{"id":220093,"date":"2020-12-27T00:00:00","date_gmt":"2020-12-26T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.lewagon.com\/nao-categorizado\/como-tesla-utiliza-inteligencia-artificial-para-ser-automobilistica-mais-valiosa\/"},"modified":"2023-09-01T19:16:39","modified_gmt":"2023-09-01T17:16:39","slug":"como-tesla-utiliza-inteligencia-artificial-para-ser-automobilistica-mais-valiosa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.lewagon.com\/pt-br\/news\/como-tesla-utiliza-inteligencia-artificial-para-ser-automobilistica-mais-valiosa\/","title":{"rendered":"Como a Tesla utilizou intelig\u00eancia artificial para se tornar a montadora automobil\u00edstica mais valiosa do mundo"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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como a Tesla utiliza tecnologias de data science e intelig\u00eancia artificial para se tornar a automobil\u00edstica mais valiosa do mundo, construindo carros auto-dirig\u00edveis.","_yoast_wpseo_title":"Como a Tesla utilizou intelig\u00eancia artificial para se tornar a montadora automobil\u00edstica mais valiosa do mundo | Le Wagon","contenu_de_larticle":"

Voc\u00ea j\u00e1 parou para pensar como a Tesla, empresa automotiva americana, conseguiu assumir a posi\u00e7\u00e3o de lideran\u00e7a entre as principais empresas automobil\u00edsticas do mundo em menos de 20 anos?<\/div>\r\n
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O segredo \u00e9 que ele utiliza tecnologias de ci\u00eancia de dados para construir carros auto dirig\u00edveis e altamente tecnol\u00f3gicos<\/strong>. Al\u00e9m disso todos seus carros s\u00e3o el\u00e9tricos.\r\n\r\n<\/div>\r\n
Mas afinal, o que tem a ver Ci\u00eancia de Dados com a constru\u00e7\u00e3o de carros auto-dirig\u00edveis na Tesla? Te conto neste artigo, siga a leitura!\r\n\r\n<\/div>\r\n

Breve hist\u00f3rico sobre as montadoras de carros<\/h2>\r\n
Em 2020, a Tesla alcan\u00e7ou o valuation de mercado na marca dos U$208 Bilh\u00f5es, se tornando a montadora automobil\u00edstica mais valiosa de todo o planeta Terra, ultrapassando sua rival Toyota, que n\u00e3o fica tanto para tr\u00e1s, na marca dos U$203Bi. Veja a lista atualizada em 2020:\r\n\r\n<\/div>\r\n
    \r\n \t
  1. Tesla<\/li>\r\n \t
  2. Toyota<\/li>\r\n \t
  3. Volkswagen<\/li>\r\n \t
  4. General Motors<\/li>\r\n \t
  5. Daimler AG<\/li>\r\n \t
  6. Honda<\/li>\r\n \t
  7. BMW<\/li>\r\n \t
  8. Ford<\/li>\r\n \t
  9. Ferrari<\/li>\r\n \t
  10. Hyundai<\/li>\r\n<\/ol>\r\n
    \r\nVeja mais sobre neste<\/a> artigo da revista Forbes.<\/div>\r\n
    \r\nVolkswagen, Toyota, Nissan, Ford, Fiat\u2026 s\u00e3o todas companhias tradicional\u00edssimas do mercado automobil\u00edstico, e sua maioria j\u00e1 completou seu centen\u00e1rio de exist\u00eancia. Seus carros est\u00e3o por todas cidades do mundo e \u00e9 muito prov\u00e1vel que voc\u00ea j\u00e1 tenha andado, ou dirigido algum.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    Suas hist\u00f3rias s\u00e3o parte do desenvolvimento da humanidade, sendo algumas delas, as criadoras dos famosos modelos industrias de produ\u00e7\u00e3o e divis\u00e3o do trabalho, como o Fordismo e o Toyotismo, por exemplo.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    Todo ano, lan\u00e7am-se novos modelos de carros, como novos designs, cores, mais conforto e novos itens de luxo s\u00e3o agregados nos automotores. E agora surge a seguinte indaga\u00e7\u00e3o:\r\n\r\nComo pode, a jovem companhia Tesla, do seu ousado fundador e CEO, Elon Musk, ter ultrapassado, companhias hist\u00f3ricas como sua concorrente N#1 Toyota, com apenas 17 anos de mercado?\r\n\r\nTudo isso se d\u00e1 gra\u00e7as ao alto n\u00edvel de tecnologias high tech utilizadas nos carros da Tesla, que t\u00eam dois diferenciais:\r\n\r\nPrimeiro, s\u00e3o carros el\u00e9tricos, mais alinhados com novos consumidores com consci\u00eancia da necessidade de sustentabilidade e constru\u00edrmos um mundo com energias renov\u00e1veis e menos polui\u00e7\u00e3o. OK, mas carros el\u00e9tricos n\u00e3o s\u00e3o novidade certo? O primeiro carro el\u00e9trico surgiu em 1870, apesar de terem se popularizado apenas nos anos 70.\r\n\r\nA fa\u00e7anha aqui, \u00e9 que os carros el\u00e9tricos sempre tiveram fama de n\u00e3o serem t\u00e3o potentes quantos os carros a gasolina, e o que Musk desvendou, foi a engenharia de como mant\u00ea-los t\u00e3o potentes quantos os carros \"normais\". E ele conseguiu.\r\n\r\nSegundo, que a Tesla utiliza de tecnologias de Ci\u00eancia de Dados para construir carros auto-dirig\u00edveis. Isso sim, foi o grande diferencial, (ainda que pol\u00eamico) de descartar o ser humano da jogada, removendo a necessidade de um motorista para reinventar a log\u00edstica de transportes urbanos e log\u00edstica de locomo\u00e7\u00e3o. N\u00e3o entendeu o que ci\u00eancia de dados tem a ver com carros auto-dirig\u00edveis? Vamos l\u00e1:\r\n\r\n<\/div>\r\n

    Conhecendo a Tesla<\/h2>\r\n
    Essa empresa foi criada em 2003 pelos engenheiros Martin Eberhard e Marc Tarpenning na cidade de San Carlos, Calif\u00f3rnia, Estados Unidos. Entre 2008 e 20125 a empresa lan\u00e7ou seu primeiro ve\u00edculo automotor, o Tesla Roadster, um carro esportivo totalmente el\u00e9trico e muito potente.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    Em 2016, treze anos depois de sua cria\u00e7\u00e3o, a Tesla marcou presen\u00e7a no ranking das 10 marcas automotivas mais valiosas do mundo<\/strong>.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    A empresa \u00e9 conhecida por seus carros luxuosos, extremamente inovadores, potentes e o que mais surpreende a todos, os carros aut\u00f4nomos. Os ve\u00edculos aut\u00f4nomos possuem a capacidade de se dirigir sozinhos, parando em sinais vermelhos, acelerando em rodovias de alta velocidade e at\u00e9 mesmo estacionando e fazendo a famigerada baliza rsrs.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    Mas afinal, como esses carros possuem a capacidade de fazer tantas coisas sem a necessidade de uma pessoa segurando no volante? Gra\u00e7as \u00e0 ci\u00eancia de dados. Saca s\u00f3:\r\n<\/strong><\/div>\r\n

    Natural Language Processing<\/h2>\r\n
    Os carros auto dirig\u00edveis da Tesla possuem um programa que usa a tecnologia NLP<\/strong> (Natural Language Processing ou processamento de linguagem neural em portugu\u00eas). Essa tecnologia \u00e9 capaz de processar intera\u00e7\u00f5es entre as linguagens de m\u00e1quina com a humana.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    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 b\u00e1sica, processa inicialmente textos. Depois, se mais avan\u00e7ada \u00e9 capaz de processar imagens. No caso, da Tesla, \u00e9 capaz de processar v\u00eddeos, da rodovia, em tempo real, identificar objetos, compreender o que cada um significa, e passar orienta\u00e7\u00f5es para o software do carro, sobre qual a\u00e7\u00e3o deve ser feita e tomar decis\u00f5es em tempo real.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    Desde ent\u00e3o essa tecnologia evoluiu bastante e junto a intelig\u00eancia artificial ele \u00e9 capaz de fazer um carro andar sozinho pelas ruas. Os carros aut\u00f4nomos da Tesla conseguem filmar, interpretar as filmagens e entender tudo que est\u00e1 acontecendo a sua volta em fra\u00e7\u00f5es de segundos.<\/strong>\r\n\r\n<\/div>\r\n
    A partir dessa an\u00e1lise, o ve\u00edculo consegue abstrair essas informa\u00e7\u00f5es e tomar as decis\u00f5es do que deve ser feito.\r\n\r\n<\/div>\r\n

    Machine Learning<\/h2>\r\n
    Claro que o NLP n\u00e3o trabalha sozinho. Existem uma s\u00e9rie de recursos que o ve\u00edculo utiliza para conseguir se movimentar sozinho. Junto disso, outra tecnologia complementar, mas fundamental, presente nos carros aut\u00f4nomos da Tesla, \u00e9 o Machine Learning ou aprendizado de m\u00e1quina.\r\n<\/strong><\/div>\r\n
    Essa tecnologia funciona por meio de algoritmos matem\u00e1ticos, potencializados por grande poder computacional, capazes de aprender com novos dados, informa\u00e7\u00f5es ou experi\u00eancias, a fim de otimizar seu programa ou sistema e armazenar novos conhecimentos que ser\u00e3o levados em conta para futuras tomadas de decis\u00e3o. Ele utiliza a l\u00f3gica para poder aprender e quanto mais experi\u00eancias ele vivenciar, mais informa\u00e7\u00f5es ele obt\u00e9m e com isso novos aprendizados s\u00e3o gerados e o modelo otimizado.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    Por exemplo, se o carro percebe que fazer a curva numa determinada angula\u00e7\u00e3o numa velocidade de 80km por hora ele derrapa, numa pr\u00f3xima vez que ele passar numa curva parecida os algoritmos v\u00e3o ajustar a velocidade para que isso n\u00e3o aconte\u00e7a.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    A partir desses aprendizados os algoritmos v\u00e3o sendo refinados para garantir mais seguran\u00e7a na navega\u00e7\u00e3o e uma melhor experi\u00eancia para o usu\u00e1rio, de acordo com suas prefer\u00eancias, em diferentes circunst\u00e2ncias.\r\n<\/strong><\/div>\r\n

    Intelig\u00eancia artificial<\/h2>\r\n
    A intelig\u00eancia artificial possui a capacidade de simular a capacidade cognitiva da intelig\u00eancia humana. Ou seja, essa tecnologia \u00e9 capaz juntar todos os aprendizados desenvolvidos e formular sua pr\u00f3pria cogni\u00e7\u00e3o e modelo de tomada de decis\u00e3o auto-aperfei\u00e7o\u00e1vel, dotado de delibera\u00e7\u00e3o aut\u00f4noma, quando diante de novos conhecimentos e dilemas n\u00e3o antes vistos. <\/strong>Um exemplo disso, seria a \u00e1rea do conhecimento que trata sobre assuntos \u00e9ticos dentro de AI, mas isso \u00e9 conversa pra outro artigo..\r\n<\/strong><\/div>\r\n
    Sendo assim, AI \u00e9 capaz de fazer an\u00e1lises em tempo-real e a partir da\u00ed, calcular os mais diferentes cen\u00e1rios e tomar uma decis\u00e3o naquilo que faz mais sentido, ou \u00e9 mais prov\u00e1vel matematicamente.<\/div>\r\n
    <\/div>\r\n
    \u00c9 dessa forma que a intelig\u00eancia artificial trabalha, sendo alimentada com informa\u00e7\u00f5es de determinada \u00e1rea para gerar novas informa\u00e7\u00f5es mais precisas. Qual a diferen\u00e7a do aprendizado de m\u00e1quina para intelig\u00eancia artificial afinal de contas?\r\n\r\n\u00c9 gra\u00e7as \u00e0 capacidade de aprendizado da m\u00e1quina, reiteradamente, que \u00e9 poss\u00edvel construir-se o que chamamos de intelig\u00eancia artificial, a m\u00e1quina que \u00e9 capaz de aprender n\u00e3o apenas com novos data points e experi\u00eancia de intera\u00e7\u00e3o com o homem e o mundo, mas tamb\u00e9m capaz de aprender sozinha, consigo mesmo.\r\n\r\n<\/div>\r\n

    Mas por que a Tesla se tornou uma das empresas automobil\u00edsticas mais valiosas do mundo?<\/h2>\r\n
    Al\u00e9m do uso de toda essa tecnologia, os ve\u00edculos auto dirig\u00edveis da empresa possuem um sistema de compartilhamento de informa\u00e7\u00f5es entre eles. Ou seja, o aprendizado de m\u00e1quina de uma unidade espec\u00edfica, (de um carro da Tesla), \u00e9 poss\u00edvel de ser compartilhado em rede com todos as outras unidades automobil\u00edsticas, se desej\u00e1vel. <\/strong>Isso significa que, gra\u00e7as \u00e0 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 \u00e9 poss\u00edvel que ambos os carros saibam X e Y. O aprendizado de m\u00e1quina, se torna exponencial, e h\u00e1 a possibilidade das redes neurais sejam um s\u00f3 corpo pensante de intelig\u00eancia artificial.\r\n<\/strong><\/div>\r\n
    Ou seja, como meu carro aprendeu que naquela curva n\u00e3o se pode passar numa velocidade X, ele transmite essa mesma informa\u00e7\u00e3o para que os outros ve\u00edculos tamb\u00e9m assimilem essa informa\u00e7\u00e3o e evite a derrapagem.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    Essa neural-networking<\/em> ou rede neural tecnol\u00f3gica torna os aprendizados de todas as unidades de carros da Tesla exponenciais, e \u00e9 exatamente o que torna a empresa t\u00e3o valiosa saindo na frente com sua vantagem competitiva tecnol\u00f3gica, dotada a intelig\u00eancia artificial para seu funcionamento.\r\n\r\n<\/div>\r\n

    Por dentro da ci\u00eancia de dados<\/h2>\r\n
    Essa \u00e1rea da computa\u00e7\u00e3o \u00e9 respons\u00e1vel pela an\u00e1lise, limpeza, organiza\u00e7\u00e3o e estrutura\u00e7\u00e3o de dados para constru\u00e7\u00e3o de algoritmos que podem prever diferentes situa\u00e7\u00f5es baseando-se nos dados coletados e minerados.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    Se interessou por essa \u00e1rea? Um bom cientista de dados tem conhecimentos de tecnologias de computa\u00e7\u00e3o, matem\u00e1tica e estat\u00edstica. Um bom primeiro passo para saber se essa carreira \u00e9 pra voc\u00ea pode ser come\u00e7ar a aprender programa\u00e7\u00e3o na linguagem Python, a mais comum neste mercado.\r\n\r\n<\/div>\r\n
    Se voc\u00ea quiser se aprofundar um pouco mais sobre esse ramo, recomendo a leitura dos seguintes artigos:\r\n\r\n<\/div>\r\n