Auto autonome: cinque motivi per cui non sono ancorasulle nostre strade

Elon Musk pensa che la sua azienda Tesla avrà auto completamente autonome entro la fine del 2020. “Non rimangono sfide fondamentali”, ha detto recentemente. “Ci sono molti piccoli problemi. E poi c’è la sfida di risolvere tutti quei piccoli problemi e mettere insieme l’intero sistema.”

Mentre la tecnologia per consentire a un’auto di completare un viaggio senza l’intervento umano (ciò che l’industria chiama “autonomia di livello 5”) potrebbe avanzare rapidamente, produrre un veicolo che possa farlo in modo sicuro e legale è un’altra questione.

Ci sono infatti ancora sfide fondamentali per l’introduzione sicura di auto completamente autonome, e dobbiamo superarle prima di vedere questi veicoli sulle nostre strade. Ecco cinque dei maggiori ostacoli rimanenti.

Sensori

Le auto autonome usano un’ampia serie di sensori per “vedere” l’ambiente intorno a loro, aiutando a rilevare oggetti come pedoni, altri veicoli e segnali stradali. Le telecamere aiutano l’auto a vedere gli oggetti. Il Lidar usa i laser per misurare la distanza tra gli oggetti e il veicolo. Il radar rileva gli oggetti e traccia la loro velocità e direzione.

Tutti questi sensori forniscono dati al sistema di controllo dell’auto o al computer per aiutarla a prendere decisioni su dove sterzare o quando frenare. Un’auto completamente autonoma ha bisogno di una serie di sensori che rilevino accuratamente gli oggetti, la distanza, la velocità e così via in tutte le condizioni e ambienti, senza che l’uomo debba intervenire.

Meteo pessimo, traffico intenso, cartelli stradali con graffiti sopra possono avere un impatto negativo sulla precisione della capacità di rilevamento. Il radar, che Tesla utilizza, è meno suscettibile alle condizioni meteorologiche avverse, ma rimangono delle sfide per garantire che i sensori scelti utilizzati in un’auto completamente autonoma possano rilevare tutti gli oggetti con il livello di certezza richiesto per essere sicuri.

Per consentire alle auto veramente autonome, questi sensori devono funzionare in tutte le condizioni atmosferiche ovunque sul pianeta, dall’Alaska a Zanzibar e in città congestionate come Il Cairo e Hanoi. Gli incidenti con l’attuale “pilota automatico” di Tesla (solo livello 2), tra cui uno nel luglio 2020 che ha colpito veicoli parcheggiati, mostrano che l’azienda ha un grande divario da superare per produrre una tale capacità globale, per tutte le condizioni atmosferiche.

Apprendimento automatico

La maggior parte dei veicoli autonomi utilizzerà l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per elaborare i dati provenienti dai suoi sensori e per aiutare a prendere decisioni sulle sue prossime azioni. Questi algoritmi aiuteranno a identificare gli oggetti rilevati dai sensori e classificarli, secondo l’addestramento del sistema, come un pedone, un lampione e così via. L’auto userà poi queste informazioni per decidere se deve intervenire, come frenare o sterzare, per evitare un oggetto rilevato.

In futuro, le macchine saranno in grado di fare questo rilevamento e classificazione in modo più efficiente di quanto possa fare un guidatore umano. Ma al momento non esiste una base ampiamente accettata e concordata per garantire che gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati nelle auto siano sicuri. Non abbiamo un accordo nell’industria, o tra gli enti di standardizzazione, su come il machine learning dovrebbe essere addestrato, testato o convalidato.

La strada aperta

Una volta che un’auto autonoma è sulla strada continuerà ad imparare. Guiderà su nuove strade, rileverà oggetti che non ha incontrato durante il suo addestramento e sarà soggetta ad aggiornamenti del software.

Come possiamo garantire che il sistema continui ad essere sicuro come la versione precedente? Dobbiamo essere in grado di dimostrare che ogni nuovo apprendimento è sicuro e che il sistema non dimentica i comportamenti sicuri precedenti, cosa su cui l’industria deve ancora raggiungere un accordo.

Regolamentazione

Non esistono standard e regolamenti sufficienti per un intero sistema autonomo – in nessun settore. Gli standard attuali per la sicurezza dei veicoli esistenti presuppongono la presenza di un guidatore umano che subentri in caso di emergenza.

Per le auto a guida autonoma, ci sono regolamenti emergenti per funzioni particolari, come per i sistemi automatici di mantenimento della corsia. C’è anche uno standard internazionale per i sistemi autonomi che include i veicoli autonomi, che stabilisce requisiti rilevanti ma non risolve i problemi dei sensori, dell’apprendimento automatico e dell’apprendimento operativo introdotti sopra – anche se potrebbe nel tempo.

Senza regolamenti e standard riconosciuti, nessuna auto a guida autonoma, che sia considerata sicura o meno, arriverà sulla strada aperta.

Accettabilità sociale

Ci sono stati numerosi incidenti di alto profilo che hanno coinvolto le attuali auto automatizzate di Tesla, così come con altri veicoli automatizzati e autonomi. L’accettabilità sociale non è solo un problema per coloro che desiderano acquistare un’auto a guida autonoma, ma anche per gli altri che condividono la strada con loro.

Il pubblico deve essere coinvolto nelle decisioni sull’introduzione e l’adozione dei veicoli a guida autonoma. Senza questo, rischiamo il rifiuto di questa tecnologia.

Le prime tre di queste sfide devono essere risolte per aiutarci a superare le ultime due. C’è, ovviamente, una corsa per essere la prima azienda a introdurre un’auto completamente a guida autonoma. Ma senza una collaborazione su come rendere l’auto sicura, fornire prove di tale sicurezza, e lavorare con i regolatori e il pubblico per ottenere un “timbro di approvazione” queste auto rimarranno sulla pista di prova per gli anni a venire.

Per quanto poco appetibile possa essere per imprenditori come Musk, la strada per ottenere l’approvazione dei veicoli autonomi passa attraverso una lunga collaborazione su questi difficili problemi di sicurezza, garanzia, regolamentazione e accettazione.