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Tesla Cybercab, dubbi tecnici e perplessità sul Robotaxi

Tesla Cybercab, dubbi tecnici e perplessità sul Robotaxi

Caratteristiche ingote e software non specificato

ROMA, 14 ottobre 2024, 15:01

Redazione ANSA

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Tesla Cybercab, dubbi tecnici e perplessità sul Robotaxi - RIPRODUZIONE RISERVATA

Tesla Cybercab, dubbi tecnici e perplessità sul Robotaxi - RIPRODUZIONE RISERVATA

A poche ore dalla presentazione il nuovo Cybercab di Tesla suscita già molti dubbi ed ha acceso discussioni sulla reale possibilità di industrializzarlo e portarlo sulle strade come robotaxi senza conducente a bordo.
    "Una volta terminato lo spettacolo, inizierà il vero lavoro dietro le quinte". Con questa affermazione Rob Stumpf, analista ed esperto in nuove tecnologie del magazine Usa inside.EVs ha sintetizzato lo scenario in cui si muoverà nei prossimi mesi il nuovo veicolo autonomo di Elon Musk.
    Molti i dubbi dal suo programma di arrivo sul mercato dal 2027 in poi, a cominciare da California e Texas. In primo luogo per l'assenza di una presa per il cavo di ricarica.
    Musk ha spiegato che il Cybercab utilizzerà sistemi induttivi (wireless) che sono perfetti per i veicoli che si muovono da soli. Ma il network wireless è ancora tutto da inventare, e dovrà coesistere comunque con quello tradizionale basato sulle colonnine. Se, come ha spiegato Musk, il sistema a induzione è perfetto per i veicoli autonomi dei gestori di ride-hailing - che si possono collocare da soli sulla piazzola wireless - il fatto di immaginare uno scenario senza cavi e riservato solo al mondo delle flotte, ciò potrebbe limitare la diffusione numerica del Cybercab. Un altro grande interrogativo riguarda la possibilità di restare entro il prezzo comunicato di 30mila dollari. Questa previsione, per quanto basata su una rapida evoluzione del settore dei sensori, è lontana anni luce dai 250mila dollari che è il costo oggi indicato dagli esperti per un'auto autonoma di Livello 5.
    Musk ritiene che il futuro dell'iniziativa (e dell'azienda stessa) dipenda principalmente dall'intelligenza artificiale e dalla robotica, e non solo dalla vendita di veicoli elettrici.
    Tuttavia - dopo un decennio di promesse ambiziose sulla guida autonoma - Tesla non è riuscita a mantenerle.
    Lo conferma il fatto che il sistema di guida completamente autonoma di Tesla, disponibile per i clienti da anni attraverso aggiornamenti software costanti, non è ancora all'altezza delle aspettative e richiede il controllo costante del conducente.
    Il vasto mondo dell'high tech e soprattutto dell'intelligenza artificiale segnala che il problema di fondo dei robotaxi (e quindi di Cybercab) è quello dell'intelligenza artificiale.
    Secondo un ingegnere Tesla che ha parlato anonimamente con i media, ciò che dovrebbe aiutare la guida autonoma è in realtà una dei principali punti deboli dell'approccio Tesla.
    La debolezza che l'ingegnere ha descritto è un fenomeno intrinseco dell'intelligenza artificiale, quello che viene definito problema della 'scatola nera'. Occorre, per affrontare il tema, capire come impara l'IA.
    Lo fa attraverso due grandi elementi, l'addestramento e l'inferenza che è (dal termine latino inferre) il processo attraverso il quale una proposizione viene derivata dalle premesse. E che, nel caso della guida autonoma, specifica come l'IA prende decisioni deducendo i dati del mondo reale.
    Quando un modello di funzionamento in guida completamente autonoma viene addestrato - spiega l'esperto di InsideEvs - viene caricato con tantissimi dati proprio finalizzati ad insegnare come prendere decisioni. Ad esempio come affrontare il traffico bloccato, come riconoscere un semaforo rosso e come svoltare in sicurezza a sinistra.
    Il problema è che questo addestramento richiede un sacco di energia e risorse, come potenza di calcolo e archiviazione. È il motivo per cui Tesla ha dovuto costruire enormi data center (dal costo elevatissimo) dedicati in pratica solo all'addestramento del suo modello di guida autonoma. Come sottolineato dall'ingegnere di Tesla il problema dell 'scatola nera' è la mancanza di comprensione del motivo per cui l'intelligenza artificiale end-to-end, prende le decisioni senza fasi di programmazione intermedie. Jensen Huang, fondatore e ceo di Nvidia (che sta anche lavorando al suo sistema di guida autonoma) ha anche sollevato preoccupazioni circa l'impossibiltà di comprendere come l'intelligenza artificiale end-to-end prenda le sue decisioni.
    Anche perché Tesla non condivide i miliardi di dati acquisiti dalle auto in circolazione nelle fasi di guida autonoma, come invece fanno gli altri soggetti impegnati in questi sviluppi. Il magazine specializzato Electrek ha affermato che "tutta questa faccenda sarà insignificante" se Tesla non rilascerà i suoi dati FSD (Full Self-Driving) per mostrare chiaramente di superare le 100.000 miglia tra un evento negativo e l'altro. 
   

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