São Paulo — O uso de inteligência artificial no contexto veicular sem abrir mão da privacidade de dados é um desafio para a indústria. A conectividade é uma das fortes tendências para os próximos anos e precisará ser amplamente estudada, disse Frederico Gadelha Guimarães, coordenador técnico da linha 6 do Programa Mover pela Fundep, durante sua apresentação no Congresso AutoData Megatendências 2026, realizado em São Paulo.
A Fundep, instituição que coordena três das sete linhas prioritárias do Programa Mover, está oferecendo às empresas do setor automotivo a possibilidade de prototipar e validar soluções de inteligência artificial em veículos conectados sem movimentar dados sensíveis, por meio de uma chamada pública vinculada ao Mover e de uma plataforma de aprendizado federado desenvolvida pela UFMG.
A linha 6, dedicada à conectividade veicular, é uma das três frentes coordenadas pela Fundep dentro dos sete programas prioritários do Mover – ao lado da linha 4, de ferramentarias brasileiras, e da linha 5, de biocombustíveis. Gadelha contou que o foco da linha não é a infraestrutura de conectividade em si mas as implicações e possibilidades que ela abre, especialmente no que diz respeito à inteligência gerada a partir dos dados coletados nos veículos.
O pano de fundo regulatório é central na sua proposta. A GDPR europeia, em vigor desde 2018, obrigou países com relações comerciais com a União Europeia a criarem legislações próprias de proteção de dados. No Brasil isso motivou a aprovação da LGPD, com vigência a partir de 2020.
“O acordo Mercosul-União Europeia amplia a pressão por transparência e conformidade de dados no Brasil.”
Desafios com privacidade
O problema é que o modelo tradicional de treinamento de inteligência artificial em que os dados dos veículos são transmitidos para a nuvem e usados para treinamento envolve o envio de grandes volumes de informações sensíveis, como padrões de comportamento do motorista e dados de localização. Isso gera conflitos com o novo marco regulatório, além de custos elevados de comunicação e problemas de escala.
A solução proposta pela Fundep é o aprendizado federado: o modelo de IA é treinado localmente, dentro do próprio veículo, e apenas os parâmetros do modelo são enviados à nuvem para serem agregados em um modelo global: “O valor não está necessariamente nos dados, mas no que a gente aprende com eles”.
A ideia surgiu em 2017, um ano após a GDPR, desenvolvida originalmente no contexto do Google para smartphones, e já acumula quase uma década de desenvolvimento científico. Para tornar viável a adoção desta tecnologia no setor automotivo brasileiro a Fundep desenvolveu, desde 2023 sob liderança técnica da UFMG, plataforma dedicada à prototipagem e experimentação com soluções de aprendizado federado voltadas aos veículos. A plataforma conta com infraestrutura de hardware e GPUs e permite testar e simular soluções antes de sua adoção real.
Sobre a segurança dentro da plataforma, Gadelha garantiu que nem mesmo os superusuários ou administradores da plataforma têm acesso aos dados de uma empresa dentro do projeto.
A chamada pública que será anunciada nos próximos dia pela Fundep selecionará até três propostas de empresas do setor, montadoras, sistemistas e seguradoras, para projetos curtos, de seis a oito meses, usando dados reais de veículos conectados.
As áreas temáticas abrangem descarbonização, conectividade do veículo com o ambiente externo, privacidade e segurança de dados, e manutenção preditiva: “Este é um papel do Mover: trazer provocações para o setor, trazer novas tecnologias, novos desafios para que o setor, como um todo, crie a experiência e aumente a sua competitividade”.
