Os veículos autônomos foram idealizados com a finalidade de minimizar os acidentes nas vias urbanas e conferir maior segurança e conforto, auxiliando ou realizando de maneira independente algumas tarefas que competem ao motorista.
A Sociedade dos Engenheiros Automotivos (SAE) desenvolveu uma classificação dos veículos autônomos, dividindo em seis os possíveis níveis de direção autônoma, partindo do nível 0 que são os carros convencionais sem qualquer tipo de tecnologia deste tipo, até o nível 5 em que o motorista se torna um passageiro, precisando apenas acionar o veículo e indicar o destino, ficando a cargo do sistema de controle do veículo realizar de maneira totalmente autônoma a condução do veículo por todo o trajeto realizar eventuais tomadas de decisões de emergência. Os níveis intermediários de direção autônoma incluem sistemas já encontrados no mercado, como o assistente de estacionamento, assistentes de frenagem de emergência e de mudança de faixa, dentre outros.
De um modo geral, para realizar ações de modo autônomo um veículo depende de diversos tipos de sensores que possibilitem a leitura de parâmetros externos do ambiente em que trafega (tais como a presença de pedestres, outros automóveis, sinais de trânsito e qualquer obstáculo que possa surgir em uma estrada, por exemplo) e as informações coletadas por estes sensores devem ser tratadas e processadas para possibilitar o envio de comandos a atuadores eletrônicos que façam com que o veículo realize uma determinada ação, como uma frenagem de emergência ou um desvio de rota.
Para atingir níveis de direção autônoma mais elevados, é essencial o desenvolvimento de tecnologias com maior capacidade de obtenção e processamento de dados, partindo de sensores e demais componentes de hardware mais robustos, ágeis e com menor custo de fabricação, como também o desenvolvimento de softwares e métodos de controle mais eficientes e com menores índices de erro. O emprego de inteligência artificial e deep learning se tornam importantes aliados nesta missão.
O deep learning consiste em uma inteligência artificial de aprendizagem profunda, que conduz as informações de forma ainda mais rápida e toma decisões assertivas em fração de segundos, aprimorando-se constantemente e tomando decisões similares, ou até mais precisas e assertivas, do que um condutor humano seria capaz. Portanto, com o advento do deep learning, espera-se que um veículo seja capaz de visualizar e interpretar o mundo real e reconhecer obstáculos com antecedência suficiente para tomar qualquer tipo de decisão na condução do veículo.
Por se tratar de uma nova tecnologia, outro importante aliado no desenvolvimento e ampliação de veículos autônomos no mercado são as ferramentas de proteção à propriedade intelectual. Como exemplo, titulares de patentes recebem o direito de exploração comercial exclusiva da tecnologia patenteada pelo período de 20 anos a contar da data de depósito do pedido de patente, sendo livre para vender ou licenciar o uso desta tecnologia a um terceiro, se assim desejar, ou de impedir que terceiros utilizem a referida tecnologia durante o período de vigência da patente.
Nesse contexto, no que diz respeito à proteção de sistemas computacionais em veículos autônomos, é importante destacar que a Lei da Propriedade Industrial (Lei nº 9.279/1996) dispõe sobre uma proibição da proteção de “programas de computador em si” por meio de patentes. Especificamente, de acordo com o Art. 10, inciso V, não se considera invenção nem modelo de utilidade, programas de computador em si, sendo entendido por “programa de computador em si”, o código fonte do programa de computador, que é uma expressão ou método por meio de uma linguagem que possa ser entendida por um computador.
Entretanto, o método em si, representado por uma sequência de etapas lógicas que seja capaz de resolver um determinado problema técnico é passível de proteção por patente e, em paralelo, o referido código fonte pode ser protegido na forma de programa de computador, com base na chamada “Lei de Softwares” (Lei 9.609/1998), que segue um regime jurídico relacionado aos direitos autorais, e confere ao autor um prazo de 50 anos de exclusividade para exploração comercial do programa de computador protegido.
A Statista publicou recentemente um DossierPlus sobre veículos autônomos, indicando que a produção anual de carros autônomos deve atingir 800 mil unidades em todo o mundo entre 2023 e 2030. Esta análise indica que os veículos autônomos são uma tendência de um futuro próximo e, portanto, aqueles que deterem direitos de propriedade intelectual (e, consequentemente, direitos de exclusividade de exploração comercial) sobre as principais tecnologias que viabilizem o acesso desta tecnologia a custos acessíveis ao grande público ou ofereçam diferenciais de evolução a este mercado, são os que terão maior vantagem comercial frente aos demais concorrentes.
Portanto, desenvolvedores de tecnologias voltadas a veículos autônomos que empenhem esforços no desenvolvimento de tecnologias utilizando inteligência artificial e adotem políticas assertivas de proteção à propriedade intelectual, como patentes para os componentes eletrônicos especialmente desenvolvidos para este tipo de veículo ou para os métodos de controle destes componentes, ou ainda para a proteção aos programas de computador para o código fonte (software) embarcado nestes sistemas, são aqueles que poderão colher os frutos dos investimentos empenhados no desenvolvimento desta tecnologia e, assim, poderão se destacar como referências de mercado na condução das próximas tendências tecnológicas deste segmento, que ainda avista uma longa e promissora trajetória de mercado.
Artigo publicado no portal TI Inside.