5 ragioni per cui le auto a guida autonoma non sono ancora ampiamente utilizzate

Forse stiamo gradualmente entrando nell'era delle auto a guida autonoma, quando una serie di "boss" nel mondo della tecnologia come Apple, Google e soprattutto Tesla hanno in mano progetti di sviluppo tecnologico. La tecnologia delle auto senza conducente è estremamente ambiziosa. Tuttavia, nonostante gli ingenti investimenti e gli sforzi instancabili delle aziende, le auto completamente automatizzate non sono ancora ampiamente utilizzate.

Sono infatti ancora molte le sfide di fondo che i produttori devono risolvere prima di pensare al lancio di un'auto completamente automatizzata e davvero sicura, in grado di superare test complessi e soprattutto di guadagnare la fiducia degli utenti nella gestione di situazioni reali. Di seguito sono riportati 5 motivi che spiegano la situazione attuale per cui le auto a guida autonoma non sono ancora comunemente utilizzate nel mondo, anche se negli ultimi tempi si è investito e promosso molto.

Sensore

Le auto a guida autonoma utilizzano una gamma di sensori di base e avanzati per osservare e percepire l’ambiente circostante in tempo reale, aiutandoli a rilevare oggetti come pedoni, altri veicoli e segnali stradali. Ad esempio, i sensori di immagine (telecamere) aiutano l'auto a osservare gli oggetti. I sensori Lidar utilizzano i laser per misurare la distanza tra oggetti e veicoli. I sensori radar sono responsabili del rilevamento degli oggetti, del monitoraggio della loro velocità e direzione.

Le auto a guida autonoma utilizzano complessi sistemi di sensori

Tutti questi sensori raccolgono dati e li inviano al sistema di controllo dell'auto (di solito un computer AI). Qui, i dati verranno analizzati attentamente per aiutare l'auto a prendere le decisioni più precise, ad esempio dove sterzare o quando frenare, forza frenante... Un'auto completamente automatizzata avrà bisogno di un sistema di sensori che funzioni senza errori in tutte le condizioni e ambienti. senza intervento umano.

Tuttavia, i test effettivi hanno dimostrato che fattori come condizioni meteorologiche avverse, traffico intenso, segnali stradali con disegni complessi... possono tutti influenzare negativamente la precisione del sensore. Il radar utilizzato dalle auto Tesla è meno influenzato dalle condizioni meteorologiche avverse, ma la sfida rimane nel garantire che il sensore possa rilevare tutti gli oggetti con il livello di certezza necessario per garantire l'assoluta sicurezza delle persone sedute nell'auto.

Affinché un veicolo autonomo possa funzionare in modo veramente sicuro, questo sistema di sensori deve funzionare bene in tutte le condizioni atmosferiche in qualsiasi parte del pianeta, dall’Alaska a Zanzibar. E in città affollate con situazioni di traffico complicate come Il Cairo o Hanoi. Questa è ancora una grande sfida per le aziende, inclusa Tesla.

Intelligenza artificiale

Come accennato, la maggior parte dei veicoli autonomi utilizzerà l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per elaborare i dati ottenuti dai sistemi di sensori e prendere decisioni specifiche per ogni situazione. Questo può essere paragonato al cervello dell'auto.

Gli algoritmi AI sono addestrati per identificare gli oggetti rilevati dal sensore, quindi classificarli accuratamente. Successivamente, il computer utilizza queste informazioni per decidere se l’auto deve intraprendere un’azione, come frenare o sterzare, per evitare un oggetto.

L’intelligenza artificiale può essere considerata il cervello dei veicoli autonomi

In futuro, le macchine saranno in grado di svolgere questo lavoro di rilevamento e classificazione in modo più efficace di quanto possano fare gli stessi esseri umani. Ma attualmente non vi è alcuna garanzia che gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati nelle automobili siano assolutamente sicuri. È necessaria una standardizzazione su come i sistemi di apprendimento automatico nei veicoli autonomi dovrebbero essere addestrati, testati o convalidati. Questa è solo questione di tempo.

Stabilizzazione

Quando un'auto a guida autonoma viaggia sulla strada, impara costantemente, percorrendo nuove strade, rilevando oggetti che non ha incontrato durante l'allenamento ed è costretta ad aggiornare periodicamente il suo software.

Come possiamo garantire che il sistema continui a essere sicuro come la versione precedente? Oppure se dopo l'aggiornamento del software compaiono errori o vulnerabilità che influiscono sulle prestazioni del veicolo. Qualsiasi errore, non importa quanto piccolo, in questa situazione può portare a incidenti catastrofici.

Standard

Non esiste ancora un sistema di standard e regolamenti internazionali unificati per la tecnologia dei veicoli autonomi. Per questa nuova tipologia di veicoli sono necessarie nuove normative per ogni funzione specifica, come ad esempio per i sistemi automatici di mantenimento della corsia. Da lì, le case automobilistiche sono costrette a conformarsi per ottenere la licenza per i nuovi prodotti.

Si tratta di una questione legata non solo alla sicurezza, ma anche a una serie di altri aspetti come l’ambiente, l’economia e la società.

Accettazione sociale

Ci sono stati molti incidenti che hanno coinvolto le auto a guida autonoma in generale e Tesla in particolare. L’accettazione sociale non è solo una questione per chi vuole acquistare auto a guida autonoma, ma anche per chi condivide la strada con loro.

Ogni cittadino deve essere coinvolto nelle decisioni relative all’introduzione e all’adozione di veicoli autonomi. La semplice partecipazione al traffico con sistemi di intelligenza artificiale non ha precedenti e le persone hanno il diritto di mettere in discussione la sicurezza della comunità.

Le prime tre sfide devono essere affrontate per contribuire a superare le ultime due. Naturalmente, la corsa nel campo dei veicoli autonomi non si raffredderà. Ma senza un incontro tra produttori, consumatori, agenzie di controllo e regolatori, le auto autonome probabilmente circoleranno solo su strade di prova per molti anni a venire.

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