{"id":675476,"date":"2017-05-10T14:00:00","date_gmt":"2017-05-10T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/tecnologia\/termos-que-voce-precisa-saber-se-curte-carros"},"modified":"2026-09-15T07:21:58","modified_gmt":"2026-09-15T10:21:58","slug":"termos-que-voce-precisa-saber-se-curte-carros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/carros\/termos-que-voce-precisa-saber-se-curte-carros\/","title":{"rendered":"Termos que voc\u00ea precisa saber se curte carros"},"content":{"rendered":"\n

Pot\u00eancia, torque, cilindro, pist\u00e3o, turbo e por a\u00ed vai. Eu poderia listar uma infinidade de termos que n\u00f3s, amantes dos autom\u00f3veis, conhecemos bem. Todavia, daqui pra frente, h\u00e1 outros termos que voc\u00ea precisa saber se quiser entender sobre carros. N\u00e3o tem volta, acostume-se.<\/p>\n\n\n\n

A tecnologia est\u00e1 acelerando mais do que o V12 que equipa a Ferrari 812 Superfast \u2013 hoje, a o modelo da marca italiana mais potente em produ\u00e7\u00e3o com 800 cv de pot\u00eancia. Estou em San Jose, na California, local que faz parte do conhecido Vale do Sil\u00edcio, que concentra nomes gigantes como Google, Apple, Facebook, Tesla, Nvidia, entre outras.<\/p>\n\n\n\n

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GTC 2017<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

De 8 a 11 de maio acontece o GTC 2017<\/strong>, uma confer\u00eancia de tecnologia que reune perquisadores, desenvolvedores, startups e grandes empresas que atuam em diferentes \u00e1reas, entre elas finan\u00e7as, sa\u00fade, games, seguran\u00e7a p\u00fablica, ind\u00fastria e, claro, o segmento automotivo.<\/p>\n\n\n\n

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GTC 2017<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Na entrada do evento de tecnologia, tr\u00eas carros aut\u00f4nomos nos d\u00e3o as boas-vindas. Imagine que para que os carros se dirijam sozinhos, ele t\u00eam de tomar decis\u00f5es. Eles precisam detectar objetos na via e processar o que recebem dos sensores e v\u00eddeos, classific\u00e1-los, entender os mapas em alta defini\u00e7\u00e3o para situar o carro no espa\u00e7o, al\u00e9m de receber trilh\u00f5es de dados externos – do tr\u00e2nsito, por exemplo -, combinar todas essas informa\u00e7\u00f5es e process\u00e1-las em hardwares que est\u00e3o dentro do ve\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n

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GTC 2017<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

\u201cEstamos trabalhando com as principais montadoras do mundo e ensinando-os a utilizar essas ferramentas para que eles possam avan\u00e7ar e conseguir colocar seus carros aut\u00f4nomos nas ruas at\u00e9 2020\u201d, disse Greg Estes, vice presidente de programas de desenvolvimento na Nvidia. Grandes montadoras como Audi, Mercedes-Benz, Tesla e fabricantes de autope\u00e7as, como Bosch e ZF, j\u00e1 utilizam a plataforma de intelig\u00eancia artificial automotiva da Nvidia.<\/p>\n\n\n\n

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GTC 2017<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Para que um carro ande sozinho, ele deve lidar com processos ultra complexos que s\u00f3 s\u00e3o poss\u00edveis com a ajuda de super computadores. Como um motorista, o carro deve ser treinado. Ou seja, ele precisa aprender a dirigir para que possa decidir quando deve acelear ou frear, por exemplo. E isso acontece atrav\u00e9s do Deep Learning, da Intelig\u00eancia Artificial e com a ajuda de GPUs. N\u00e3o est\u00e1 familiarizado com esses termos? Consultamos Pedro M\u00e1rcio Silva, arquiteto de solu\u00e7\u00f5es da Nvidia para a Am\u00e9rica Latina, que nos explicou cada um deles. Leia abaixo para n\u00e3o ficar \u201cboiando\u201d na pr\u00f3xima conversa – sobre carros – com os amigos.<\/p>\n\n\n\n

Gloss\u00e1rio<\/h2>\n\n\n\n

AI <\/u><\/strong>\u2013 Artificial Intelligence ou Intelig\u00eancia Artificial, traduzindo para o portugu\u00eas, \u00e9 a intelig\u00eancia similar \u00e0 humana exercida por mecanismos ou softwares. Ou seja, quando o computador adquire capacidades cognitivas de seres humanos, como o racioc\u00ednio.  <\/p>\n\n\n\n

Machine Learning<\/u><\/strong> \u2013 Traduzido como \u201caprendizado de m\u00e1quina\u201d, \u00e9 uma sub\u00e1rea da Intelig\u00eancia Artificial na qual a aprendizagem acontece a partir dos dados. Tarefas como ler, dirigir, escrever, receber os pixels e entender a imagem, por exemplo. A ideia \u00e9 fazer o computador aprender a realizar uma tarefa passando dados para ele, sem a necessidade de programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Deep Lerning<\/u><\/strong> \u2013 \u00c9 uma sub\u00e1rea dentro do Machine Learning<\/em>, que utiliza a rede neural para processar os dados. Uma rede neural \u00e9 um grafo com muitos componentes chamados perceptrons conectados uns aos outros simulando o nosso c\u00e9rebro. No caso de um carro aut\u00f4nomo, essas t\u00e9cnicas de aprendizado profundo (Deep<\/em> Learning<\/em>) permitem que o computador n\u00e3o s\u00f3 reconhe\u00e7a padr\u00f5es complexos mas tamb\u00e9m aprenda tarefas complexas. A rede neural j\u00e1 existe na computa\u00e7\u00e3o desde a d\u00e9cada de 50, todavia, as modernas possuem um n\u00famero maior de camadas.<\/p>\n\n\n\n

O c\u00e9rebro de um carro aut\u00f4nomo \u00e9 uma rede de Deep Learning<\/em> que tem a capacidade de aprender a realizar uma tarefa a partir de entradas (no caso, tudo o que est\u00e1 sendo captado pelas c\u00e2meras e radares) e, consegue realizar a sa\u00edda, que \u00e9 a tomada de decis\u00e3o. Em suma, o computador aprende a dirigir observando o comportamento de motoristas humanos. Com o Deep Learning<\/em> o computador pode perceber o mundo, mas s\u00e3o necess\u00e1rios muitos dados, ou seja, um Big Data<\/em>, para trein\u00e1-lo.  <\/p>\n\n\n\n

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GTC 2017<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

GPU<\/strong><\/u> \u2013 A GPU, Graphic Processing Unit<\/em>, \u00e9 um processador criado especificamente para gr\u00e1ficos que t\u00eam o DNA diferente da CPU. Enquanto a CPU tem a capacidade de lidar com v\u00e1rias situa\u00e7\u00f5es diferentes, e, por isso, sua capacidade computacional \u00e9 menor, a GPU n\u00e3o consegue lidar com muitas situa\u00e7\u00f5es diferentes, mas em contrapartida tem uma capacidade absurda de fazer c\u00e1lculos repetitivos. Por causa da GPU, hoje conseguimos treinar redes neurais complexas e fazer o carro aut\u00f4nomo tomar decis\u00f5es em cima de uma quantidade de dados absurda em uma frequ\u00eancia que nenhum humano conseguiria.<\/p>\n\n\n\n

Realidade Virtual<\/u> <\/strong>\u2013 A realidade virtual recria ao m\u00e1ximo a sensa\u00e7\u00e3o de realidade para uma pessoa, que consegue interagir com as realidades temporais. \u00c9 a aplica\u00e7\u00e3o direta da GPU, por utilizar uma capacidade computacional gr\u00e1fica imensa.<\/p>\n\n\n\n

Procuram-se desenvolvedores<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O mercado estima que 80% dos dispositivos ter\u00e1 componentes de inteligencia artificial at\u00e9 2020. A Nvidia<\/strong>, empresa conhecida por produzir as GPUs (chips de processamento gr\u00e1fico), est\u00e1 ciente da falta de profissionais capacitados na \u00e1rea e da grande demanda. Por isso, eles criaram o Deep Learning Institute<\/strong>, que ajuda desenvolvedores, pesquisadores e engenheiros a treinar, otimizar e desenvolver seus conhecimentos na tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

Os fundamentos do Deep Learning<\/em> s\u00e3o ensinados atrav\u00e9s de aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas na \u00e1rea automotiva, de sa\u00fade e rob\u00f3tica. Ou seja, a ideia \u00e9 treinar o mundo para resolver problemas com o Deep Learning.<\/p>\n\n\n\n

No \u00faltimo ano, eles treinaram mais de 10 mil desenvolvedores. Em 2017, ser\u00e3o 100 mil, um crescimento absurdo. H\u00e1 cursos gratuitos e subsidiados pela Nvidia, que tem parcerias com renomadas institui\u00e7\u00f5es de ensino como a Tensor Flow, Mayo Clinic, Universidade de Standford e a Udacity, a maior plataforma de ensino online para desenvolvedores de carros aut\u00f4nomos. Olha a\u00ed a oportunidade, brasileiros!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Intelig\u00eancia Artificial, Deep Learning e GPU. O que isso tem a ver com os carros do futuro?<\/p>\n","protected":false},"author":205,"featured_media":512858,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"wm1_technical_sheet":[],"wm1_cross_sell_banner_enabled":true,"wm1_cross_sell_banner_custom":{"imageId":null,"link":"","target":"_blank","trackClickName":""},"wm1_related_links":[],"footnotes":""},"categories":[948],"tags":[21],"brand":[],"class_list":["post-675476","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-carros","tag-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/675476","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/users\/205"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=675476"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/675476\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":885083,"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/675476\/revisions\/885083"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/media\/512858"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=675476"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=675476"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=675476"},{"taxonomy":"brand","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.webmotors.com.br\/wm1\/wp-json\/wp\/v2\/brand?post=675476"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}