Prevenindo acidentes de veículos aprendendo com os insetos

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Apesar de apenas cerca de 25% das viagens de carro acontecerem após o anoitecer, quase metade dos acidentes fatais ocorrem à noite. À medida que nossos veículos se tornam mais avançados e até autônomos, as formas de detectar e evitar essas colisões também devem evoluir. Os sistemas atuais geralmente são complicados, consomem muitos recursos ou funcionam mal no escuro. Mas agora, pesquisadores relatando em ACS Nano projetaram um detector de colisão simples e com economia de energia, inspirado na maneira como os insetos evitam colidir uns com os outros.

Vários sistemas de prevenção de colisão (CASs) já estão incluídos nos veículos e podem frear automaticamente quando um objeto se aproxima demais. Alguns operam analisando uma imagem do espaço ao redor do carro, mas em condições como chuva forte ou pouca luz, a imagem não é tão nítida. Para compensar, complicados processadores de sinal são usados ​​para dar sentido ao que ainda é visível. Outro método é incorporar sensores de radar ou LiDAR (detecção e alcance de luz), mas estes são difíceis de miniaturizar e precisam de muita energia. No final, esses instrumentos podem adicionar peso desnecessário, requisitos de energia e complicações, apesar de tornar o veículo mais seguro.

Mas insetos, incluindo gafanhotos e moscas, podem facilmente evitar colisões uns com os outros sem depender de software sofisticado ou LiDAR, mesmo à noite. Em vez disso, eles envolvem certos circuitos neurais que evitam obstáculos, que são altamente eficientes e podem inspirar um CAS de próxima geração. Assim, Saptarshi Das e seus colegas queriam criar um detector de colisão inspirado em insetos adaptado para detectar veículos que fosse eficaz, seguro e consumisse menos energia do que seus antecessores.

Primeiro, a equipe projetou um algoritmo baseado no circuito neural que os insetos usam para evitar um obstáculo. Em vez de processar uma imagem inteira, eles processaram apenas uma variável: a intensidade dos faróis de um carro. Sem a necessidade de uma câmera integrada ou sensor de imagem, as unidades de detecção e processamento foram combinadas, tornando o detector geral menor e mais eficiente em termos de energia. O sensor era composto por oito “memtransistores” fotossensíveis construídos a partir de uma camada de dissulfeto de molibdênio (MoS2), organizado em um circuito. Demorou apenas 40 µm2 e usou apenas algumas centenas de picojoules de energia – dezenas de milhares de vezes menos que os sistemas existentes. Finalmente, em cenários noturnos da vida real, o detector pode detectar um possível acidente de dois carros dois a três segundos antes de acontecer, deixando o motorista com tempo suficiente para tomar medidas corretivas críticas. Os pesquisadores dizem que este novo detector pode ajudar a tornar os CASs existentes melhores e mais seguros.

Os autores reconhecem o financiamento do Army Research Office e da National Science Foundation.

Com informações de Science Daily.

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