California: l'auto a guida autonoma che impara dai motociclisti
Le motociclette sono rapide e agili, il mondo è in evoluzione, e il futuro è dei veicoli a guida autonoma: quale di queste tre affermazioni è opinabile?
Incredibilmente, sceglieremmo la prima. I concetti di "rapido" e "veloce", infatti, dipendono dal termine di paragone: rispetto a un F35, a un pedone, a un'automobile o anche rispetto a un corpo celeste; la modesta capacità dei nostri sensi ci porta molto spesso a giudicare le cose sotto una lente che distorce, e l'illusione di sapere fa il resto. Ecco, la moto è rapida e agile ma solo rispetto a ciò che non lo è potrebbe suonare decisamente meglio.
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Le altre due affermazioni resterebbero quindi vere. Se sulla prima nessuno crediamo possa argomentare in senso contrario senza prima rivelarci come andrà a finire, il fatto che i veicoli a guida autonoma possano rappresentare il futuro lo accettiamo rassegnati, seppure con una punta di dubbio: sembra che sia un business promettente - forse ancor più di quello della trazione elettrica - e quindi giù finanziamenti a temerarie start-up.
Una di queste promettenti startup è Aurora, azienda che vanta importanti partnership con Volkswagen, Hyundai, Byton e FCA e finanziata anche da Amazon: nata per mano di Sterling Anderson, Drew Bagnell e Chris Urmson, la società di Palo Alto si occupa di sviluppare e distribuire software per implementare entro il 2021 la guida autonoma di livello 4.
Sterling, Bagnell e Urmson non sono esattamente dei newcomer: il primo era a capo del programma Autopilot di Tesla, il secondo è professore e ricercatore alla Carnegie Mellon University in ambito reti neurali e intelligenza artificiale, e ora direttore tecnico di Aurora, senza dimenticare il suo ruolo come fondatore dell'Uber Advanced Technology Group; il terzo si occupava del progetto di auto a guida autonoma di Google: adesso è CEO di Aurora.
Sembra che anche loro si siano accorti che la moto è rapida e agile ma - Houston abbiamo un problema - forse ancora più rapida e agile, e meno percettibile per l'occhio dei sensori elettronici, di quanto non lo sia per lo stesso essere umano.
Ne avevamo già parlato: in un paper dell'ACEM si è messo in evidenza che i sensori e gli algoritmi dei veicoli a guida autonoma di livello 3 e 4 sono inadatti per la rilevazione dei movimenti peculiari e delle masse delle motociclette e questa incompatibilità, oltre a costituire uno scoglio notevole per lo sviluppo della logica di questi sistemi, pare abbia causato molti incidenti negli Stati Uniti e in Europa, rendendo il problema della sicurezza “trasversale” in tema di guida autonoma un punto su cui dedicare molta attenzione.
Nel percorso di evoluzione dell'intelligenza artificiale alla base del loro software, i tre dirigenti di Aurora hanno incontrato questa stessa difficoltà, ma hanno deciso di affrontarla in modo piuttosto radicale: hanno organizzato un “learning day” per la loro AI, sulla falsariga di quanto ci aveva già spiegato Michele Caletti di Milestone, l'azienda milanese produttrice del videogioco MotoGp 2019, quando ci parlava del processo di apprendimento della loro intelligenza artificiale nel guidare una moto.
Anche ad Aurora è necessario far percepire all'intelligenza artificiale quali siano le dinamiche - almeno le più comuni - delle motociclette, ma rispetto alle auto le moto sono un raro incontro nel traffico, e allora che si fa a Palo Alto? Si chiama il chapter locale del motoclub MC Iron Order, e si organizza una giornata in giro con l'automobile corredata di sensori e sei motociclette condotte da volontari del moto club a ronzarle intorno, per “insegnare” all'AI quali sono i comportamenti peculiari delle moto.
Non sì è ovviamente abbandonato lo sviluppo attraverso simulazioni, attraverso la guida umana o attraverso sessioni di guida totalmente autonoma, tuttavia quest'attività sul campo fa in modo che la vettura equipaggiata con il sistema Aurora possa apprendere che moto, pedoni, automobili, veicoli commerciali e anche i carrelli della spesa nel parcheggio del centro commerciale non reagiscono in modo uniforme, e rende possibile, per esempio, che il comportamento in fase di frenata o il posizionamento della motocicletta attorno all'automobile possa essere predicibile all'AI in scenari predefiniti ma reali.
Far compiere le scelte più logiche e sicure all'algoritmo alla guida della vettura - in questo video Aurora mostra le situazioni tipo affrontate dalla sua AI - è una sfida basilare, e attraverso training sulla strada l'AI potrà riconoscere non soltanto le manovre caratteristiche, ma anche come differenti tipi di moto (dalle cruiser alle sportive, per fare un esempio) possano agire in contesti uguali, pensiamo alle accelerazioni o alle manovre di avvicinamento, e predire in maniera esatta il loro comportamento.
Forse ci sarà molta strada da fare per i collaudi della guida autonoma, e anche per una perfetta interoperabilità del futuro V2X delle moto e delle auto dotate di sistemi radar; alla luce di quanto abbiamo scritto, vorremmo riproporvi la stessa domanda che ha aperto quest'articolo, ma con un punto d'osservazione differente: se voi foste dotati di intelligenza artificiale, una di quelle che nel 2021 dovrebbero guidare da sole e in modo assolutamente sicuro, quale di quelle tre frasi giudichereste falsa?
