Guida autonoma: l'Università di Trento ha sviluppato un'auto che impara sognando

19 Giugno 2020 22

La guida autonoma è un settore in cui molte realtà stanno investendo tempo e risorse. La strada da fare è, però, ancora lunga prima che i veicoli possano davvero guidare da soli. Dall'Università di Trento arriva un progetto molto interessante che potrebbe dare un importante aiuto allo sviluppo di questo mondo. L'Ateneo, infatti, ha costruito un'auto che "impara sognando". Si tratta di un progetto innovativo chiamato "Dreams4Cars" che ha già dimostrato le sue potenzialità e che potrebbe essere quasi pronto per il mercato.



Un sistema che adotta un approccio completamente differente rispetto a quelli visti sino ad ora e che è stato sviluppato negli ultimi 3 anni all'interno del progetto Horizon2020. Come funziona questa tecnologia? Il sistema cognitivo artificiale creato imita il comportamento umano e permette al veicolo di elaborare strategie di comportamento per affrontare situazioni impreviste sulle strade durante i suoi momenti di inattività, cioè quando l'auto "dorme".

La tecnologia robotica di Dreams4Cars, come un “cervello artificiale” molto rudimentale, si ispira alla biologia e simula processi cognitivi umani sia durante la guida sia nella successiva rielaborazione, la fase che nell’uomo corrisponde al sonno e al sogno. In questo modo il guidatore artificiale intende addestrare se stesso a situazioni critiche e a scenari immaginari, ottenuti ricombinando esperienze reali e che si potrebbero presentare sulla strada. Lo scopo è far evolvere il sistema cognitivo artificiale di queste auto, quando non sono in esercizio. Il progetto adotta un approccio innovativo, ispirato a recenti ipotesi secondo cui il pensiero sarebbe una simulazione mentale di progressive azioni e conseguenti percezioni. Dreams4Cars si prefiggeva, infatti, di accrescere la capacità dei veicoli intelligenti di operare correttamente anche in situazioni rare, quelle che portano a incidenti stradali.

Uno degli attuali limiti delle piattaforme di guida autonoma è la mancanza di flessibilità nel gestire situazioni impreviste e quindi sconosciute al progettista. Al riguardo, l'Ateneo cita l'incidente di un'auto di Uber che pur riconoscendo l'ostacolo non ha saputo reagire. Il funzionamento del sistema cognitivo artificiale è stato dimostrato su due modelli reali. Tuttavia, trattandosi di un sistema fortemente innovativo fa fatica a venire accolto, in quanto si tende infatti a preferire tecnologie consolidate.

Negli anni finali del progetto Dreams4Cars abbiamo elaborato un piano di trasferimento tecnologico da cui emerge che il carattere fortemente innovativo di Dreams4Cars ne rende non immediata la penetrazione nel mercato automotive. In ingegneria si tende infatti a preferire tecnologie consolidate, ma a rendere la nostra metodologia vincente potrebbero essere la richiesta di nuove idee che deriva dai limiti sempre più evidenti degli approcci tradizionali, rigidamente programmati, della guida autonoma.

Ma le cose potrebbero cambiare visto che questa piattaforma è stato ammessa a IP Booster, un programma europeo che fornisce gratuitamente consulenza professionale e specializzata sulla proprietà intellettuale per sviluppare le migliori strategie di valorizzazione delle tecnologie.


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Commenti

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Emanuele

Fategli provare GTA... se impara a superare gli imprevisti li, sarà pronta per tutto.

Babi
Vae Victis

Questi "creano" degli scenari nuovi combinando pezzi di realtà. Ad esempio il software identifica un camion che sta percorrendo una via di Napoli. Lo fotografa, lo ribalta e lo posizione in mezzo a una autostrada che ha "fotografato" a Milano.
In questo modo l'auto impara ad evitare il camion ribaltato.

Nessun altro lo sta facendo.
Tutti fanno machine-learning macinando centinaia di migliaia di km con le auto.
Il problema è che anche percorrendo centinaia di migliaia di km il camion ribaltato non lo incontri mai.
Infatti puntualmente la Tesla ci è andata a sbattere contro.

Questo è solo un esempio, tutti gli attuali sistemi di machine learning sono completamente inefficaci di fronte a situazioni diverse dall'ordinario.

Vae Victis

Ha fatto bene FCA ad investire nelle ricerche di questa università.

Skrrrraah

Vi sfugge di brutto il concetto di machine learning e il suo funzionamento. Quella che viene chiamata comunemente oggi "intelligenza artificiale" non consiste in una serie di regole prestabilite dal programmatore. Nel machine learning basato su reti neurali, o più precisamente deep learning, vi è una rete neurale artificiale, un complesso oggetto matematico, che sulla base dei dati di input effettua dei calcoli e restituisce un output. Questa rete neurale viene "allenata" nella fase di training a dare risposte corrette, a seconda del tipo di problema da risolvere ci sono tecniche di training diverse.
In pratica più grande è il dataset di casi di input per il training più si riesce ad allenare meglio la rete neurale a dare la risposta corretta nei casi più disparati, ovvero essere in grado di generalizzare.

Il problema attuale della guida autonoma ad esempio è che non è ancora in grado di risolvere correttamente tutti gli stati di pericolo in cui si trova perché le tecniche utilizzate nell'apprendimento non sono ancora abbastanza buone per avere una generalizzazione sufficiente.

MatitaNera

Una vera intelligenza dovrebbe muoversi autonomamente e far fronte a qualsiasi evenienza, direi che siamo molto lontani

MatitaNera

è un articolo di Vendrame eh...

SteDS

La differenza sta tutta nel saper valutare situazioni sconosciute

GTX88

E se incomincia a sognare carmageddon o Christine la macchina infernale?

Qui ci sono i presupposti per la nascita di Skynet. ;)

Pip

Non strettamente.
Sono "semplici" algoritmi, del tipo "Se succede X allora fai Y"
Certo, sono estremamente complessi, ma vanno nel panico quando si trovano davanti situazioni non previste.
Una vera intelligenza ha la capacità di analizzare e arrivare ad una decisione coerente anche in casi che non ha mai visto prima

L'università di Trento deve smetterla di fare la furba pubblicando graduatorie senza dettagli e senza nomi per i dottorati del prossimo anno... altro che l'auto sognante

Estiquaatsi

E se poi ha gli incubi? Meglio se impara giocando.

Lucaaa

se è audi, certo

Lucaaa

Il famoso sogno dell'analisi FEM

Pip

Così ad occhio sembra una "banale" simulazione software come quelle che si usano da anni in tutti i campi ingegneristici per verificare la risposta di sistemi di controllo senza doverli effettivamente costruire e testare fisicamente.
Però chiamiamolo "sogno"che fa più figo e attira gli investitori...

Stepa
Fabios112
asd555

Che bestialità questo accostare termini di altri contesti agli automatismi definiti "intelligenza artificiale" che intelligenza in senso stretto non è, ma una serie di algoritmi e logiche dettate da input.

"Impara sognando".
Dire che processa i dati in background a macchina spenta era troppo mainstream ve'?

Dark!tetto

Ci sono già diversi studi e prototipi a riguardo, qualche anno fa già si parlava di apprendimento durante la guida nelle lezioni di scienze cognitive e reti neurali, e il processo di apprendimento "nel sonno o sogando" quindi detta così nulla di nuovo se non la naturale evoluzione del progetto Dreams4cars europeo (vado un pò a memoria con il nome).

mmhoppure

ma infatti lo fanno all' "università" di Trento..posti che vivono in un'altra realtà....

SpiritoInquieto

Fino a che sognerà prima e deciderà poi, che la responsabilità di tante auto ammaccate o distrutte in incidenti è solo dell'uomo.
Da quel momento in poi il suo unico scopo sarà investire pedoni per distruggere la specie umana.

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