Na corrida para a revolução dos automóveis autónomos, os desenvolvedores perceberam que não existem horas suficientes num dia para cobrir os quilómetros de testes necessários para que os automóveis aprendam a conduzir sozinhos. E é por isso que vão recorrer a um dos videojogos mais populares de sempre… o Grand Theft Auto V, ou apenas "GTA V".
E não, a solução para este problema não está em personagens como o Franklin, Michael ou Trevor, mas sim na mecânica que faz com que toda a cidade (virtual) de Los Santos esteja "inundada" de automóveis que circulam sozinhos.
Desta forma, desenvolvedores e engenheiros perceberam que este videojogo podia servir como plataforma de simulação para "ensinar" aos automóveis como devem responder aos diferentes cenários que vão encontrar nas estradas.
"Confiar apenas nos dados das estradas não é prático", afirmou Davide Bacchet, responsável pelos esforços de simulação para a Nio, uma startup chinesa que já nos brindou com o superdesportivo EP9 e que quer lançar um carro autónomo já em 2020.
"Com simulações, podes rever o mesmo cenários vezes e vezes sem conta, e depois testar novamente", concluiu.
Por esta altura deve estar a achar que os automóveis dos videojogos (e nesta caso em particular do GTA V) pouco têm a ensinar aos veículos do "mundo real", mas a verdade é que jogos como o GTA V conseguem gerar dados e informações bastante semelhantes aos que a Inteligência Artificial dos automóveis podem captar nas estradas reais.
E a verdade é que com 262 tipos de veículos, mais de 1000 pessoas e animais, 14 condições meteorológicas diferentes, inúmeras pontes e sinais de trânsito, cruzamentos e túneis, a mecânica do GTA V faz com que os veículos estejam preparados para responder a um sem fim de situações diferentes.
Pode não ser a situação perfeita para substituir as condições reais, mas a verdade é que a cidade (virtual) de Los Santos se assume como um
"ambiente virtual bastante rico onde podemos ir buscar imensa informação", como afirmou Alain Kornhause, da equipa de "Vehicle Engineering" da Universidade de Princeton.