Seu carro pode escolher sacrificar você?

/ @atilaiamarino
Link da Imersão Dev da ALURA: imersao.dev/?u...
Com recursos como inteligência artificial e comunicação entre veículos, os carros autônomos poderiam ser a solução para o trânsito das grandes cidades. Movimentos autônomos podem se mover de forma coordenada evitando acidentes e ondas de congestionamento. Mas a automatização da direção pode tornar o trânsito menos problemático para as pessoas e empresas donas de carros autônomos, uma vez que o carro se dirige sozinho e pode ser seu motorista particular. No vídeo de hoje, Atila Iamarino discute sobre os paradoxos dos carros autônomos e sua relação com o trânsito nos grandes centros urbanos.
Roteiro e apresentação:
Atila Iamarino - Twitter @oatila
- Instagram @oatila
Direção e Produção:
Paloma Sato
Consultoria Científica:
Marina Monteiro
Apoio de Produção de Conteúdo:
Marcelo K. Sato Caramelo: Instagram: @marceloksato
Composição de Imagens, Animação e Thumb:
Giulia Donadio: Instagram: @giulia_donadio
Edição:
Dener Yukio: Instagram: @dyukio
Referências:
Millard-Ball, A. (2019). The autonomous vehicle parking problem. Transport Policy, 75, 99-108.
van der Waerden, P., Timmermans, H., & de Bruin-Verhoeven, M. (2017). Car drivers' characteristics and the maximum walking distance between parking facility and final destination. Journal of transport and land use, 10(1), 1-11.
Vinitsky, E., Kreidieh, A., Le Flem, L., Kheterpal, N., Jang, K., Wu, C., ... & Bayen, A. M. (2018, October). Benchmarks for reinforcement learning in mixed-autonomy traffic. In Conference on robot learning (pp. 399-409). PMLR.
Vinitsky, E., Parvate, K., Kreidieh, A., Wu, C., & Bayen, A. (2018, November). Lagrangian control through deep-rl: Applications to bottleneck decongestion. In 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp. 759-765). IEEE.
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