Il programma Ai Delta Learning che prevede lo sviluppo di nuovi software di guida autonoma ¨¨ finanziato dal ministero tedesco per gli Affari economici e l¡¯energia. Oltre a Porsche sono coinvolti i gruppi Bmw, Cariad, Mercedes, Bosch e nove universit¨¤. Primo risultati attesi entro la fine del 2022
Se l¡¯elettrificazione ¨¨ ormai una certezza, la guida autonoma risente di un andamento meno lineare. I sistemi di assistenza alla guida che equipaggiano le auto di ultima generazione aumentano in misura significativa la sicurezza passiva. Bench¨¦ piuttosto sofisticata, la tecnologia contemporanea ¨¨ comunque ancora lontana da una completa sostituzione all'elemento umano: il conducente deve sempre vigilare e intervenire in caso di necessit¨¤. La sfida della guida autonoma ¨¨ il secondo pilastro della rivoluzione dei trasporti, ma i dubbi al momento sono pi¨´ delle certezze. Il progetto Ai Delta Learning nasce con il preciso obiettivo di trovare una risposta a queste incertezze, una su tutte: l¡¯apprendimento. I software, a oggi, non sono in grado di apprendere e di adattarsi ai cambiamenti in tempo reale. Affinch¨¦ ci¨° accada, si rende necessaria una riscrittura completa del codice, con conseguente aumento dei costi e delle risorse necessaria a svilupparlo. Il progetto, tedesco, grazie alla collaborazione di numerosi attori potrebbe trovare presto una soluzione.
Collaborazione
¡ª ?L¡¯importanza che il progetto potrebbe avere ¨¨ dimostrata dalla lista di aderenti. Innanzitutto, l¡¯intera opera ¨¨ finanziata dal ministero tedesco per gli Affari economici e l¡¯energia, a dimostrazione di quanto la politica sostenga un settore industriale fondamentale per l¡¯economia tedesca, ed ¨¨ parte di una pi¨´ vasta iniziativa denominata Ai Family e promossa dall¡¯associazione tedesca dell¡¯industria automobilistica (Vda). Le nuove tendenze a favorire automobili elettriche e sempre pi¨´ digitali, potrebbero compromettere il primato guadagnato dai marchi tedeschi dell¡¯automotive in generazioni di presenza sul mercato. Lo sviluppo di tecnologie d¡¯avanguardia si rende necessario per giocare d¡¯anticipo su una concorrenza che, sopratutto nell¡¯estremo oriente, possiede importanti risorse. Per superare una sfida di settore, la collaborazione ¨¨ l¡¯unica via: al progetto Ai Delta Learning aderiscono Porsche, il gruppo Bmw, Mercedes-Benz, Cariad, Bosch con il supporto di ben nove universit¨¤ tra cui l¡¯istituto tecnico di Monaco e l¡¯Univesit¨¤ di Stoccarda.
Big data
¡ª ?Il principale problema dei sistemi di guida autonoma ¨¨ l¡¯incapacit¨¤ di adattarsi ai cambiamenti. Se un¡¯automobile europea equipaggiata con i pi¨´ sofisticati sistemi di guida autonoma si reca su di una strada inglese (con guida a destra) o viaggia lungo un¡¯autostrada cinese (dove i cartelli sono scritti in caratteri), non sapr¨¤ adattarsi al cambiamento non riconoscendo le indicazioni e non sapendo quale comando eseguire. Per far s¨¬ che un¡¯automobile sia adatta a ogni condizione, si richiede una scrittura di codice specifica per il contesto nel quale sar¨¤ inserita. Inoltre, se un nuovo elemento si introduce nella realt¨¤ (ad esempio monopattini), il software deve eseguire una sessione di aggiornamento prima di poter familiarizzare con esso. Ogni cambiamento richiede una completa riscrittura del codice, da zero, dato che non ¨¨ possibile integrare i singoli elementi. Tutto ci¨° comporta un utilizzo di risorse non indifferente ed ¨¨ chiaro che in questo modo non ¨¨ possibile lasciare piena libert¨¤ di azione alla vettura. Una soluzione potrebbe arrivare grazie all¡¯utilizzo di Big Data e per mezzo di un dialogo tra automobili.
Prime applicazioni entro fine 2022
¡ª ?I numerosi tecnici del progetto Ai Delta Learning sono al lavoro per trovare una soluzione al problema. Una delle pi¨´ interessanti tecnologie ¨¨ rappresentata dai Big Data: attraverso una continua integrazione di nuove informazioni e con un dialogo tra infrastruttura e veicolo, ¨¨ possibile aggiornare quasi in tempo reale le funzioni di guida autonoma. In questo modo, l¡¯adattamento al cambiamento dovrebbe essere pi¨´ facile e veloce. Un altro elemento chiave per lo sviluppo di sistemi di guida autonoma pi¨´ sofisticati ed efficienti ¨¨ lo sviluppo di sensori, radar e telecamere ancor pi¨´ precisi e in grado di restituire immagini dettagliate dell¡¯ambiente circostante, anche a livello climatico. Tra i metodi pi¨´ promettenti, rientra sicuramente il dialogo tra vetture. Si costruisce un veicolo ¡°maestra¡± a cui sono insegnate tutte le informazioni necessarie: una sorta di database in continua espansione. Questa restituisce il risultato dell¡¯acquisizione a una vettura ¡°scolara¡± che dopo averle apprese le restituir¨¤ a un ulteriore veicolo e cos¨¬ via, in una sorta di apprendimento verticale connesso e autonomo. I primi risultati concreti dovrebbero essere presentati entro fine 2022.
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