Le automobili self-driving non temono gli imprevisti, ma anzi li possono affrontare come farebbe un guidatore esperto.  Niki e Shelley, due prototipi di vettura a guida autonoma (o driverless) realizzati dall’Università di Stanford, in una serie di test condotti in California hanno  dimostrato di poter tenere testa ad automobili pilotate da un guidatore in carne e ossa, e hanno dimostrato di saper gestire gli imprevisti e le condizioni ostiche di una strada ghiacciata, per esempio. Con i nomi Niki e Shelley sono state battezzate, rispettivamente, una Volkswagen Gti e una Audi Tts modificate con l’aggiunta di un sistema di intelligenza artificiale basato su reti neurali. Si tratta di software che, opportunamente “allenati”, possono ragionare e prendere decisioni autonome. Nel caso specifico, possono farlo in tempi rapidissimi come quelli richiesti per frenare o sterzare di fronte a un ostacolo improvviso.

 

Niki, per esempio, ha dato prova di sé viaggiando su percorsi ghiacciati fino al Circolo Polare Artico. Le abilità delle due automobili, poi, sono state verificate con una serie di test in pista nella Thunderhill Raceway di Willows, in California: Niki e Shelley hanno percorso il circuito in tempi di guida comparabili a quelli di piloti esperti. La ricerca che attesta questi risultati, finanziata dalla National Science Foundation e in parte da Volkswagen Group Research, è stata pubblicata sulla rivista “Science Robotics”. Ed è importante perché per la prima volta è stato sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che “impara” dall’esperienza per poter gestire questioni tecniche come la frenata, l’accelerazione e la sterzata su fondo ghiacciato.

 

I ricercatori hanno realizzato una rete neurale che integra dati acquisiti con precedenti test su pista e circa 200mila traiettorie fisiche. “Con le tecniche disponibili oggi, spesso bisogna scegliere tra metodi basati sui dati e approcci basati sulle leggi della fisica”, ha spiegato J. Christian Gerdes, professore di ingegneria meccanica tra gli autori dello studio. “Crediamo che la via tracciata sia quella di mescolare questi approcci per sfruttare i punti di forza di entrambi. La fisica può fornire indicazioni per strutturare e validare i modelli delle reti neurali, i quali possono invece far leva su grandi volumi di dati”.

 

Scetticismi e timori per il self-driving
Questi incoraggianti risultati sono giunti quasi in contemporanea alla notizia dello scarso entusiasmo e delle diffidenze ancora esistenti nei confronti della tecnologia self-driving. Un sondaggio realizzato da Ipsos per Reuters su 2.222 cittadini statunitensi evidenzia che solo il 37% sarebbe disposto a spendere di più per una vettura a guida autonoma e che all’interno di questo gruppo quattro persone su dieci non pagherebbero oltre duemila dollari di “extra”. Alla domanda “compreresti un’automobile self-driving?” il 64% ha risposto di no. Per il 67% degli intervistati, inoltre, gli standard di sicurezza per i veicoli a guida autonoma dovrebbero essere superiori a quelli delle automobili tradizionali.

 

 

Interpellato da Reuters, il direttore dell’Institute of Transportation Studies dell’Università della California, Dan Sperling, ha minimizzato: “Al momento, queste risposte si basano in gran parte sull’assenza di conoscenza e di esperienza, dunque sono soprattutto una reazione viscerale a cose di cui hanno letto, come l’incidente di Uber in Arizona”. Aziende come Waymo, Tesla e la stessa Uber, senza dimenticare Apple e i suoi misteriosi progetti, dovranno quindi preoccuparsi di contribuire a diffondere cultura e a stimolare interesse sul tema. Ci vorranno anni, in ogni caso, prima che un veicolo totalmente autonomo, privo di volante e freno, possa circolare liberamente su strada.