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Lets talk about tech

Falar sobre tecnologia nunca fez tanto sentido. Falar de tecnologia num ambiente totalmente digital é inevitável.

A proposta das Let’s Talk about Tech é que sejam o trigger para a discussão sobre assuntos pertinentes em áreas ligadas à tecnologia projetando o futuro da mobilidade, da indústria e da vida das pessoas, num contexto cada vez mais digital. Sessões quinzenais, transmitidas em live no canal do youtube da Bosch Portugal, com convidados ligados a áreas como Deep Learning, Machine Learning, Data Analytic, Software development, UX&UI Design, entre outras. Peguem numa cadeira, no vosso computador e entrem nesta sala aberta ao mundo em que a troca de experiência é o principal tónico destas conversas informais.
Lets talk about tech bosch

Radar to Spotlight

O que é mesmo a tecnologia Radar? Será algo complexo e apenas utilizado por militares em operações ultrassecretas? Quais as aplicações desta tecnologia no nosso dia-a-dia, e em que nível se encontra a ciência nacional? Qual a nossa contribuição para o avanço do estado da arte?!

Na segunda sessão do “Let´s Talk about Tech” vamos debater conceitos, funcionamento e atuais aplicações da tecnologia Radar, a qual opera numa diversidade alargada de frequências, com um crescimento acentuado nos últimos anos nas bandas de ondas milimétricas (mmWave). Esta sessão contará com a participação de professores universitários, e investigadores especializados nesta área, que nos presentearão com algumas das mais recentes inovações ao nível da tecnologia Radar “made in Portugal”.

Lets Talk about Tech

Deep Learning para Condução Autónoma

O que é que um carro autónomo vê? E, mais importante ainda, quais são as ferramentas que temos que dar aos carros para eles poderem navegar com a maior segurança possível?

Os carros de hoje já começam a apresentar funções semi-autónomas, no entanto, até conseguirmos confiar as nossas vidas inteiramente nas mãos de máquinas, temos de endereçar variados aspetos técnicos, sociais e étnicos. Na primeira sessão do “Let´s Talk about Tech” vamos explorar alguns problemas de computer vision associados a esta tecnologia e as soluções de deep learning que estão a ser propostas para os resolver.

A Filipa Responde

O labelling é feito de forma automática ou manual ?

O labelling pode ser feito de ambas as formas. Naturalmente, fazê-lo totalmente manual é muito dispendioso e demora longas horas. A maior parte das empresas que fornecem este tipo de serviços têm uma abordagem mista. Têm, por regra geral, uma ferramenta que (provavelmente com modelos de object detection) gera propostas de deteções por exemplo para object detection. As propostas são revistas e os objetos que faltam são adicionados manualmente. Podem usar também alguma espécie de sensor fusion para poder otimizar o processo para dados de sensores mais complicados de fazer labelling (correr deteções nas imagens de câmara e transformá-las para o espaço do LiDAR, etc…).

Qual o plano para aquisição de dados de condução autónoma quando os sistemas começarem a sair para a estrada? São realmente os dados o petróleo do futuro?

O plano diria que passa muito por ter os sensores a gravar constantemente todos os trajetos que fazemos por forma a usar estes dados para melhorar ainda mais os sistemas (se conseguirem ultrapassar as barreiras legais disto). Numa situação do futuro em que tenhamos efetivamente carros a conduzir sem qualquer assistência humana, penso que o conceito de carro vai mudar durante muito tempo. Estes veículos vão ser muito caros, não só pela tecnologia mas também pelos sensores que vão ter (apenas um sensor LiDAR pode custar mais de 100 000€ neste momento). Desta forma, acho que os carros vão passar a ser comunitários e certamente o mercado vai mudar muito em função disto. Eu afirmaria com muita certeza que informação é cada vez mais o que o petróleo tem sido no mundo e se pretendemos integrar deep learning em variadas aplicações (automóveis, medicina, casas, etc…), estamos a falar de uma necessidade constante de muitos milhões de dados em constante atualização (a menos que haja um breakthrough gigante na área de deep learning).

Dados os recentes avanços que que foram conseguidos com a utilização de técnicas aprendizagem por reforço em tarefas complexas, será possível que também possa resolver o problema da condução autónoma?

Aprendizagem por reforço traz muitas dificuldades em sistemas críticos como o de um carro que precisa de garantir a segurança dos passageiros em todos os momentos. O ideal será que o comportamento destes veículos autónomos possa ser explicável e alterável e a aprendizagem por reforço não permite isto. Seria muito perigoso deixarmos que um modelo teste as suas assunções sem pormos em causa a segurança dos passageiros.

Existem algumas investigações para a utilização de camaras mais baratas com a melhoria do "pós-processamento". Sabem se existem projectos onde já seja testada esta tecnologia?

Quanto à pergunta, que eu saiba, a indústria não está tão focada em reduzir o custo das câmaras mas sim de outros sensores, especialmente do LiDAR que será o sensor mais dispendioso num carro autónomo.

Quais são os requisitos para conseguir processar toda a informação dos vários sensores em tempo real?

Esta parte, apesar de poder ter estado menosprezada na minha apresentação, é um grande problema e desafio a enfrentar em qualquer um destes carros também. Não sou especializada nesta parte mas, no geral, é necessário fazer uma arquitetura especializada tendo em conta os seguintes detalhes: custo de passar tantos dados à velocidade máxima possível dos sensores para um servidor/chip (cabos, interfaces, etc…), selecionar o hardware do servidor/chip com atenção por forma a conseguir suportar grandes velocidades tanto de input de dados como de passagem destes em memória (motherboard, RAM, etc…), desenhar um sistema de sincronização dos dados (queremos que seja possível dizer que x imagens de câmara correspondam a x frame no LiDAR, radar e os outros sensores), inclusão de um storage server caso o objetivo seja guardar os dados, dedicar um chip para processar os dados (correr as tarefas de odometria, object detection, etc…).

Até que ponto a questão da privacidade pode ser um problema na utilização das câmaras na condução autónoma? O que acha que vai demorar mais a desenvolver? Hardware das viaturas ou as redes que gerem as comunicações/informações?

Obrigada eu por ter assistido. J A privacidade é um grande desafio para os carros autónomos neste momento. Em Portugal é proibido fotografar pessoas e matrículas sem o seu consentimento escrito pelo que, para podermos pôr um carro na rua a gravar ou processar dados da viagem, temos que assegurar de alguma forma que nem as pessoas nem as matrículas são reconhecíveis. Isto implica adicionar uma camada de processamento sobre as imagens e, visto que já estão a ser processados tantos dados em real time, torna-se complicado podermos adicionar mais camadas que possam comprometer a coleção em tempo real. Estas nuances legais têm de ser discutidas e avaliadas por todas as empresas que querem avançar com a condução autónoma e dependem sempre das leis dos países onde vão ser aplicadas. Acredito que as redes de comunicação serão bem mais custosas e complicadas de desenvolver pois vão ter de estar preparadas para variadas situações com requisites exigentes como a alta velocidade de transmissão, a alta taxa de dados em movimento, o sincronismo, etc...

Comunicação Institucional

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