Encontrando os “pontos cegos” na inteligência artificial de veículos autônomos

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Os veículos autônomos estão se tornando cada vez mais sofisticados, mas ainda há preocupações sobre a segurança de tais sistemas . Criar um sistema autônomo que conduza com segurança em condições de laboratório é uma coisa, mas ter confiança na capacidade desses sistemas de navegar no mundo real é outra completamente diferente.

Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) têm trabalhado apenas nesse problema, observando as diferenças entre como sistemas autônomos aprendem em treinamento e as questões que surgem no mundo real. Eles criaram um modelo de situações em que o que um sistema autônomo aprendeu não corresponde a eventos reais que ocorrem na estrada.

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