Le auto a guida autonoma sono addestrate a operare con estrema cautela, ma si verificano situazioni di guida in cui i veicoli autonomi devono manovrare ad alta velocità per evitare collisioni. Questi veicoli, dotati di sensori ad alta tecnologia del valore di decine di migliaia di dollari e programmati per la guida "normale", possono prendere queste decisioni più velocemente di un essere umano?
La risposta potrebbe trovarsi negli ingegneri di Università di Stanford. Hanno creato una rete neurale che consente alle auto senza conducente di eseguire manovre ad alta velocità e a basso attrito, proprio come i conducenti di auto da corsa. Una volta perfezionato il sistema, lo faranno auto senza pilota aveva capacità oltre quelle umane, così com'è Il 94% degli incidenti stradali imputabile ad errore umano.
I ricercatori ritengono che questo sia un passo importante per migliorare la capacità dei veicoli autonomi di evitare incidenti.
“Vogliamo che i nostri algoritmi siano validi quanto quelli dei conducenti più qualificati – e si spera migliori”, ha affermato Nathan Spielberg, studente laureato in ingegneria meccanica presso Stanford e autore principale di un articolo recentemente pubblicato sulla rivista Robotica scientifica. "Il nostro lavoro è motivato dall'aumento della sicurezza stradale e vogliamo che i veicoli autonomi funzionino in molti scenari, dalla guida normale su asfalto alla guida ad alta velocità e a basso attrito su ghiaccio e neve." Il team ha utilizzato un tipo di algoritmo di intelligenza artificiale chiamato rete neurale, basato sulle reti neurali del nostro cervello, per creare un sistema di autocontrollo. Le reti neurali sono un tipo di apprendimento automatico in cui i programmatori creano modelli che elaborano vasti database di dati e cercano modelli. Queste reti vengono utilizzate per alimentare il "cervello" del veicolo autonomo, solitamente processori grafici ad alte prestazioni archiviati nel bagagliaio di ciascun veicolo che controllano il processo decisionale.
La squadra di Stanford ha addestrato una rete neurale con dati provenienti da 200.000 schemi di movimento, comprese corse di prova su superfici scivolose come neve e ghiaccio. Hanno quindi portato il loro sistema alla Thunderhill Raceway nella Sacramento Valley per testarlo. Il team di Stanford ha utilizzato due auto nei test: una autonoma Volkswagen GTI ed autonomo Audi TTS.
Dicono di essere incoraggiati dai risultati, ma sottolineano che il loro sistema di rete neurale non funziona ancora abbastanza bene in diversi ambienti e condizioni. Ma dicono che attraverso test approfonditi e un aumento del database di guida, risolveranno anche gli ultimi problemi che li separano da un sistema che funzionerà meglio di un guidatore umano.
Fonte:
theverge.com
