Le auto che guidano da sole, nonostante le promesse, non sono ancora pronte per essere utilizzate. La sfida principale non è rappresentata dai sensori o dalla potenza di calcolo, che sono già sufficienti, ma dallo sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI) necessaria per la guida. L’AI è la capacità di un software di interpretare la realtà, risolvere problemi e prendere decisioni.
Per sviluppare l’AI si utilizza il machine learning e il deep learning. Il machine learning è una forma di apprendimento automatico che parte da dati grezzi, mentre il deep learning imita il funzionamento del cervello umano. In questo modo ogni neurone virtuale di una rete neurale si occupa di un solo aspetto, come per esempio il riconoscimento della forma, dei colori o delle lettere su un cartello stradale.
Dalla guida autonoma…
La sfida più grande nello sviluppo della guida autonoma è quella di creare un software che possa sostituire l’essere umano al volante. Questo significa che l’intelligenza artificiale deve essere in grado di riconoscere gli elementi presenti sulla strada e prendere decisioni sicure.
La guida autonoma viene attualmente utilizzata non solo nei veicoli di prova, ma anche nei robot per la consegna a domicilio. Tuttavia, l’affrontare situazioni impreviste, come strade prive di marciapiedi o segnaletica insufficiente, rappresenta ancora una sfida per lo sviluppo della tecnologia.
…alle nuove sfide su sicurezza e comfort
Gli aiuti alla guida, noti anche come Adas, utilizzano già una forma di intelligenza artificiale per analizzare i dati provenienti dai sensori dell’auto. Questi dati vengono utilizzati per vedere l’ambiente circostante, identificando pedoni, motocicli, veicoli e camion. Alcune vetture, come le Tesla e la Volvo EX90 (prevista per la metà del 2023), visualizzano queste informazioni sullo schermo per infondere sicurezza nell’interpretazione dell’ambiente. Inoltre, attraverso l’analisi delle immagini di una telecamera interna, l’auto è in grado di riconoscere se il conducente è stanco. Inoltre, una forma semplificata di intelligenza artificiale viene utilizzata per apprendere i gusti e le abitudini del conducente, il sistema multimediale può quindi suggerire una destinazione o un genere musicale.
I cobot, ovvero i robot che lavorano in collaborazione con gli operai e non in modo separato, stanno diventando sempre più comuni negli stabilimenti industriali. Grazie all’intelligenza artificiale, questi robot sono in grado di capire quando fermarsi per evitare di causare danni agli operai. Attualmente si stanno sviluppando anche robot generici, in grado di operare in qualsiasi ambiente, come il Bot della Tesla, presentato di recente e previsto per il 2023.
L’intelligenza artificiale ha anche altre applicazioni nell’industria, come la manutenzione predittiva, in cui il computer analizza i dati dei sensori per prevedere quando un pezzo debba essere sostituito prima che si rompa. Inoltre, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere il traffico e il rischio di incidenti o danni alla strada, e perfino per stabilire la tariffa RCA più appropriata in base allo stile di guida.
