A Uber está de volta ao jogo dos veículos autónomos, mas desta vez a estratégia é bem diferente. Esquece a ideia de fabricar os seus próprios "robotaxis" — esse sonho ficou em 2020, quando a empresa vendeu a sua divisão de hardware. Agora, a gigante da mobilidade percebeu que tem algo ainda mais valioso do que carros: dados.
A empresa anunciou a criação da Uber AV Labs, uma nova divisão focada exclusivamente na recolha e tratamento de dados de condução no mundo real. O objetivo não é construir um carro, mas sim fornecer a "matéria-prima" essencial para treinar os sistemas de inteligência artificial dos seus parceiros, como a Waymo, Waabi e Lucid Motors. Esta novidade foi confirmada diretamente pela Uber, que pretende assim acelerar todo o ecossistema de condução autónoma.
Uma mina de ouro para a Inteligência Artificial
A indústria dos carros autónomos está a passar por uma mudança fundamental, afastando-se de sistemas baseados em regras rígidas para adotar modelos de aprendizagem por reforço (reinforcement learning). Para que estes sistemas funcionem em pleno, precisam de "ver" e aprender com situações reais, especialmente os chamados "edge cases" — aqueles cenários estranhos, imprevisíveis e difíceis que acontecem nas estradas e que são quase impossíveis de simular em computador.
Atualmente, existe um limite físico para a quantidade de dados que as empresas conseguem recolher com as suas próprias frotas. A Waymo, por exemplo, opera há uma década, mas os seus veículos ainda cometem erros, como ultrapassar ilegalmente autocarros escolares parados. A Uber quer preencher essa lacuna. Segundo Praveen Neppalli Naga, CTO da Uber, ter acesso a um volume maior de dados de condução pode ajudar a resolver estes problemas antes que se tornem críticos.
Curiosamente, a Uber não planeia cobrar por estes dados numa fase inicial. A prioridade é "democratizar" a informação para desbloquear o potencial da tecnologia, acreditando que o valor de ter parceiros com tecnologia avançada supera o lucro imediato que poderiam obter com a venda dos dados.
O método "Shadow Mode" e a inspiração na Tesla
A operação da Uber AV Labs vai começar de forma modesta. A equipa está literalmente a aparafusar sensores — lidars, radares e câmaras — num Hyundai Ioniq 5, o primeiro veículo desta nova frota de testes. Danny Guo, vice-presidente de engenharia da Uber, admite que existe um certo espírito de "desenrascanço" inicial, mas a visão é escalar rapidamente.
O segredo está no processamento da informação. A Uber não vai apenas entregar dados brutos; a ideia é utilizar um "modo sombra" (shadow mode). Essencialmente, o software de condução do parceiro corre em segundo plano enquanto um condutor humano da Uber conduz o carro. Sempre que o humano faz algo diferente do que o software faria, o sistema regista essa discrepância. Isto ajuda a treinar os modelos para conduzirem de forma mais natural e humana, e menos como um robô rígido.
Esta abordagem é muito semelhante à que a Tesla tem utilizado para treinar o seu software ao longo da última década, aproveitando a sua vasta frota de clientes. Embora a Uber não tenha milhões de carros a recolher dados desta forma (ainda), a empresa aposta na capacidade de direcionar a recolha para cidades específicas, conforme as necessidades dos seus parceiros. A divisão espera crescer para algumas centenas de funcionários dentro de um ano, prometendo agitar novamente as águas da mobilidade autónoma.
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