “Porque se não fizermos isso, realmente não acreditamos que mais alguém possa fazer isso”, disse Guo. “Portanto, como alguém que pode potencialmente desbloquear toda a indústria e acelerar todo o ecossistema, acreditamos que temos de assumir esta responsabilidade agora mesmo.”
Parafusos e sensores
A nova divisão AV Labs está começando pequena. Até agora, ela tem apenas um carro (um Hyundai Ioniq 5, embora o Uber diga que não é casado com um único modelo), e Guo disse ao TechCrunch que sua equipe ainda estava literalmente mexendo em sensores como lidars, radares e câmeras.
“Não sabemos se o kit do sensor vai cair, mas essa é a fragilidade que temos”, disse ele rindo. “Acho que vai demorar um pouco para dizermos: coloque 100 carros na estrada para começar a coletar dados. Mas o protótipo está aí.”
Os parceiros não receberão dados brutos. Assim que a frota do Uber AV Labs estiver instalada e funcionando, Naga disse que a divisão “terá que massagear e trabalhar nos dados para ajudar a adequar-se aos parceiros”. Essa camada de “compreensão semântica” é o que o software de direção de empresas como a Waymo utilizará para melhorar o planejamento do caminho em tempo real de um robotáxi.
Mesmo assim, Guo disse que provavelmente será tomada uma medida intersticial, em que a Uber basicamente conectará o software de direção de um parceiro aos carros do AV Labs para funcionar em “modo sombra”. Sempre que o motorista do Uber AV Labs fizer algo diferente do que o software do veículo autônomo faz no modo sombra, o Uber sinalizará isso para a empresa parceira.
Isso não só ajudará a descobrir deficiências no software de direção, mas também ajudará a treinar os modelos para dirigirem mais como humanos e menos como robôs, disse Guo.
A abordagem Tesla
Se esta abordagem parece familiar, é porque é essencialmente o que a Tesla tem feito para treinar o seu próprio software de veículo autónomo ao longo da última década. A abordagem da Uber carece da mesma escala, já que a Tesla tem milhões de carros de clientes circulando nas estradas de todo o mundo todos os dias.
Isso não incomoda o Uber. Guo disse que espera fazer uma coleta de dados mais direcionada com base nas necessidades das empresas de veículos autônomos.
“Temos 600 cidades que podemos escolher. Se o parceiro nos disser uma cidade específica na qual está interessado, podemos simplesmente implantar nossos (carros)”, disse ele.
Naga disse que a empresa espera aumentar esta nova divisão para algumas centenas de pessoas dentro de um ano, e que a Uber quer avançar rapidamente. E embora ele veja um futuro em que toda a frota de veículos de transporte urbano da Uber possa ser aproveitada para recolher ainda mais dados de formação, ele sabe que a nova divisão tem de começar por algum lado.
“Das nossas conversas com os nossos parceiros, eles apenas dizem: ‘dê-nos qualquer coisa que seja útil’. Porque a quantidade de dados que o Uber pode coletar supera tudo o que eles podem fazer com sua própria coleta de dados”, disse Guo.
