Un connubio fatto nel paradiso dei trasporti: intelligenza artificiale e auto a guida autonoma

L'intelligenza artificiale (AI) ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui guidiamo e trasportiamo merci e persone. Le auto a guida autonoma, note anche come veicoli autonomi, sono un tipo di veicolo che utilizza l'intelligenza artificiale e altre tecnologie avanzate per navigare su strade e autostrade senza la necessità di un guidatore umano.

Ci sono diversi vantaggi per le auto a guida autonoma. Per prima cosa, hanno il potenziale per ridurre significativamente il numero di incidenti causati da errori umani. Ciò potrebbe portare a un minor numero di morti e feriti sulla strada. Le auto a guida autonoma potrebbero anche migliorare il flusso del traffico e ridurre la congestione, in quanto sono in grado di comunicare tra loro e prendere decisioni in tempo reale per ottimizzare percorsi e velocità.

Inoltre, le auto a guida autonoma potrebbero anche avere un impatto positivo sull'ambiente riducendo il consumo di carburante e le emissioni. Potrebbero anche aumentare la mobilità per le persone che non sono in grado di guidare a causa dell'età, della disabilità o di altri fattori.

Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma?

Ci sono ancora molte sfide da affrontare prima che le auto a guida autonoma si diffondano. Una delle sfide principali è lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale che siano sufficientemente affidabili e sicuri da poter essere utilizzati sulle strade pubbliche. Ci sono anche questioni normative, legali ed etiche da considerare, come come garantire la sicurezza di passeggeri e pedoni e come gestire la responsabilità in caso di incidente.

Nonostante queste sfide, lo sviluppo delle auto a guida autonoma sta procedendo a un ritmo rapido. Molte aziende, comprese le case automobilistiche tradizionali e le aziende tecnologiche, stanno investendo molto nella tecnologia e le auto a guida autonoma sono già in fase di test sulle strade pubbliche in alcune aree. È probabile che nel prossimo futuro vedremo sulle strade auto a guida autonoma, anche se è difficile prevedere esattamente quando diventeranno comuni.

Intelligenza artificiale nell'industria automobilistica

Ecco alcuni modi in cui l'intelligenza artificiale viene utilizzata nelle auto a guida autonoma:

Senso e percezione

Le auto a guida autonoma utilizzano una varietà di sensori, come telecamere, lidar, radar e sensori a ultrasuoni, per raccogliere dati sull'ambiente circostante. Questi dati vengono quindi elaborati e analizzati utilizzando algoritmi AI per creare una mappa dettagliata dell'ambiente e identificare oggetti, come pedoni, altri veicoli, semafori e segnali stradali.

Il processo decisionale

Le auto a guida autonoma utilizzano l'intelligenza artificiale per prendere decisioni in tempo reale sulla base dei dati raccolti dai loro sensori. Ad esempio, se un'auto a guida autonoma rileva un pedone che attraversa la strada, utilizzerà l'intelligenza artificiale per determinare la migliore linea d'azione, come rallentare o fermarsi.

Modellazione predittiva

Le auto a guida autonoma utilizzano l'intelligenza artificiale per prevedere il comportamento di altri utenti della strada, come pedoni e altri veicoli. Questo aiuta l'auto ad anticipare potenziali problemi e ad adottare le misure appropriate per evitarli.

Elaborazione del linguaggio naturale

Alcune auto a guida autonoma sono dotate di tecnologia di riconoscimento vocale che consente ai passeggeri di comunicare con l'auto utilizzando il linguaggio naturale. Questa tecnologia utilizza l'intelligenza artificiale per comprendere e rispondere ai comandi vocali.

Nel complesso, l'intelligenza artificiale è un componente chiave delle auto a guida autonoma, poiché consente loro di percepire, percepire e navigare nel loro ambiente, nonché di prendere decisioni e rispondere alle mutevoli condizioni in tempo reale.

Deep learning nelle auto a guida autonoma

Il deep learning è un tipo di apprendimento automatico che prevede l'addestramento di reti neurali artificiali su set di dati di grandi dimensioni. Queste reti neurali sono in grado di apprendere e riconoscere modelli nei dati e possono essere utilizzate per eseguire un'ampia gamma di attività, tra cui il riconoscimento di immagini e parole, l'elaborazione del linguaggio naturale e la modellazione predittiva.

Nel contesto delle auto a guida autonoma, il deep learning viene spesso utilizzato per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale che consentono all'auto di navigare e prendere decisioni. Ad esempio, gli algoritmi di deep learning possono essere addestrati su grandi set di dati di immagini e video per consentire all'auto di riconoscere e classificare oggetti nel suo ambiente, come pedoni, altri veicoli e segnali stradali.

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Il framework di deep learning PaddlePaddle espande l'IA alle applicazioni industriali

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Il deep learning viene utilizzato anche per migliorare l'accuratezza della modellazione predittiva nelle auto a guida autonoma. Ad esempio, l'auto può utilizzare algoritmi di deep learning per analizzare i dati dai suoi sensori e prevedere la probabilità che un pedone attraversi la strada in un determinato luogo o la probabilità che un altro veicolo cambi improvvisamente corsia.

L'importanza di GDDR6 per le auto a guida autonoma

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) è un tipo di memoria utilizzata nelle unità di elaborazione grafica (GPU) per archiviare ed elaborare i dati per il rendering grafico e altre attività ad alta intensità di calcolo. Nel contesto della guida autonoma, GDDR6 è importante perché consente l'elaborazione ad alta velocità di grandi quantità di dati necessari per il funzionamento delle auto a guida autonoma.

Le auto a guida autonoma si affidano a una varietà di sensori, come telecamere, lidar, radar e sensori a ultrasuoni, per raccogliere dati sull'ambiente circostante. Questi dati vengono quindi elaborati e analizzati utilizzando algoritmi AI per creare una mappa dettagliata dell'ambiente e identificare oggetti, come pedoni, altri veicoli, semafori e segnali stradali. L'elaborazione e l'analisi dei dati necessarie per abilitare queste attività è computazionalmente intensiva e richiede una memoria ad alta velocità come GDDR6 per archiviare e accedere rapidamente ai dati.

Oltre a consentire l'elaborazione ad alta velocità dei dati, GDDR6 è anche efficiente dal punto di vista energetico, il che è importante per il funzionamento delle auto a guida autonoma, in quanto devono essere in grado di funzionare per lunghi periodi di tempo senza dover essere ricaricate.

Nel complesso, GDDR6 è una tecnologia importante per il futuro della guida autonoma, in quanto consente l'elaborazione rapida ed efficiente delle grandi quantità di dati necessari per il funzionamento delle auto a guida autonoma.

Algoritmi di intelligenza artificiale automobilistica e auto a guida autonoma

Entrambi i metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato sono utilizzati negli algoritmi AI automobilistici.

Apprendimento supervisionato

L'apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui un modello viene addestrato su un set di dati etichettato, il che significa che i dati sono stati etichettati con l'output corretto. L'obiettivo dell'apprendimento supervisionato è apprendere una funzione che mappa gli input agli output in base ai dati etichettati.

Durante il processo di addestramento, al modello viene presentato un insieme di coppie input/output e utilizza un algoritmo di ottimizzazione per regolare i suoi parametri interni in modo da poter prevedere con precisione l'output dato un nuovo input. Una volta che il modello è stato addestrato, può essere utilizzato per fare previsioni su dati nuovi e invisibili.

L'apprendimento supervisionato è comunemente utilizzato per attività come la classificazione (previsione di un'etichetta di classe), la regressione (previsione di un valore continuo) e la previsione strutturata (previsione di una sequenza o di un output strutturato ad albero).

L'apprendimento supervisionato può essere utilizzato nelle auto a guida autonoma in diversi modi. Ecco alcuni esempi:

• Riconoscimento oggetto: Gli algoritmi di apprendimento supervisionato possono essere utilizzati per addestrare un modello a riconoscere gli oggetti nei dati raccolti dai sensori di un'auto a guida autonoma. Ad esempio, un modello potrebbe essere addestrato per riconoscere pedoni, altri veicoli, semafori e segnali stradali in immagini o nuvole di punti lidar.
• Modeling: Gli algoritmi di apprendimento supervisionato possono essere utilizzati per addestrare un modello per prevedere la probabilità che determinati eventi si verifichino nell'ambiente. Ad esempio, un modello potrebbe essere addestrato per prevedere la probabilità che un pedone attraversi la strada in una posizione particolare o la probabilità che un altro veicolo cambi improvvisamente corsia.
• Previsione del comportamento: Gli algoritmi di apprendimento supervisionato possono essere utilizzati per addestrare un modello per prevedere il comportamento di altri utenti della strada, come pedoni e altri veicoli. Ciò potrebbe essere utilizzato, ad esempio, per prevedere la probabilità che un pedone attraversi la strada in un punto particolare o per prevedere la probabilità che un altro veicolo effettui un cambio di corsia improvviso.

Apprendimento senza supervisione

L'apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui un modello viene addestrato su un set di dati senza etichetta, il che significa che i dati non sono etichettati con l'output corretto. L'obiettivo dell'apprendimento non supervisionato è scoprire modelli o relazioni nei dati, piuttosto che prevedere un output specifico.

Gli algoritmi di apprendimento senza supervisione non hanno un obiettivo specifico da prevedere e vengono invece utilizzati per trovare modelli e relazioni nei dati. Questi algoritmi sono spesso utilizzati per attività come il clustering (raggruppamento di punti dati simili), la riduzione della dimensionalità (riduzione del numero di caratteristiche nei dati) e il rilevamento di anomalie (identificazione di punti dati insoliti o che non si adattano al resto del dati).

L'apprendimento senza supervisione può essere utilizzato nelle auto a guida autonoma in diversi modi. Ecco alcuni esempi:

• Rilevamento delle anomalie: Gli algoritmi di apprendimento senza supervisione possono essere utilizzati per identificare eventi insoliti o imprevisti nei dati raccolti dai sensori di un'auto a guida autonoma. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento senza supervisione potrebbe essere utilizzato per identificare un pedone che attraversa la strada in una posizione inaspettata o un veicolo che effettua un brusco cambio di corsia.
• Raggruppamento: Algoritmi di apprendimento senza supervisione possono essere utilizzati per raggruppare i dati raccolti dai sensori di un'auto autonoma, raggruppando insieme punti dati simili. Questo potrebbe essere utilizzato, ad esempio, per raggruppare punti dati che corrispondono a diversi tipi di superfici stradali o per raggruppare punti dati che corrispondono a diverse condizioni di traffico.
• Estrazione delle caratteristiche: Algoritmi di apprendimento senza supervisione possono essere utilizzati per estrarre caratteristiche dai dati raccolti dai sensori di un'auto a guida autonoma. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento non supervisionato potrebbe essere utilizzato per identificare le caratteristiche in una nuvola di punti lidar che corrispondono ai bordi degli oggetti nell'ambiente o per identificare le caratteristiche in un'immagine che corrispondono ai bordi degli oggetti nella scena.

Livelli di autonomia nelle auto a guida autonoma

Le auto a guida autonoma sono generalmente classificate in base ai livelli di automazione, che vanno dal livello 0 (nessuna automazione) al livello 5 (completamente autonomo). I livelli di automazione sono definiti dalla Society of Automotive Engineers (SAE) e sono i seguenti:

Livello 0: nessuna automazione

Il conducente ha sempre il completo controllo del veicolo.

Livello 1: assistenza alla guida

Il veicolo dispone di alcune funzioni automatizzate, come il mantenimento della corsia o il cruise control adattivo, ma il conducente deve rimanere attento e pronto a prendere il controllo in qualsiasi momento.

Livello 2: Automazione parziale

Il veicolo dispone di funzioni automatizzate più avanzate, come la capacità di controllare l'accelerazione, la frenata e lo sterzo del veicolo, ma il conducente deve comunque monitorare l'ambiente ed essere pronto a intervenire se necessario.

Livello 3: Automazione condizionale

Il veicolo è in grado di svolgere tutte le attività di guida in determinate condizioni, ma il conducente deve essere pronto a prendere il controllo se il veicolo incontra una situazione che non è in grado di gestire.

Livello 4: alta automazione

Il veicolo è in grado di svolgere tutte le attività di guida in un'ampia gamma di condizioni, ma al conducente potrebbe essere comunque richiesto di assumere il controllo in determinate situazioni, ad esempio in caso di maltempo o in ambienti di guida complessi.

Livello 5: automazione completa

Il veicolo è in grado di eseguire tutte le attività di guida in qualsiasi condizione e il conducente non è tenuto a prenderne il controllo.

Vale la pena notare che le auto autonome non sono ancora al livello 5 e non è chiaro quando raggiungeranno questo livello. La maggior parte delle auto a guida autonoma attualmente in circolazione sono al livello 4 o inferiore.

Auto a guida autonoma: pro e contro

Le auto a guida autonoma hanno il potenziale per portare molti vantaggi, ma ci sono anche alcune sfide che devono essere affrontate prima che si diffondano.

Vantaggi

• Incidenti ridotti: Le auto a guida autonoma hanno il potenziale per ridurre significativamente il numero di incidenti causati da errori umani, il che potrebbe portare a un minor numero di morti e feriti sulla strada.
• Flusso di traffico migliorato: le auto a guida autonoma potrebbero migliorare il flusso del traffico e ridurre la congestione comunicando tra loro e prendendo decisioni in tempo reale per ottimizzare percorsi e velocità.
• Maggiore mobilità: Le auto a guida autonoma potrebbero aumentare la mobilità delle persone che non sono in grado di guidare a causa dell'età, della disabilità o di altri fattori.
• Benefici ambientali: Le auto a guida autonoma potrebbero ridurre il consumo di carburante e le emissioni, il che potrebbe avere un impatto positivo sull'ambiente.

Svantaggi

• Problemi di affidabilità e sicurezza: Ci sono preoccupazioni circa l'affidabilità e la sicurezza delle auto a guida autonoma, soprattutto in situazioni di guida complesse o imprevedibili.
• Perdita del lavoro: Le auto a guida autonoma potrebbero potenzialmente portare alla perdita del lavoro per i conducenti umani, come i tassisti e i camionisti.
• Questioni etiche e legali: vi sono questioni etiche e legali da considerare, ad esempio come garantire la sicurezza di passeggeri e pedoni e come gestire la responsabilità in caso di incidente.
• Rischi per la sicurezza informatica: Le auto a guida autonoma potrebbero essere vulnerabili agli attacchi informatici, che potrebbero comprometterne la sicurezza e la privacy.

Esempi reali di auto a guida autonoma

Esistono diversi esempi di auto a guida autonoma in fase di sviluppo o già in circolazione:

Waymo

Waymo è un'azienda automobilistica a guida autonoma di proprietà di Alphabet, la società madre di Google. Le auto autonome di Waymo sono in fase di test su strade pubbliche in diverse città degli Stati Uniti, tra cui Phoenix, Arizona e Detroit, Michigan.

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Autopilota Tesla

Autopilota Tesla è un sistema di guida semi-autonomo disponibile su alcuni modelli Tesla. Sebbene non sia completamente autonomo, consente all'auto di gestire alcune attività di guida, come il mantenimento della corsia e il cambio di corsia, con un input minimo da parte del conducente.

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Crociera

Crociera è una casa automobilistica a guida autonoma di proprietà di General Motors. Le auto a guida autonoma di Cruise sono in fase di test su strade pubbliche a San Francisco, in California, e Phoenix, in Arizona.

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Aurora

Aurora è un'azienda automobilistica a guida autonoma che sta sviluppando la tecnologia dei veicoli autonomi da utilizzare in una varietà di applicazioni, tra cui veicoli passeggeri, veicoli per le consegne e trasporti pubblici. Le auto a guida autonoma di Aurora sono in fase di test su strade pubbliche in diverse città degli Stati Uniti.

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Principali takeaways

• L'intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nello sviluppo e nel funzionamento delle auto a guida autonoma.
• L'intelligenza artificiale consente alle auto a guida autonoma di percepire, percepire e navigare nel loro ambiente, nonché di prendere decisioni in tempo reale sulla base dei dati raccolti dai loro sensori.
• Il deep learning, un tipo di apprendimento automatico che prevede l'addestramento di reti neurali artificiali su grandi set di dati, è ampiamente utilizzato nello sviluppo di auto a guida autonoma.
• Le auto a guida autonoma sono generalmente classificate in base ai livelli di automazione, che vanno dal livello 0 (nessuna automazione) al livello 5 (completamente autonomo).
• La maggior parte delle auto a guida autonoma attualmente in circolazione sono al livello 4 o inferiore, il che significa che sono in grado di svolgere tutte le attività di guida in determinate condizioni, ma il conducente deve essere pronto a prendere il controllo se necessario.
• Le auto a guida autonoma hanno il potenziale per ridurre significativamente il numero di incidenti causati da errori umani, il che potrebbe portare a un minor numero di morti e feriti sulla strada.
• Le auto a guida autonoma potrebbero migliorare il flusso del traffico e ridurre la congestione comunicando tra loro e prendendo decisioni in tempo reale per ottimizzare percorsi e velocità.
• Le auto a guida autonoma potrebbero aumentare la mobilità delle persone che non sono in grado di guidare a causa dell'età, della disabilità o di altri fattori.
• Le auto a guida autonoma potrebbero ridurre il consumo di carburante e le emissioni, il che potrebbe avere un impatto positivo sull'ambiente.
• Ci sono sfide da affrontare prima che le auto a guida autonoma si diffondano, compreso lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale che siano sufficientemente affidabili e sicuri per l'uso su strade pubbliche, nonché questioni normative, legali ed etiche.

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