A Maxtrack tem avançado para ser uma empresa tanto de hardware quanto de software. Para 2024, a companhia foca na utilização de inteligência artificial e pretende desenvolver solução de captura de imagens com câmera 100% inteligente em veículos empresariais como caminhões, colheitadeiras, tratores, frotas de carros e ônibus.
“Todas as câmeras no caminhão serão inteligentes, focando em eficiência operacional, como gastar menos combustível, além de cuidar da segurança da operação e da pessoa”, disse Gustavo Travassos, líder em inovação e produtos da Maxtrack. O executivo relatou que esse avanço ainda é na camada mais tradicional de IA com machine learning, ou seja, não é IA generativa.
Atualmente com 30 mil veículos com imagem (nem todas são inteligentes) em sua base, o executivo afirmou em conversa exclusiva com Mobile Time que a tecnologia da companhia avançou no último ano. Um exemplo foi a câmera de fadiga: “Ela avançou, vê inquietude, postura, interação que não pode fazer (como abrir o celular), tudo que você olharia para trás, na carga, no movimento, a câmera resolve. São olhos infinitos em volta”, explicou.
Travassos relatou que a maioria das câmeras são soluções mais simples, de Internet das Coisas na nuvem, não no equipamento. As mais sofisticadas estão na ponta. Mas quando avançar para IA, existe a possibilidade de fazer um farming de computadores e usar os dispositivos nos veículos para operar parte da computação de seus clientes: “Usamos apenas 2% a 3% da computação para resolver o que temos no veículo. Ou seja, 97% estão abertos para o uso”, detalhou.
Pesquisa
O avanço da Maxtrack em IA tem como objetivo trabalhar com seus clientes em dois momentos: implantação do hardware e administração do software. Parte desse avanço ocorreu com pesquisas, inclusive em um laboratório que a empresa participou com a Qualcomm para testar chips dedicados ao gerenciamento de imagem e visão computacional, além de IA generativa: “Esses chips nascem para o mercado de consumo, mas temos o desafio das aplicações industriais. Queremos aproveitar produtos não industriais para a indústria”, disse.
No uso desses chips, Travassos explicou que há desafios como tornar essas soluções tangíveis para o mercado industrial, como desenvolver um piloto automático que detecte tombamentos, cochilo de motorista no volante, uso do celular enquanto conduz, roubo de carga, entre outros riscos. Mas, para isso, a IA em tempo real precisa “definir prioridades e viabilidades”.
Imagem principal: Arte criada por Nik Neves para Mobile Time
