Ogni progetto di mobilità intelligente che preveda la sperimentazione di veicoli a guida autonoma prevede ormai anche l’impiego di soluzioni di intelligenza artificiale (IA) e di machine learning.
L’IA applicata alla mobilità e all’automotive varrà circa 15,9 miliardi di dollari entro il 2027, secondo nuove stime Meticulous Market Research, con un tasso medio annuo di crescita pari al +39% (Cagr 2020-2017).
IA driver della guida autonoma
Un dato significante, che consente di comprendere in maniera diretta la grande importanza che ormai queste soluzioni rivestono all’interno dell’automotive industry mondiale. Basti pensare che nel 2017 il mercato IA per l’automotive superava di poco i 445 milioni di dollari a livello globale (Allied Market Research).
Diverse le tecnologie integrate nei nuovi veicoli da testare nei numerosi progetti di guida autonoma, tra cui: machine learning, computer vision, natural language processing, context-aware computing.
La tecnologia machine learning è una delle più utilizzate nei vari progetti dedicati al settore self-driving-vehicles, principalmente per la grande domanda di soluzioni avanzate per la diagnosi del segnale, il riconoscimento delle immagini e vocale, il data mining.
Utilizzi della tecnologia machine learning
Il machine learning è utilizzato in quattro settori chiave: ottimizzazione dei percorsi, guida autonoma e mapping, robotica/automazione, rilevamento anomalie e criticità.
Il gigante dei trasporti Convoy, negli Stati Uniti, sta applicando l’IA per ottimizzare i percorsi, risparmiando km, tempo e risorse finanziarie, ma anche per ridurre il più possibile i viaggi senza carico e quindi le emissioni di CO2.
Addirittura, si legge ancora su smartcitiesworld.net, TuSimple sta sviluppando un IA basata sul cloud per effettuare trasporti e consegne in maniera autonoma e senza la presenza umana, per un raggio di 100 miglia, ad una velocità massima di 65 miglia orarie (a pieno carico).
Lo strano ruolo delle soluzioni “deepfake”
Per migliorare i risultati dei test di IA nei progetti di guida autonoma in città e sulle autostrade, nel Regno Unito si è utilizzata la tecnologia “deepfake” per generare migliaia di immagini fittizie, ma il più possibile realistiche nell’arco di pochi minuti.
In tal modo, secondo la software house britannica Oxbotica, l’IA riuscirà a valutare infinite variazioni della stessa situazione, raggiungendo livelli di sicurezza ed accuratezza sempre più elevati.
Fino ad oggi la tecnologia deepfake l’abbiamo conosciuta per la proliferazione incontrollata di immagini manipolate di persone e situazioni che in realtà non esistono. Soluzioni quindi impiegate per finalità varie, generalmente per diffondere disinformazione, discorsi d’odio e propaganda, nonché a supporto di fake news.
In questo caso il deepfake potrebbe aiutare e non poco il settore automotive nella transizione all’era digitale e delle tecnologie emergenti, accelerando il processo, favorendo l’affermarsi della guida autonoma.
Ogni situazione potrà essere così valutata dall’IA in ogni condizione meteo, ad esempio, o variandone la vegetazione e l’ambiente circostante, inserendo pedoni e altri veicoli, con la massima accuratezza in termini di luce, ombra e quindi di visibilità.
