Stellantis usa IA para desenvolver sistemas de direção autônoma em semanas, não em meses
Tecnologia reduziu de 18 meses para 6 semanas o desenvolvimento do sistema hands-free do Jeep Grand Cherokee, mas engenheiros impõem limites ao uso da ferramenta.
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Segundo o Jornal do Carro, do Estadão, a Stellantis está usando inteligência artificial para comprimir drasticamente o tempo de desenvolvimento de seus sistemas de direção autônoma. O feito mais emblemático até agora: a equipe responsável pelo STLA AutoDrive L2++, software de assistência avançada à condução, desenvolveu o sistema hands-free do Jeep Grand Cherokee em apenas seis semanas — um trabalho que, no ritmo tradicional, consumiria entre 12 e 18 meses.
O Jornal do Carro aponta que quem lidera esse esforço é Joydip Saha, gerente do projeto de condução autônoma da Stellantis e veterano da área, com passagens pela integração dos primeiros robôs-táxis da Waymo no Arizona. Os testes acontecem no labirinto subterrâneo do Chrysler Technology Center, em Auburn Hills, Michigan — um complexo de 500 mil metros quadrados inaugurado em 1991 por Lee Iacocca a um custo de US$ 1 bilhão, e que ainda hoje abriga toda a engenharia norte-americana da montadora. Saha vai pessoalmente para a pista até duas vezes por semana testar cada atualização de software, por entender que qualquer falha que chegue ao cliente final é responsabilidade sua.
Ainda de acordo com o Jornal do Carro, a IA também transformou simulações digitais que duravam a noite inteira em processos de minutos, e projetos anuais em demandas de semanas. O objetivo da Stellantis é usar esse ganho de velocidade para acelerar os softwares STLA Brain e STLA SmartCockpit, com a meta de reduzir o ciclo de desenvolvimento de um carro novo de quatro anos para apenas 24 meses — com dois modelos previstos para 2027 como primeiros beneficiados.
Mas a reportagem do Jornal do Carro ressalta que Saha impõe um limite claro ao uso da ferramenta: a IA não pode ser usada para criar a arquitetura básica dos sistemas. 'Se fizerem isso, vão esquecer como depurar o código-fonte', alertou o engenheiro. Em um setor onde uma falha pode custar vidas, cada linha de código precisa ser compreendida e justificada pela equipe humana — e não apenas gerada por um algoritmo.
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