Microsoft lança um novo modelo para pré-treinamento de veículos autônomos
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Modelos pré-treinados têm sido de grande importância para o “rápido” desenvolvimento e uso em produção de algoritmos inteligentes que lidam com dados complexos, como é o caso do processamento de linguagem natural tanto por aúdio quanto por texto e visão computacional. Já falei por alto acerca disso quando escrevi sobre a relação entre algoritmos, plataformas e criadores de conteúdo. O fato é que lidar com modelos pré-treinados têm se tornado cada vez mais comuns e em grande parte devido as principais frameworks de deep learning que disputam a popularidade entre pesquisadores e empresas, o PyTorch e o Tensorflow. Eles já vem com recursos para baixar modelos disponibilizados livremente pelas empresas responsáveis pelo seu desenvolvimento, respectivamente Meta e Google, e também há vários outros projetos que visam criar bancos de dados de modelos pré-treinados, o mais notório talvez seja o Hugging Face, que é voltado para linguagem natural.
A particularidade deste modelo desenvolvido por pesquisadores da Microsoft está em sua generalidade. Normalmente é preciso ajustar um modelo a cada necessidade, e quando falo em modelo aqui estou falando de rede neural, que tem uma quantidade fixa de dados que devem ter determinado formato na entrada. Então o mais interessante da proposta da Microsoft é o pipeline que permite trabalhar os dados para que o modelo se torne realmente genérico além do uso de um modelo baseado em grafos para que houvesse uma flexibilidade na quantidade de dados a serem lidos pelo modelo. Foram testadas três situações: navegação de drones, corrida de carro e odometria visual (medição de distâncias com base na posição de objetos durante o movimento).
A escolha de cada situação é bem significativa, talvez mais especialmente o uso de drones, que têm se tornado cada vez mais populares entre planos de empresas de logística mas já são uma realidade no mapeamento de terrenos para agricultura, além do uso militar. Muito possivelmente os veículos autônomos que primeiro vamos ver como algo comum na paisagem urbana sejam justamente os drones. O seu tamanho e as demandas por entrega que cresceram vertiginosamente na pandemia e que tem grandes chances de se tornar uma herança da covid na nossa forma de comprar, criam um ambiente ideal para que o investimento em drones se torne a etapa seguinte pós saturação dos apps de entrega.
O código-fonte do modelo está disponível no Github e o artigo está neste link.
