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Intelligenza artificiale e guida autonoma: a che punto siamo?

Nei film di fantascienza si possono osservare macchine volanti, ma la strada per una guida completamente autonoma è ancora lunga

Le auto a guida autonoma sono radicalmente correlate all’IoT (Internet of Things), il cui scopo è portare nel mondo digitale gli oggetti della nostra esperienza quotidiana. Insieme all’IoT esistono molti altri elementi, come l’apprendimento automatico, che stanno fornendo le tecnologie essenziali per sviluppare auto in grado di guidare in totale autonomia. In questo articolo, analizziamo i diversi livelli di guida autonoma e i vantaggi/rischi ad essi associati.

Il ruolo del machine learning nella guida autonoma

Le auto, oggi, sono dotate di molti sensori che sono azionati da alcuni software specifici divisi per funzione sull’ ECU (Unità di controllo elettronico). Anche l’apprendimento automatico fa parte di questo set.

L’apprendimento automatico è essenziale nelle auto a guida autonoma perché analizza costantemente l’ambiente circostante la vettura e rende plausibile fare previsioni di possibili cambiamenti. Le attività di apprendimento automatico in un’auto a guida autonoma sono principalmente suddivise in quattro categorie: rilevamento, identificazione o riconoscimento, classificazione e localizzazione e previsione del movimento.

Gli algoritmi di machine learning possono essere suddivisi in quattro categorie, per quanto riguarda la guida autonoma: algoritmi di regressione, riconoscimento del modello, algoritmi di cluster e algoritmi di matrice decisionale.

I livelli di guida autonoma

Prima di immettersi nelle strade, le auto a guida autonoma dovranno prima progredire attraverso 6 livelli di avanzamento della tecnologia di assistenza alla guida.

La Society of Automotive Engineers (SAE) ha stabilito 6 livelli di automazione della guida che vanno da 0 (completamente manuale) a 5 (completamente autonomo). Questi livelli sono stati adottati, tra gli altri, dal Dipartimento dei trasporti degli Stati Uniti (DOT).

  • Livello 0

La maggior parte dei veicoli oggi in circolazione sono di Livello 0, cioè controllati manualmente. L’essere umano fornisce il “compito di guida dinamica”, sebbene possano esserci sistemi in atto per aiutare il conducente, come l’ABS.

  • Livello 1

Questo è il livello più basso di automazione ed è un’assistenza alla guida. Un esempio è il cruise control adattivo, in cui il veicolo può essere tenuto a distanza di sicurezza dall’auto successiva, perché il conducente monitora gli altri aspetti della guida come lo sterzo e la frenata.

  • Livello 2

Il veicolo può controllare sia lo sterzo che l’accelerazione. Un essere umano si siede al posto di guida e può prendere il controllo dell’auto in qualsiasi momento. Un esempio sono i sistemi Tesla Autopilot e Cadillac (General Motors) Super Cruise.

  • Livello 3

I veicoli di livello 3 hanno capacità di rilevamento ambientale e possono prendere decisioni in autonomia, come superare un veicolo che si muove lentamente. Il conducente deve, però, rimanere vigile e pronto a prendere il controllo, qualora il sistema non fosse in grado di portare a termine l’attività.

  • Livello 4

In questo livello, le auto non richiedono l’interazione umana nella maggior parte delle circostanze. Tuttavia, il conducente ha ancora la possibilità di eseguire l’override manualmente. Finché la legislazione e le infrastrutture non si evolvono, questi veicoli potranno circolare solamente all’interno di un’area limitata (di solito in città in cui le velocità massime raggiungono una media di 30 miglia orarie). Questo perimetro è noto come geofencing.

  • Livello 5

I veicoli di livello 5 non richiedono l’attenzione umana, non avranno nemmeno volanti o pedali di accelerazione o frenata. Saranno liberi dal geofencing, in grado di andare ovunque e fare tutto ciò che può fare un guidatore umano esperto. Attualmente le auto completamente autonome sono in fase di test in diverse zone del mondo, ma nessuna è ancora disponibile al pubblico. 

Nel 2004 la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) ha lanciato una challenge: una competizione per veicoli senza guidatore. Nel deserto del Mojave, su un percorso previsto di circa 150 miglia, nessuno dei veicoli riuscì a completare il percorso (il migliore percorse circa 7 miglia), perciò il premio previsto di un milione di dollari non fu assegnato. Nell’edizione successiva del 2005, invece, 5 veicoli riuscirono a completare il percorso e il team vincitore risultò quello dell’università di Stanford che completò il percorso in circa 7 ore. L’edizione del 2007 si svolse in una base aeronautica della California, in un ambiente che simulava quello urbano con tanto di segnaletica, ostacoli. Il percorso di 60 miglia doveva essere completato in un tempo inferiore alle 6 ore. La sfida fu vinta dall’università Carnegie Mellon.

A che punto siamo con la guida autonoma?

Diverse aziende di spicco stanno attualmente ricercando e sviluppando auto semi o completamente autonome. Di seguito un approfondimento su alcune delle più innovative case automobilistiche a guida autonoma.

Tesla

La tecnologia di Tesla è una delle più moderne e precise su strada, le automobili progettate dall’azienda di Elon Musk non fanno che migliorare continuamente. Tesla ha iniziato a commercializzare il proprio Autopilot nel 2015 e, nonostante le affermazioni fraintendibili di Elon Musk, le istruzioni operative della società richiedono inequivocabilmente che i conducenti tengano sempre le mani sul volante, pronti a prendere il controllo. Tesla aggiorna regolarmente la sua funzione di pilota automatico, con nuove funzionalità che vengono rilasciate sul software in continuazione. 

Da agosto 2021 la società ha reso disponibile negli Stati Uniti la funzione di guida autonoma completa con un abbonamento mensile: il pacchetto Full Self-Driving (Fsd), ossia la versione “completa” dell’Autopilot, viene venduta a 7.500 euro (10mila dollari in America). Ma il servizio si può anche affittare: è previsto, infatti, un abbonamento mensile al costo di 199 dollari (poco meno di 170 euro) per le auto dotate di Autopilot di base e di 99 dollari (circa 85 euro) per quelle con quello avanzato.

Waymo

Waymo produce diversi tipi di automobili a guida autonoma, in modo tale da soddisfare le esigenze di consumatori diversi, a seconda delle loro necessità di trasporto: dai mezzi suburbani ai veicoli a guida autonoma, adatti sia per uso commerciale sia personale.

Jaguar – Land Rover e Waymo hanno stretto una collaborazione strategica a lungo termine il 5 luglio 2019: le due aziende stanno, infatti, cooperano per costruire la prima auto elettrica premium a guida autonoma al mondo. La tecnologia di guida autonoma Waymo ha già completato milioni di chilometri di test nelle città degli Stati Uniti, già nel 2016, infatti, contava 1 miliardo di miglia simulate di prova. In particolare, ad agosto 2021 è iniziata la fase di test dei robotaxi per le strade di San Francisco. Dopo Phoenix, dove dall’anno scorso circolano veicoli senza conducente utilizzabili da tutti i residenti, la città californiana diventa il secondo centro urbano in America interessato da questa sperimentazione.

Apple

Apple ha dichiarato per la prima volta nel 2016 di lavorare su veicoli a guida autonoma, il cui progetto ha preso il nome di Project Titan, iniziato però già nel 2014. A maggio, le auto di prova per la guida autonoma usate da Apple erano state 68 con 76 autisti. Nell’ultimo documento della motorizzazione californiana datato 30 luglio, le auto di Apple sono salite a 69 e sono guidate da 92 autisti.

Ford

Ford è l’azienda automobilistica più ambiziosa per quanto riguarda la guida autonoma. Infatti, la società americana sta cercando di introdurre un veicolo senza conducente nel minor tempo possibile, avendo come obiettivo la fine del 2021.

Ford, inoltre, si appresta a lanciare un servizio pubblico con una flotta di taxi a guida autonoma. Il progetto – riportano i media americani – conta su due importanti partner: Argo AI e Lyft. I taxi a guida autonoma di Ford saranno attivi inizialmente solo a Miami entro la fine dell’anno, ma già nel 2022 sarà la volta di Austin. Il piano strategico prevede di partire con le corse vere, per poi espandersi su larga scala, dal 2023: l’obiettivo è mettere in strada mille taxi autonomi, gestiti da Lyft, nelle città statunitensi dove Argo AI sta sperimentando i suoi sistemi. Nella prima fase i clienti usufruiranno di taxi a guida autonoma (livello 4) al cui interno troveranno un addetto pronto a intervenire in caso di problemi. Superata questa fase di collaudo, i taxi avranno il lasciapassare per una guida totalmente autonoma.

Quali sono i vantaggi e i rischi della guida autonoma?

I vantaggi attribuibili a tali veicoli sono numerosi. Primo su tutti la riduzione degli incidenti stradali e delle vittime. Migliaia di persone perdono ogni anno la vita sulle strade europee e, secondo i dati, 95% dei quali è dovuto all’errore umano. Le auto e i camion senza conducente potrebbero, dunque, contribuire a ridurre drasticamente questi numeri e migliorare la sicurezza stradale. In secondo luogo, le tecnologie digitali applicate ai veicoli possono contribuire a ridurre il traffico stradale e l’inquinamento e allo stesso tempo migliorare l’accesso alla mobilità, magari di persone con deficit motori. In ultimo, si prevede che con la crescita del mercato dei veicoli a guida autonoma si verranno a creare nuovi posti di lavoro.

Tuttavia, le auto a guida autonoma possono comportare diversi rischi per quanto riguarda la sicurezza informatica. L’utilizzo di sistemi basati sull’intelligenza artificiale, e in particolare su tecniche di machine learning, infatti, rende i veicoli autonomi altamente vulnerabili a un’ampia gamma di attacchi informatici che potrebbero compromettere il loro corretto funzionamento e costituire una grave minaccia per la sicurezza di passeggeri, pedoni e altri veicoli.

A parte minacce non intenzionali, come malfunzionamenti improvvisi, i sistemi di intelligenza artificiale di un veicolo autonomo sono vulnerabili ad attacchi volontari che hanno lo scopo specifico di interferire e di interrompere le funzioni critiche per la sicurezza. Durante la digitalizzazione forzata dovuta alla pandemia da Covid-19, nel mondo sono già aumentati drasticamente i casi di cyber attacchi e nulla esclude che nel futuro questi attacchi potrebbero concentrarsi anche sui veicoli.

Gli attacchi però non devono per forza essere prettamente informatici: basterebbe, per esempio, l’aggiunta di vernice sulla strada per fuorviare la navigazione o adesivi su un segnale di Stop per impedirne il riconoscimento. Queste alterazioni possono portare il sistema di intelligenza artificiale a classificare erroneamente gli oggetti e, successivamente, il veicolo autonomo a comportarsi in un modo tale da causare danno a persone o cose.