Revista TOP100 2023 (Distribuidores)

IA NO AUTOMÓVEL
conseguinte, em tais situações, quando a utilização
especificada for claramente indicada, deve ser dada
aos produtores a certeza de que a utilização pretendida
aquando conceberam o produto não seja
alterada pelo utilizador, de forma inadequada ou
com uma intenção maliciosa.
Inteligência artificial e dados
A utilização de dados a bordo dos veículos é um
dos principais motores da criação de serviços de
mobilidade novos e inovadores. Pode também trazer
melhorias significativas aos serviços existentes,
como a reparação e a manutenção. Sem dados,
o desenvolvimento da IA e de outras aplicações
digitais é impossível. Os sistemas de aprendizagem
automática, por exemplo, “aprendem” a reconhecer
padrões, grupos ou anomalias através do
processamento de dados de treino. Quanto mais
dados de treino são fornecidos ao sistema, mais
preciso e exato o sistema pode tornar-se. Os dados
são a força vital da IA, o que significa que um
melhor acesso e a gestão dos dados é fundamental.
Como a Comissão identificou corretamente,
o setor automóvel está também sujeito a desequilíbrios
de poder de mercado em relação ao
acesso e à utilização de dados. Atualmente, os
dados a bordo dos veículos são controlados e e
explorados comercialmente pelos fabricantes de
veículos. Outros intervenientes no mercado, como
fornecedores de automóveis, mas também oficinas
de reparação independentes, companhias de
seguros ou fornecedores de lugares de estacionamento,
dependem dos fabricantes de veículos para
disponibilizar os dados e estão, por conseguinte,
numa posição de desvantagem.
Para que seja criado um mercado competitivo
em benefício das empresas e dos consumidores,
o acesso aos dados brutos dos veículos conectados
tem de cumprir vários critérios técnicos fundamentais:
acesso independente e não monitorizado
aos dados e recursos dos veículos, todos os dados
tecnicamente disponíveis e não processados do
veículo, e os terceiros devem ser autorizados a processar
dados no veículo e interagir diretamente
com o condutor. Deve ser reconhecido o direito
dos indivíduos decidirem o que deve ser feito com
os seus dados pessoais. Os fornecedores do setor
automóvel estão empenhados em respeitar os
princípios europeus delineados no Regulamento
Geral de Proteção de Dados (RGPD) e na Diretiva
Privacidade e Comunicações Eletrónicas.
Por exemplo, a exigência de manter registos dos
dados utilizados para a formação de sistemas de
IA poderia entrar em conflito com os limites do
RGPD em matéria de conservação de dados. Devese
garantir que os novos requisitos potenciais não
se sobreponham aos requisitos existentes. Quanto
mais dados forem fornecidos ao sistema, mais preciso
e exato o sistema pode tornar-se.
Requisitos obrigatórios
Compreendemos que muitos dos requisitos têm
por objetivo garantir que a IA não crie ou nem
reforce situações discriminatórias, nem se intrometa
na vida privada dos cidadãos. No entanto, as
utilizações da IA no setor automóvel não criam,
normalmente, tais riscos. Por conseguinte, os requisitos
para o nosso setor devem centrar-se principalmente
em garantir a robustez e a exatidão e
evitar sobrecarregar o desenvolvimento de produtos
automóveis com barreiras desnecessárias. No
que respeita à garantia da segurança, salientamos
igualmente que a regulamentação deve centrar-se
na definição de normas de segurança aceitáveis
(por exemplo, com KPI) e pedir aos produtos de IA
que demonstrem, através de testes que cumprem
essas normas. Além disso, antes de ser formalmente
proposto um quadro legislativo, recomenda-se que
a Comissão realize um estudo sobre a sua aplicação
ao sector automóvel (por exemplo, para a
condução autónoma), a fim de garantir que os
requisitos propostos são tecnicamente viáveis.
Conjuntos de dados
Quaisquer requisitos sobre conjuntos de dados
que venham a ser impostos pelo futuro quadro
legislativo devem ter em conta a duração do ciclo
de desenvolvimento dos produtos do sector automóvel,
que deve incluir o tempo para ensaios e
certificação. Os veículos com funções autónomas
que estarão nas estradas nos próximos anos já estão
a ser testados. A inovação não deve ser desnecessariamente
dificultada por barreiras onerosas.
Os requisitos regulamentares devem ser sempre
proporcionais aos possíveis riscos e deixar espaço
para testes e experimentação. Por conseguinte, comentamos
a seguir, os requisitos obrigatórios para
as aplicações de IA de alto risco que a Comissão
propôs no seu Livro Branco. No que se refere ao
requisito de manutenção de registos e dados, tal
exigiria um esforço significativo para catalogar,
armazenar e manter (por exemplo historicizar
completamente todos os dados e modelos). Nos
domínios de áreas de aplicação que operam com
margens reduzidas, as aplicações de IA podem
tornar-se economicamente inviáveis.
A cobertura dos conjuntos de dados e a sua qualidade
podem ser fundamentais para a segurança
das aplicações de alto risco e deve ser avaliada
demonstrando a conformidade com os requisitos
de segurança no âmbito da homologação de veículos
ou outras normas estabelecidas para o sector
automóvel. Embora a cobertura e, de um modo
mais geral, a qualidade dos dados, seja importante,
não deve ser um requisito obrigatório. Com certas
técnicas, como a aprendizagem supervisionada é
possível treinar bons sistemas mesmo em conjuntos
de dados que não são inteiramente rotulados por
humanos, o que é especialmente útil quando os
conjuntos de dados podem não estar disponíveis,
ou ser insustentáveis em termos de tempo, custos
e segurança.
Além disso, não existe atualmente uma ferramenta
para definir e avaliar a qualidade de um
conjunto de dados. É típico que os algoritmos de
aprendizagem profunda sejam desenvolvidos usando
três conjuntos de dados: para treinamento,
validação e teste. Os modelos são ajustados utilizando
o conjunto de dados de formação, enquanto
o conjunto de dados de validação é utilizado
No setor automóvel, as aplicações de IA baseiam-se em algoritmos
de aprendizagem automática, um subconjunto da IA que constrói um
modelo matemático baseado em dados de amostra
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