Una delle sfide più impegnative nel campo delle auto a guida autonoma è la gestione degli imprevisti: a risolvere il problema stanno provando i ricercatori dell’Università di Stanford, che hanno iniziato a testare sul campo alcune soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Le prove sono state effettuate sul circuito di Thunderhill, in California, su due self-driving car: Niki, una Volkswagen Gti, e Shelley, un’Audi Tts, che grazie all’Ai sono in grado di imparare dalle esperienze passate assicurando una guida sicura anche in situazioni estreme e casi limite.
I risultati della ricerca sono stati pubblicati sulla rivista specializzata Science Robotics, e dimostrano come il sistema automatico sia in grado di eguagliare le reazioni di un pilota da corsa. Questo grazie a una rete neurale artificiale che incorpora i dati di manovre recenti ed esperienze passate, come il viaggio di Niki al Circolo Polare Artico per una prova di guida su ghiaccio. Un sistema che – al di là del caso specifico, consentirebbe di utilizzare appieno una grande mole di dati raccolti dai sistemi di guida autonoma.
“Vogliamo che le auto autonome siano in grado di cavarsela in tutti gli scenari possibili, dalla normale guida su asfalto a quella su neve e ghiaccio, sapendo quanto possono frenare, accelerare o sterzare per rimanere sulla strada in condizioni di emergenza – spiegano i ricercatori – Vogliamo che i nostri algoritmi siano bravi quanto i migliori piloti, e speriamo anche meglio. Se possiamo sviluppare veicoli che hanno visto migliaia di situazioni più di noi potremo anche renderli più sicuri”.
