Di Alessio Jacona*
Per funzionare davvero ed essere affidabile, l’intelligenza artificiale al volante di un’auto a guida autonoma non può accontentarsi di “vedere” la strada che percorre con telecamere ad alta risoluzione, radar e sistemi LIDAR basati su tecnologia laser: deve anche “conoscere la strada”. Deve cioè sapere in anticipo e con altissima precisione su cosa andrà a mettere le ruote, conoscere “a memoria” le strade, gli incroci e le curve che l’aspettano. Come? Grazie alle mappe HD.
«Per realizzare la guida autonoma sicura, le mappe ad alta risoluzione sono una componente indispensabile», conferma infatti Willem Strijbosch, capo della divisione Guida Autonoma di TomTom, storica società olandese produttrice di sistemi di navigazione satellitare. «Indispensabile perché esse consentono una localizzazione precisa al centimetro - spiega - e completano le capacità dei sensori installati sull'automobile permettendo al sistema di "vedere" attraverso il traffico denso, dietro gli angoli o in condizioni meteorologiche avverse». Un’immensa mole di dati che, per essere raccolta, organizzata e resa disponibile richiede a sua volta l’uso di intelligenza artificiale. Ma andiamo con ordine:
Mr. Strijbosch, a che punto siamo oggi con la guida autonoma?
«Per tracciare l'evoluzione della guida autonoma, l'industria automobilistica utilizza la famosa scala SAE, con 5 livelli di automazione. La maggior parte delle auto vendute oggi appartengono già ai livelli 1 e 2. L'anno scorso, in Europa occidentale circa 4 milioni di veicoli sono stati venduti con adaptive cruise control, una tecnologia di livello uno le cui vendite dovrebbero quadruplicare nei prossimi 10 anni. C’è poi tecnologia "ADAS" (Advanced Driver Assistance Systems) che diventerà sempre più la norma con alcune caratteristiche di sicurezza avanzate che potrebbero realisticamente essere rese obbligatorie. A oggi, oltre 1,5 milioni di veicoli in tutto il mondo utilizzano le nostre mappe ADAS per i livelli di automazione 1 e 2».
E per il futuro?
«Nel corso del prossimo decennio, prevediamo un'importante crescita del numero di veicoli capaci di cambiare corsia automaticamente - non solo sulle autostrade, ma anche sulle strade residenziali - e di tutto ciò che si trova tra il livello 2+ e il livello 3, ovvero i primi veicoli automatizzati che consentono ai conducenti di distogliere in modo sicuro la loro attenzione dalle attività di guida in specifici ambienti di guida. La tecnologia dei veicoli autonomi di livello 4 sta invece impiegando più tempo del previsto per svilupparsi, ma c'è la speranza che essa venga commercializzata entro la fine del decennio. Affinché ciò sia possibile, le mappe HD estenderanno la copertura, mappando ogni strada all'interno di area specifiche».
Qual è la sfida più grande da affrontare nel creare mappe per le macchine?
«L'elemento più impegnativo nella fornitura di mappe per la guida autonoma e sicura non è crearle ma garantire che siano sempre aggiornate. Se una strada, un cartello, una regola cambia anche solo per un piccolo tratto di strada, è importante che la mappa HD di un veicolo autonomo rispecchi subito quel cambiamento, in modo che il veicolo sappia cosa aspettarsi e possa pianificare un percorso sicuro di conseguenza».
E come ci si riesce?
«Per raggiungere questo obiettivo utilizziamo diverse fonti come i veicoli di rilevamento, i dati dai sensori delle auto forniti in modalità crowdsourcing, i dati governativi e i sensori stradali fissi. Abbiamo creato una piattaforma di cartografia transazionale in grado di elaborare i cambiamenti cartografici in modo rapido ed efficiente attraverso una tecnologia di intelligenza artificiale all'avanguardia, supportata dall’analisi di esperti ove necessario. Ciò consente un'elaborazione delle modifiche efficiente e accurata, su larga scala e in tempi minimi».
Quindi quanto conta l’intelligenza artificiale nella creazione di mappe HD affidabili che saranno lette da altre IA?
«Ogni mese elaboriamo fino a 2 miliardi di modifiche da applicare alle nostre mappe con elevata velocità e precisione, e farlo in modo manuale non è sostenibile. Per questo abbiamo costruito strumenti di IA in grado di rilevare e classificare autonomamente vari elementi, come ad esempio i segnali dei limiti di velocità. Allo stesso modo, TomTom dispone attualmente di team che si occupano dell'etichettatura dei dati relativi elementi la segnaletica stradale, la segnaletica di corsia e gli arredi stradali. Lo scopo è creare un database di esempi da cui partire per costruire nuovi strumenti di IA, al fine di automatizzare ulteriormente la creazione della nostra mappa HD. Implementando l'IA in quanti più aspetti possibili della creazione di mappe, TomTom è diventata più intelligente, più efficiente e più agile».
*Giornalista, esperto di innovazione e curatore dell’Osservatorio Intelligenza Artificiale ANSA.it