Tecnologia
Como um carro autônomo reage em caso de acidente? Entenda a tecnologia por trás

Com a promessa de transformar a mobilidade urbana e reduzir os acidentes causados por erro humano, os veículos autônomos vêm ganhando cada vez mais espaço no debate sobre o futuro do transporte.
Mas, diante de situações críticas, como colisões iminentes com outros veículos ou até mesmo com pedestres, como esses sistemas tomam decisões? Quem eles priorizam? E, afinal, o carro autônomo é realmente seguro?
Como o carro autônomo reage em acidentes?
Os carros autônomos são equipados com sensores, câmeras, radares e sistemas de inteligência artificial que permitem identificar obstáculos, prever ações de outros veículos e tomar decisões em tempo real. Em situações de risco, os comandos do sistema autônomo visam reduzir ao máximo os danos. Mas nem sempre isso é simples.

Uma das questões mais debatidas é a programação ética dos algoritmos. Em acidentes inevitáveis, o sistema deve proteger o passageiro ou priorizar a vida de pedestres? A resposta varia conforme a cultura: estudos internacionais mostram que cidadãos de diferentes países têm preferências distintas sobre quem deve ser salvo em um acidente inevitável, o que dificulta uma padronização global.
Além disso, os níveis de autonomia influenciam diretamente na resposta dos carros. Enquanto modelos no nível 2 ainda exigem supervisão humana constante, os níveis 4 e 5 (ainda em testes) podem operar totalmente sozinhos.
Em qualquer nível, os algoritmos são programados para frear, desviar ou minimizar impactos. Mas acidentes já mostraram que essas decisões nem sempre ocorrem a tempo ou de forma precisa.
Casos envolvendo veículos da Tesla, Uber e Ford, por exemplo, revelaram que falhas em sensores, erros de interpretação do ambiente e até a confiança excessiva dos motoristas nos sistemas ainda comprometem a segurança.

Níveis de automação veicular
A SAE International (Society of Automotive Engineers) desenvolveu a norma J3016, que estabelece seis níveis de automação, Veja os níveis abaixo:
Nível 0 – Sem automação
Todo o controle do veículo é feito pelo motorista, mesmo que haja sistemas de alerta ou assistência (como sensores de ponto cego ou frenagem de emergência). A responsabilidade é totalmente humana.
Nível 1 – Assistência ao motorista
O veículo pode auxiliar em uma tarefa específica, como controlar a velocidade (cruise control adaptativo) ou a direção (assistente de faixa), mas não ambas ao mesmo tempo. O motorista continua responsável por monitorar o ambiente e assumir o controle a qualquer momento.
Nível 2 – Automação parcial:
O sistema pode controlar direção e velocidade ao mesmo tempo, em certas condições (como em rodovias). Ainda assim, o motorista deve estar atento o tempo todo e preparado para assumir o volante instantaneamente.
Nível 3 – Automação condicional
O carro pode conduzir sozinho em algumas situações, monitorando o ambiente por conta própria. No entanto, pode solicitar que o motorista assuma o controle, e este deve estar pronto para agir.
Nível 4 – Automação elevada
O veículo dirige sozinho em modos e áreas específicas. Se o motorista não responder a um pedido de intervenção, o carro é capaz de estacionar ou parar em segurança. Em certos contextos, a presença do motorista nem é necessária.
Nível 5 – Automação total
O carro é totalmente autônomo em qualquer condição de tráfego e clima. Não há necessidade de volante, pedais ou motorista. Esse nível ainda está em estágio experimental e longe de se tornar realidade comercial.

Críticas ao modelo de níveis da SAE
Apesar de amplamente utilizado, o modelo de automação veicular da SAE (J3016) é criticado por ter um foco excessivamente técnico, negligenciando aspectos humanos, sociais e comportamentais. Ele sugere uma progressão linear entre os níveis de autonomia, o que pode ser enganoso, especialmente em casos como o nível 3, que pode gerar riscos ao exigir que o motorista assuma o controle repentinamente.
Além disso, o modelo desconsidera a infraestrutura das vias e as interações com outros usuários, como pedestres e ciclistas. Assim, embora útil, o modelo precisa ser complementado com fatores éticos, regulatórios e sociais para garantir uma mobilidade autônoma segura e inclusiva.
Leia mais:
- Por que os carros autônomos ainda não vingaram?
- Carros autônomos só são mais perigosos em duas situações; saiba quais
- Sistema ADAS: o que é e como funciona?
Carro autônomo é realmente seguro?

A segurança é, de fato, o grande argumento em favor da autonomia veicular. Segundo estimativas da Organização Mundial de Saúde, 90% dos acidentes de trânsito são causados por erro humano. A substituição do condutor por sistemas inteligentes promete reduzir esse número drasticamente.
Entretanto, a realidade ainda está longe da perfeição. Acidentes envolvendo carros autônomos, como o atropelamento fatal causado por um veículo da Uber em 2018, nos Estados Unidos, ou os recentes incidentes com a tecnologia BlueCruise da Ford e o Full Self Driving da Tesla, levantam dúvidas sobre a confiabilidade desses sistemas em cenários imprevisíveis.
Algumas montadoras, como a Volvo, já afirmaram que assumirão total responsabilidade por falhas em seus sistemas autônomos. No entanto, nem todas as empresas são transparentes quanto a seus dados de segurança, e a investigação de incidentes geralmente envolve longos processos técnicos e judiciais.

Além disso, a infraestrutura urbana, a regulação e a adaptação social também são fatores-chave. Países como Alemanha e Reino Unido já avançam em legislações específicas, enquanto o Brasil ainda está em fase inicial de regulamentação. No cenário nacional, as dificuldades vão desde a falta de infraestrutura viária adequada até a ausência de normas claras sobre testes, seguros e responsabilidade civil.
Apesar dos avanços, a confiança do público segue como um dos maiores desafios. Para que os carros autônomos se tornem realidade no cotidiano, será necessário superar obstáculos técnicos, éticos, legais e culturais.
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Confira o Olhar Digital News na íntegra (16/01/2026)
Veja os destaques do Olhar Digital News desta sexta-feira (16):
IA deixa de ser curiosidade e vira ferramenta de trabalho no Brasil
A nova edição da pesquisa Nossa Vida com IA, feita pelo Ipsos sob encomenda do Google, confirma uma tendência. O trabalho revela que 71% dos brasileiros conectados já utilizam chatbots de inteligência artificial, índice superior à média global, que é de 62%.
Europa assume o volante e puxa a nova fase dos carros elétricos no mundo
O mercado global de carros elétricos superou a marca de 20,7 milhões de unidades vendidas em 2025, com um crescimento de 20% em comparação a 2024. É o que revela um levantamento da Benchmark Mineral Intelligence. O avanço consolidou a eletrificação como uma tendência, mesmo diante de um cenário de mudanças bruscas em políticas de incentivos e novos desafios econômicos. A Europa assumiu o posto de motor do crescimento global com uma alta de 33% nas vendas.
‘Equipe médica’ de IA antecipa demência ao analisar prontuários e anotações
Pesquisadores do Mass General Brigham, nos Estados Unidos, desenvolveram um sistema de inteligência artificial capaz de detectar sinais precoces de declínio cognitivo ao analisar anotações médicas de rotina. A tecnologia opera de forma autônoma, sem necessidade de intervenção humana após o processamento inicial. E atingiu 98% de especificidade em validações feitas com dados do mundo real.
O projeto que usou PCs do mundo todo para buscar alienígenas
Cientistas da Universidade da Califórnia, em Berkeley, nos EUA, estão analisando os 100 sinais remanescentes mais promissores captados pelo projeto “SETI@home”. O esforço utiliza o telescópio gigante FAST, na China, para tentar identificar transmissões de rádio que podem ter vindo de civilizações inteligentes no espaço.
Falta de chips trava ambição da China e amplia vantagem dos EUA
As restrições impostas pela Casa Branca ao acesso a chips de última geração pela China criaram uma vantagem estrutural para empresas norte-americanas. Enquanto os Estados Unidos concentram poder computacional e investimento pesado em desenvolvimento das IAs mais avançadas do mundo, companhias chinesas buscam alternativas improvisadas para não ficarem para trás.
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Confira o Olhar Digital News na íntegra (15/01/2026)
Veja os destaques do Olhar Digital News desta quinta-feira:
NASA vai construir usina nuclear na Lua até 2030
A NASA reforçou seus planos de levar energia nuclear à Lua até o fim da década. A agência espacial e o Departamento de Energia dos EUA assinaram um memorando reafirmando o compromisso de construir uma usina nuclear no nosso satélite natural até 2030. A expectativa é que o reator seja capaz de fornecer energia a bases lunares.
Austrália: como está o país após derrubar milhões de contas de adolescentes
A Austrália se tornou um verdadeiro laboratório de verificação de idade na internet após decidir bloquear as contas de adolescentes nas redes sociais. Mas quais foram os efeitos dessa medida até agora?
Fim do Google Tradutor? OpenAI lança “ChatGPT tradutor”
A OpenAI passou a oferecer uma ferramenta própria de tradução online, batizada de ChatGPT Translate (ou “ChatGPT tradutor”). O serviço funciona em uma página independente do chatbot e amplia a presença da IA no segmento de tradução, que é dominado há anos pelo Google Tradutor.
Brasil produz mais carros em 2025, mas exportações acendem alerta
Dados divulgados pela Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (Anfavea) mostram que a produção de veículos no Brasil conseguiu manter um ritmo de crescimento consistente, apesar de oscilações acentuadas no mercado externo e nos estoques no fim do período. Mas há um alerta…
Meta volta atrás e libera chatbots de IA no WhatsApp
A Meta voltou atrás e liberou que chatbots de IA de terceiros operem dentro do WhatsApp no Brasil. O caso vem após um inquérito administrativo aberto pelo Conselho Administrativo de Defesa Econômica (Cade) no início da semana para apurar suspeitas de abuso de posição dominante da big tech.
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Gemini ganha recurso que conecta Gmail, Fotos e YouTube

O Google anunciou na quarta-feira (14) o lançamento de um novo recurso em fase beta no aplicativo Gemini que permite ao assistente de IA personalizar respostas a partir da integração com diferentes serviços da empresa. A proposta é que o sistema consiga analisar informações de apps como Gmail, Google Fotos, busca do Google e histórico do YouTube para oferecer respostas mais contextualizadas, sem que o usuário precise indicar manualmente onde a IA deve buscar os dados.
Segundo a empresa, o Gemini já era capaz de acessar informações desses serviços, mas agora passa a raciocinar de forma integrada entre diferentes fontes, conectando, por exemplo, um e-mail a um vídeo assistido anteriormente. A ideia é que o assistente compreenda o contexto de forma mais ampla e entregue resultados considerados mais relevantes para cada situação.

O que é o recurso Personal Intelligence
A novidade foi batizada de Personal Intelligence e vem desativada por padrão. O usuário decide se quer ou não conectar suas contas do Google ao Gemini e pode escolher quando essa integração será usada. O Google destaca que nem todos se sentem confortáveis em permitir que uma IA analise fotos pessoais ou o histórico de vídeos, e que a adesão é totalmente opcional.
De acordo com a empresa, mesmo após a ativação, o Gemini só recorre ao Personal Intelligence quando entende que isso pode ajudar na resposta. O objetivo é evitar o uso indiscriminado de dados pessoais em interações que não exigem esse nível de contexto.
Today, we’re introducing Personal Intelligence.
With your permission, Gemini can now securely connect information from Google apps like @Gmail, @GooglePhotos, Search and @YouTube history with a single tap to make Gemini uniquely helpful & personalized to *you* ✨
This feature… pic.twitter.com/79zKJGA5ft
— Google (@Google) January 14, 2026
Como o Gemini usa os dados do usuário
Em um post no blog oficial, Josh Woodward, vice-presidente do aplicativo Gemini, do Google Labs e do AI Studio, explicou que o recurso se baseia em duas capacidades principais. A primeira é o raciocínio entre fontes complexas, enquanto a segunda envolve a recuperação de detalhes específicos de conteúdos como e-mails ou imagens para responder a uma pergunta.
Segundo Woodward, essas duas abordagens costumam ser combinadas, permitindo que o Gemini trabalhe simultaneamente com texto, fotos e vídeos para gerar respostas personalizadas. Ele afirma que esse cruzamento de informações é o que diferencia a experiência em relação a outros assistentes de IA.

Exemplos práticos do uso da funcionalidade
O executivo compartilhou situações do dia a dia em que o recurso foi útil. Em uma delas, ao esquecer o tamanho do pneu do carro enquanto estava em uma loja, o Gemini não apenas identificou a informação, como sugeriu pneus para todas as estações após analisar fotos de viagens em família armazenadas no Google Fotos.
Em outro caso, ao não lembrar o número da placa do veículo, o assistente conseguiu recuperar o dado a partir de uma imagem salva na biblioteca de fotos. Woodward também citou recomendações personalizadas de livros, séries, roupas e viagens, geradas com base em interesses e hábitos anteriores.
Planejamento de viagens e recomendações personalizadas
Segundo Woodward, o Gemini tem se mostrado eficiente no planejamento de viagens. Em um exemplo recente, o assistente analisou interesses familiares e registros de viagens anteriores presentes no Gmail e no Google Fotos para sugerir um roteiro diferente do convencional.
Em vez de pontos turísticos populares, o sistema indicou uma viagem noturna de trem e até jogos de tabuleiro específicos para serem usados durante o trajeto. O Google afirma que esse tipo de sugestão só é possível graças à leitura contextual de múltiplas fontes conectadas à conta do usuário.
Limites e cuidados com dados sensíveis
O Google afirma que o recurso conta com proteções para temas sensíveis. O Gemini evita fazer suposições proativas envolvendo dados como informações de saúde. No entanto, a empresa reconhece que o assistente pode abordar esses assuntos caso o próprio usuário faça uma solicitação direta.
Outro ponto destacado é que o Gemini não treina diretamente com o conteúdo do Gmail ou do Google Fotos. O treinamento ocorre a partir dos prompts feitos no Gemini e das respostas geradas pelo modelo. As fotos, e-mails e outros dados pessoais são apenas referenciados no momento da resposta, sem serem incorporados ao treinamento do sistema, segundo o Google.

Leia mais:
- Como usar a pesquisa avançada no Gemini? Entenda a função “Gemini Deep” no chatbot
- Google libera modo Deep Think do Gemini 3
- 7 usos criativos do Google Gemini que você deveria testar
Disponibilidade e próximos passos
O Personal Intelligence está sendo liberado inicialmente para assinantes dos planos Google AI Pro e AI Ultra, nos Estados Unidos. A empresa informou que pretende expandir o recurso para outros países e, posteriormente, também para a versão gratuita do Gemini.
Como parte do lançamento, o Google divulgou exemplos de comandos que podem ser usados com a nova funcionalidade. Entre eles estão pedidos para planejar o fim de semana em uma cidade com base nos interesses do usuário, recomendações de documentários a partir de curiosidades recentes e sugestões de canais do YouTube alinhados ao estilo de culinária identificado em recibos e históricos de visualização.
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