Simulador de robotáxi da Baidu percorre 1 milhão de km em um dia
Uma frota de robotáxis só aprende na velocidade com que seus carros conseguem rodar. A divisão de direção autônoma da Baidu decidiu que isso é lento demais e criou um modelo de mundo que gera e executa cenas urbanas inteiras em tempo real, dando ao seu software de direção autônoma nível 4 um mundo simulado para ensaiar. A formulação da própria empresa é deliberadamente cinematográfica: o sistema equivale a uma Matrix particular, em que cada veículo, ciclista e pedestre tem suas próprias intenções em vez de seguir um roteiro fixo.
A aritmética explica o interesse. Um único veículo de teste nível 4 que cobrisse 150 quilômetros por dia precisaria de mais de 6.600 dias de direção contínua para chegar a 1 milhão de quilômetros — cerca de 2,6 vezes a distância média até a Lua, ou 25 voltas ao redor do equador. Mesmo com cem carros de teste, esse mesmo marco se estenderia por mais de dois meses, e isso antes de contar clima, cruzamentos raros e imprevistos pontuais na estrada.
O modelo de mundo inverte a restrição. Em vez de esperar que carros reais encontrem situações raras, o sistema as sintetiza, roda a pilha de direção por cada cenário e pontua o resultado. A Baidu afirma que a configuração cobre um dia de direção simulada equivalente a três anos de testes no mundo real, comprimindo o ciclo entre a exposição na estrada e a atualização do software.
A afirmação mais difícil é a que diz respeito aos pedestres. A maioria dos simuladores de direção trata as pessoas como obstáculos móveis em trajetórias fixas. A Baidu descreve os agentes de seu modelo de mundo como dotados de objetivos próprios — um pedestre que decide atravessar, hesitar ou voltar atrás —, de modo que a pilha do robotáxi é avaliada pela forma como lê a intenção, não apenas como evita a colisão. É o tipo de comportamento que as estradas reais fornecem de forma lenta e imprevisível.
Os modelos de mundo se tornaram um dos campos mais movimentados da pesquisa chinesa em IA, apresentados como uma forma de dar às máquinas noção de causa e efeito em vez de simples reconhecimento de padrões. A direção é um banco de testes incomumente limpo para essa ideia: as regras são físicas, o retorno é imediato e um erro é mensurável. A mesma arquitetura que renderiza uma rua verossímil pode ser aplicada a robôs, armazéns ou qualquer domínio em que os testes no mundo real saem caros.
A lógica comercial é direta. Os operadores de robotáxi na China passaram anos acumulando quilometragem em vias reais, e os reguladores ficaram mais cautelosos quanto à velocidade com que frotas sem supervisão se expandem. A simulação permite que uma empresa continue aprimorando sua política de direção enquanto sua frota física fica parada, e que comprove a cobertura de casos-limite que nenhuma cidade aceitaria encenar em vias públicas.
A questão em aberto é se a competência simulada se transfere. Um modelo de mundo vale tanto quanto sua representação das partes bagunçadas — um entregador de moto cortando o trânsito, chuva sobre faixas desgastadas, uma criança correndo atrás de uma bola. A aposta da Baidu é que seu simulador é realista o bastante para ser confiável como campo de treinamento. O próximo teste é saber se seus robotáxis lidam com esses momentos melhor nas ruas reais do que antes da chegada da Matrix.