Condução Inteligente: Como o Aprendizado de Máquina Federado está mudando a indústria automotiva – SiDi

Dizem que o automóvel é o computador sobre rodas devido à crescente presença de tecnologia e sistemas computacionais avançados embarcados nos veículos modernos. À medida que a indústria automotiva evoluiu, os carros se tornaram cada vez mais complexos e sofisticados, incorporando uma variedade de recursos eletrônicos que possuem uma ampla gama de funcionalidades, integração com outros dispositivos, conectividade para a troca de informações, entre muitas outras aplicações.  

De acordo com Mckinsey "O setor automotivo tende a ser o segmento de crescimento mais rápido entre 2022 e 2030.” E existem quatro grandes tendências que deverão se consolidar no Brasil até lá: veículos compartilhados, carros autônomos, conectados e elétricos. No caso da mobilidade compartilhada, o Brasil é um dos países que mais adotam essa opção.  

Conforme os veículos se tornam cada vez mais conectados e inteligentes, as demandas por soluções inovadoras aumentam e a necessidade de processar grandes volumes de dados de forma eficiente e preservar a privacidade se torna crucial. O aprendizado federado surge então como uma abordagem promissora para impulsionar a evolução da indústria, oferecendo capacidade de treinar modelos de aprendizado de máquina descentralizados e criação de diversas aplicações utilizando dados distribuídos em dispositivos e servidores. Essa abordagem inovadora tem o potencial de impulsionar a indústria automotiva para novos patamares de eficiência, conveniência e segurança.  

Analisamos diversas aplicações disruptivas que podem gerar um grande impacto na indústria, como: 

• Melhorias da segurança do veículo: modelos de detecção de anomalias e prevenção de acidentes em tempo real, usando dados de sensores coletados em vários veículos. Isso permitiria a melhoria na segurança do veículo, detectando e corrigindo problemas rapidamente; 

• Melhorias da experiência do usuário: treinamento de modelos de personalização para aprimorar a experiência do usuário em veículos conectados. Os dados de uso e as preferências do usuário podem ser combinados para criar um modelo personalizado que atenda às necessidades do usuário; 

• Otimização da eficiência de combustível: treinamento de modelos de otimização de combustível em tempo real, usando dados de condução coletados em vários veículos. Isso permitiria melhorias na eficiência do combustível e redução da emissão de gás de efeito estufa; 

• Melhorias do diagnóstico de problemas: treinamento de modelos de diagnóstico de problemas em tempo real, usando dados de sensores coletados em vários veículos. Isso permitiria identificar e corrigir rapidamente problemas e prevenir danos. 

Esses são exemplos de soluções que podem revolucionar o setor automotivo, trazendo consigo uma série de benefícios e oportunidades. A descentralização do treinamento do modelo permite que os veículos se tornem cada vez mais inteligentes, adaptando-se às preferências e necessidades individuais dos usuários. Com a rápida evolução do Aprendizado Federado, podemos esperar uma nova era de veículos conectados e autônomos, transformando a maneira como nos deslocamos, tornando a condução mais segura, eficiente e agradável para todos os envolvidos.