Il MIT si impegna a sviluppare un modello di intelligenza artificiale in grado di guidare quasi come un essere umano

Creare auto senza conducente in grado di ragionare e gestire situazioni simili a quelle umane è uno degli obiettivi più importanti e a lungo termine delle aziende pioniere nel campo dei veicoli autonomi, come Waymo, GM, Cruise, Uber e altri grandi nomi. Mobileye, una nota impresa nello sviluppo di tecnologie di visione per sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e guida autonoma, parte di Intel Corporation, ha precedentemente proposto un modello matematico che può essere denominato Responsibility-Sensitive Safety (RSS). Questa invenzione è descritta come un modo avanzato per aiutare l'auto a prendere decisioni più precise durante il funzionamento, simile al modo in cui normalmente sterziamo un'auto, e ha ricevuto numerose recensioni e feedback positivi dalla comunità. Inoltre, un'altra grande azienda molto interessata al campo dei veicoli autonomi, Nvidia, sta sviluppando attivamente Safety Force Field, una "politica" che aiuta l'auto a prendere decisioni accurate basata sulla capacità di pianificare, monitorare e valutare qualsiasi azioni non sicure durante le operazioni attraverso l'analisi dei dati dei sensori raccolti in tempo reale.

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Quanto sopra è un tipico esempio degli encomiabili sforzi delle aziende nel concentrarsi sullo sviluppo di capacità di guida sicura, un fattore fondamentale che determina il successo di un veicolo autonomo. Tuttavia, gli scienziati del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno un’ambizione molto più grande, ovvero costruire un sistema di intelligenza artificiale in grado di guidare proprio come gli esseri umani. Più specificamente, un team di esperti di intelligenza artificiale del MIT sta attualmente lavorando su un metodo per sfruttare i dati cartografici e altri tipi di dati visivi simili al GPS per consentire ai veicoli autonomi basati sull'intelligenza artificiale di apprendere come guidano gli esseri umani e, allo stesso tempo, "in modo fluido". "applicano le conoscenze apprese a percorsi sperimentali e pianificati in modo complesso in ambienti mai visti prima. Di conseguenza, questa ricerca si basa sui sistemi di navigazione end-to-end progettati da Daniel Rus, direttore del US Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL). , e sarà presentata alla Conferenza internazionale sulla robotica e l'intelligenza artificiale. Automazione a Long Beach, California, USA il mese prossimo.

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Il precedente modello di machine learning di Daniel Rus e colleghi era considerato “ingombrante” e con meno probabilità di essere ampiamente utilizzato. Tuttavia, in questo nuovo modello, gli scienziati del MIT hanno superato quasi completamente il problema di cui sopra. "Con il nostro sistema, non è necessario addestrare l'auto su ogni strada, ma è possibile scaricare una nuova mappa per l'auto per aiutarla a percorrere le strade che desidera. Non ha mai percorso prima", ha affermato l'ingegnere Alexander Amini, capo del gruppo di ricerca.

Come spiegano l'ingegnere Amini e i suoi colleghi, il loro sistema di intelligenza artificiale è in grado di osservare e apprendere come controllare il veicolo dal conducente, quindi correla le rotazioni del volante con ogni curva che il conducente fa, osservata attraverso la telecamera e il sistema di mappe che è stato inclusi nel sistema precedente. Infine, l'auto può dare precisi "comandi di guida" per ogni diverso percorso, come strade rettilinee, incroci a quattro o tre vie, rotatorie...

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In più esperimenti, i ricercatori hanno alimentato il modello di apprendimento automatico con una mappa con un percorso selezionato casualmente. Durante il funzionamento del veicolo, il sistema ha estratto caratteristiche visive dalla telecamera, consentendole di prevedere ogni elemento nella struttura della strada come segnali, dossi, spartitraffico... Di più Inoltre, il modello AI è anche in grado di correlare dati visivi con dati cartografici per evidenziare irregolarità, aiutando a determinare con maggiore precisione la posizione del veicolo sulla strada e garantire che il veicolo stia percorrendo il percorso più sicuro. Ad esempio, quando il modello AI stava guidando l'auto su una strada diritta senza alcuna svolta, ma il sistema della mappa ha commesso un errore e ha indicato che l'auto doveva svoltare a destra, l'IA ha riconosciuto che ciò è irragionevole e sapendo come per controllare l'auto sul percorso corretto senza seguire gli ordini dalla mappa.

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“Nel mondo reale, i sensori non possono sempre raggiungere una precisione perfetta. Tuttavia, vogliamo garantire che il nostro modello possa "adattarsi" ai vari errori che compaiono nelle operazioni reali, costruendo un sistema in grado di riconoscere le anomalie e comunque capace di navigazione e posizionamento precisi su tutte le strade", ha aggiunto l'ingegnere Alexander Amini.