Como a Tesla utilizou inteligência artificial para se tornar a montadora automobilística mais valiosa do mundo

Você já parou para pensar como a Tesla, empresa automotiva americana, conseguiu assumir a posição de liderança entre as principais empresas automobilísticas do mundo em menos de 20 anos?

O segredo é que ele utiliza tecnologias de ciência de dados para construir carros auto dirigíveis e altamente tecnológicos. Além disso todos seus carros são elétricos.

Mas afinal, o que tem a ver Ciência de Dados com a construção de carros auto-dirigíveis na Tesla? Te conto neste artigo, siga a leitura!

Em 2020, a Tesla alcançou o valuation de mercado na marca dos U$208 Bilhões, se tornando a montadora automobilística mais valiosa de todo o planeta Terra, ultrapassando sua rival Toyota, que não fica tanto para trás, na marca dos U$203Bi. Veja a lista atualizada em 2020:

Veja mais sobre neste artigo da revista Forbes.

Volkswagen, Toyota, Nissan, Ford, Fiat… são todas companhias tradicionalíssimas do mercado automobilístico, e sua maioria já completou seu centenário de existência. Seus carros estão por todas cidades do mundo e é muito provável que você já tenha andado, ou dirigido algum.

Suas histórias são parte do desenvolvimento da humanidade, sendo algumas delas, as criadoras dos famosos modelos industrias de produção e divisão do trabalho, como o Fordismo e o Toyotismo, por exemplo.

Todo ano, lançam-se novos modelos de carros, como novos designs, cores, mais conforto e novos itens de luxo são agregados nos automotores. E agora surge a seguinte indagação:

Como pode, a jovem companhia Tesla, do seu ousado fundador e CEO, Elon Musk, ter ultrapassado, companhias históricas como sua concorrente N#1 Toyota, com apenas 17 anos de mercado?

Tudo isso se dá graças ao alto nível de tecnologias high tech utilizadas nos carros da Tesla, que têm dois diferenciais:

Primeiro, são carros elétricos, mais alinhados com novos consumidores com consciência da necessidade de sustentabilidade e construírmos um mundo com energias renováveis e menos poluição. OK, mas carros elétricos não são novidade certo? O primeiro carro elétrico surgiu em 1870, apesar de terem se popularizado apenas nos anos 70.

A façanha aqui, é que os carros elétricos sempre tiveram fama de não serem tão potentes quantos os carros a gasolina, e o que Musk desvendou, foi a engenharia de como mantê-los tão potentes quantos os carros “normais”. E ele conseguiu.

Segundo, que a Tesla utiliza de tecnologias de Ciência de Dados para construir carros auto-dirigíveis. Isso sim, foi o grande diferencial, (ainda que polêmico) de descartar o ser humano da jogada, removendo a necessidade de um motorista para reinventar a logística de transportes urbanos e logística de locomoção. Não entendeu o que ciência de dados tem a ver com carros auto-dirigíveis? Vamos lá:

Essa empresa foi criada em 2003 pelos engenheiros Martin Eberhard e Marc Tarpenning na cidade de San Carlos, Califórnia, Estados Unidos. Entre 2008 e 20125 a empresa lançou seu primeiro veículo automotor, o Tesla Roadster, um carro esportivo totalmente elétrico e muito potente.

Em 2016, treze anos depois de sua criação, a Tesla marcou presença no ranking das 10 marcas automotivas mais valiosas do mundo.

A empresa é conhecida por seus carros luxuosos, extremamente inovadores, potentes e o que mais surpreende a todos, os carros autônomos. Os veículos autônomos possuem a capacidade de se dirigir sozinhos, parando em sinais vermelhos, acelerando em rodovias de alta velocidade e até mesmo estacionando e fazendo a famigerada baliza rsrs.

Mas afinal, como esses carros possuem a capacidade de fazer tantas coisas sem a necessidade de uma pessoa segurando no volante? Graças à ciência de dados. Saca só:

Os carros auto dirigíveis da Tesla possuem um programa que usa a tecnologia NLP (Natural Language Processing ou processamento de linguagem neural em português). Essa tecnologia é capaz de processar interações entre as linguagens de máquina com a humana.

Essa tecnologia surgiu da necessidade de relacionar palavras entre diferentes idiomas. O primeiro teste aconteceu na Universidade de Georgetown (USA) em 1954 e ficou recebeu o nome de Georgetown Experimente. NLP básica, processa inicialmente textos. Depois, se mais avançada é capaz de processar imagens. No caso, da Tesla, é capaz de processar vídeos, da rodovia, em tempo real, identificar objetos, compreender o que cada um significa, e passar orientações para o software do carro, sobre qual ação deve ser feita e tomar decisões em tempo real.

Desde então essa tecnologia evoluiu bastante e junto a inteligência artificial ele é capaz de fazer um carro andar sozinho pelas ruas. Os carros autônomos da Tesla conseguem filmar, interpretar as filmagens e entender tudo que está acontecendo a sua volta em frações de segundos.

A partir dessa análise, o veículo consegue abstrair essas informações e tomar as decisões do que deve ser feito.

Claro que o NLP não trabalha sozinho. Existem uma série de recursos que o veículo utiliza para conseguir se movimentar sozinho. Junto disso, outra tecnologia complementar, mas fundamental, presente nos carros autônomos da Tesla, é o Machine Learning ou aprendizado de máquina.

Essa tecnologia funciona por meio de algoritmos matemáticos, potencializados por grande poder computacional, capazes de aprender com novos dados, informações ou experiências, a fim de otimizar seu programa ou sistema e armazenar novos conhecimentos que serão levados em conta para futuras tomadas de decisão. Ele utiliza a lógica para poder aprender e quanto mais experiências ele vivenciar, mais informações ele obtém e com isso novos aprendizados são gerados e o modelo otimizado.

Por exemplo, se o carro percebe que fazer a curva numa determinada angulação numa velocidade de 80km por hora ele derrapa, numa próxima vez que ele passar numa curva parecida os algoritmos vão ajustar a velocidade para que isso não aconteça.

A partir desses aprendizados os algoritmos vão sendo refinados para garantir mais segurança na navegação e uma melhor experiência para o usuário, de acordo com suas preferências, em diferentes circunstâncias.

A inteligência artificial possui a capacidade de simular a capacidade cognitiva da inteligência humana. Ou seja, essa tecnologia é capaz juntar todos os aprendizados desenvolvidos e formular sua própria cognição e modelo de tomada de decisão auto-aperfeiçoável, dotado de deliberação autônoma, quando diante de novos conhecimentos e dilemas não antes vistos. Um exemplo disso, seria a área do conhecimento que trata sobre assuntos éticos dentro de AI, mas isso é conversa pra outro artigo..

Sendo assim, AI é capaz de fazer análises em tempo-real e a partir daí, calcular os mais diferentes cenários e tomar uma decisão naquilo que faz mais sentido, ou é mais provável matematicamente.

É dessa forma que a inteligência artificial trabalha, sendo alimentada com informações de determinada área para gerar novas informações mais precisas. Qual a diferença do aprendizado de máquina para inteligência artificial afinal de contas?

É graças à capacidade de aprendizado da máquina, reiteradamente, que é possível construir-se o que chamamos de inteligência artificial, a máquina que é capaz de aprender não apenas com novos data points e experiência de interação com o homem e o mundo, mas também capaz de aprender sozinha, consigo mesmo.

Além do uso de toda essa tecnologia, os veículos auto dirigíveis da empresa possuem um sistema de compartilhamento de informações entre eles. Ou seja, o aprendizado de máquina de uma unidade específica, (de um carro da Tesla), é possível de ser compartilhado em rede com todos as outras unidades automobilísticas, se desejável. Isso significa que, graças à possibilidade de o meu carro Tesla X aprender um novo conhecimento X e o seu carro Tesla Y aprender um novo conhecimento Y, isso significa que é possível que ambos os carros saibam X e Y. O aprendizado de máquina, se torna exponencial, e há a possibilidade das redes neurais sejam um só corpo pensante de inteligência artificial.

Ou seja, como meu carro aprendeu que naquela curva não se pode passar numa velocidade X, ele transmite essa mesma informação para que os outros veículos também assimilem essa informação e evite a derrapagem.

Essa neural-networking ou rede neural tecnológica torna os aprendizados de todas as unidades de carros da Tesla exponenciais, e é exatamente o que torna a empresa tão valiosa saindo na frente com sua vantagem competitiva tecnológica, dotada a inteligência artificial para seu funcionamento.

Essa área da computação é responsável pela análise, limpeza, organização e estruturação de dados para construção de algoritmos que podem prever diferentes situações baseando-se nos dados coletados e minerados.

Se interessou por essa área? Um bom cientista de dados tem conhecimentos de tecnologias de computação, matemática e estatística. Um bom primeiro passo para saber se essa carreira é pra você pode ser começar a aprender programação na linguagem Python, a mais comum neste mercado.

Se você quiser se aprofundar um pouco mais sobre esse ramo, recomendo a leitura dos seguintes artigos:

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