Os sensores dos Volvo elétricos mais recentes registam travagens de emergência, desvios bruscos e momentos em que o condutor tem de retomar o controlo. A marca sueca usa esses episódios, com IA e uma técnica de reconstrução 3D chamada Gaussian Splatting, para gerar milhares de cenários que nunca existiram na estrada e treinar com eles o software dos sistemas de segurança.
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Do quase-acidente ao cenário virtual
A matéria-prima vem dos próprios automóveis. Quando um destes Volvo trava a fundo ou foge a um obstáculo, a sequência captada pelos sensores é reconstruída em três dimensões, com detalhe suficiente para que os engenheiros acrescentem ou retirem utentes da estrada e alterem o comportamento do trânsito à volta.
No cenário reconstruído, um peão pode passar a atravessar sem aviso, outro carro pode mudar de faixa mais tarde ou uma bicicleta pode surgir num cruzamento que, na gravação original, estava vazio. Cada combinação dá origem a um caso novo, usado para testar a reação dos sistemas avançados de assistência à condução (ADAS) e de outras funções de segurança ativa.
“Já utilizamos milhões de pontos de dados de situações que nunca chegaram a acontecer”, afirmou Alwin Bakkenes, responsável global de engenharia de software da Volvo Cars. Com a nova técnica, explicou, a equipa consegue partir de um único cenário raro e multiplicá-lo em milhares de variações para treinar e validar os modelos.
Como funciona o Gaussian Splatting
Na computação gráfica tradicional, os objetos são construídos com malhas de polígonos. O Gaussian Splatting segue outro caminho: representa a cena com milhões de pequenas manchas tridimensionais, as gaussianas, cuja posição, forma, cor e transparência vão sendo ajustadas a partir de imagens reais até a reconstrução coincidir com o que as câmaras registaram.
Ao contrário dos métodos do tipo NeRF, a imagem final não é produzida por uma rede neuronal, o que torna a geração de cada vista muito mais rápida e permite produzir variações em série.
Validar cenários raros obrigava, até aqui, a recolher dados em estrada e a repetir testes físicos durante anos; com a reconstrução virtual, a Volvo faz esse trabalho em poucos dias.
A marca justifica a aposta com três argumentos: os ambientes virtuais não põem ninguém em risco, crescem à medida das necessidades e custam menos do que os testes físicos equivalentes.
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Elétricos da Volvo com computação NVIDIA
Os dados chegam da nova geração de modelos 100% elétricos da marca, construída sobre computação acelerada da NVIDIA e equipada com sensores que acompanham o que se passa dentro e à volta do carro.
O ES90 estreou uma configuração dupla NVIDIA DRIVE AGX Orin, a mais potente que a Volvo já montou em termos de computação central. Segundo a marca, o computador principal oferece oito vezes o desempenho de IA do anterior DRIVE AGX Xavier.
Na geração anterior, a rede neuronal de aprendizagem profunda da Volvo tinha 40 milhões de parâmetros. Com o novo hardware, a marca prevê levá-la, de forma gradual, aos 200 milhões. A mesma configuração dupla Orin chega ao EX90, que até agora combinava um Orin com um Xavier, e os clientes que já têm o SUV elétrico recebem a atualização sem custos.
Os dois modelos partilham a base de software Superset, que a Volvo vai usar em todos os futuros elétricos, pelo que uma melhoria desenvolvida para um chega também ao outro.
Fora do carro, o treino dos modelos corre numa plataforma de supercomputação assente em sistemas NVIDIA DGX. Faz parte de um investimento da Volvo Cars e da Zenseact, empresa de software e inteligência artificial criada pela Volvo, numa das maiores centrais de dados dos países nórdicos.
É também a Zenseact que desenvolve, em conjunto com a Volvo, os ambientes virtuais onde os cenários são gerados, num projeto de investigação com universidades suecas apoiado pelo Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP).
Mais de 55 anos de investigação de acidentes
A abordagem virtual assenta numa prática que a Volvo mantém desde 1970, ano em que criou a sua equipa de investigação de acidentes de trânsito. Sempre que acontece um acidente grave com um Volvo num raio de 100 km de Gotemburgo, a equipa é alertada pela central de emergência, de dia ou de noite, e pelo menos uma pessoa da marca desloca-se ao local para documentar o que aconteceu. Muitos dos sistemas de segurança dos Volvo nasceram desse trabalho de campo, segundo a própria marca.
Os cenários gerados por inteligência artificial não substituem os testes em estrada nem a análise de acidentes reais: a Volvo apresenta-os como complemento.
Fontes: Volvo Car Portugal, comunicado “Volvo recorre à inteligência artificial para treinar automóveis com acidentes que nunca aconteceram”; Volvo Cars Global, comunicado de 19 de março de 2025; Volvo Cars, artigo de 21 de março de 2025; Volvo Cars, computação central do ES90; Volvo Cars Global, Volvo Traffic Accident Research Team.
