L’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma: come i veicoli autonomi stanno cambiando il settore

La tecnologia AI ha inaugurato un’era di trasformazione nel mondo dei trasporti, con auto a guida autonoma dotate di tecnologia intelligente in grado di navigare autonomamente e prendere decisioni in tempo reale sulla strada. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma garantisce modalità di trasporto più sicure ed efficienti, che potrebbero in definitiva ridurre i casi di incidenti mortali derivanti da errori umani.

Secondo uno studio della National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) americana e di Google, l’errore umano causa circa il 93% degli incidenti stradali. Questi errori possono includere problemi alla vista, problemi all'udito e le conseguenze della guida sotto l'influenza dell'alcol. L’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma utilizza sensori e algoritmi per comprendere l’ambiente. Ciò significa conoscere gli ostacoli e i segnali stradali e prendere decisioni al momento per garantire una guida piacevole e sicura. La loro capacità di apprendere e adattarsi è ciò che li rende più competenti nel gestire strade complesse.

Lo sviluppo della guida autonoma ha portato a sistemi di trasporto più sicuri ed ecologici. A livello globale, le auto senza conducente rappresenteranno probabilmente una quota significativa, circa un quarto, del mercato entro il 2035-2040, probabilmente a causa dei progressi della tecnologia AI. Inoltre, entro il 2030, il mercato globale dell’intelligenza artificiale automobilistica raggiungerà una valutazione di 74,5 miliardi di dollari, secondo Statista. Questa cifra indica come l’utilizzo della tecnologia AI nel settore automobilistico porterà a un futuro di trasporti più sicuri, più sostenibili e più convenienti.

L’intelligenza artificiale apporta numerosi vantaggi a vari settori automatizzando attività complesse e migliorando l’efficienza, con conseguente risparmio di tempo. Tuttavia, in questo blog discuteremo di come l’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma stia rivoluzionando i trasporti moderni.

Ruolo dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma

L’adozione dell’intelligenza artificiale per le auto a guida autonoma e i sistemi di traffico intelligenti ha trasformato l’industria automobilistica oltre ogni immaginazione. I veicoli possono adattarsi alle mutevoli condizioni stradali e agli scenari di traffico in evoluzione utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, rendendo la guida più sicura, comoda e produttiva. L’intelligenza artificiale ha inoltre svolto un ruolo cruciale nel progresso delle auto elettriche e ibride, consentendo ai produttori di massimizzare i progetti per il funzionamento più efficiente e il consumo minimo di energia. Sfruttare la tecnologia dell’intelligenza artificiale per le auto a guida autonoma è determinante in varie funzioni cruciali, tra cui

• Modellazione predittiva: le auto a guida autonoma possono prevedere il comportamento dei pedoni e di altri veicoli attraverso l’intelligenza artificiale. Il veicolo è dotato di funzionalità di modellazione e analisi predittiva per anticipare tali problemi e prevenirne il verificarsi.
• Rilevamento e percezione: le auto a guida autonoma si affidano a un’ampia gamma di sensori, tra cui lidar, telecamere, sensori a ultrasuoni e radar, per ottenere informazioni dettagliate sul loro ambiente. Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano questi dati per generare mappe ambientali dettagliate e prendere decisioni informate.
• Elaborazione del linguaggio naturale: alcune auto a guida autonoma utilizzano il riconoscimento vocale per interagire con i passeggeri utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ciò dipende dall’intelligenza artificiale per comprendere e fornire risposte ai comandi vocali sulle mappe e rilevare oggetti rilevanti come pedoni, altri veicoli, semafori e segnali stradali.
• Processo decisionale: l'intelligenza artificiale consente decisioni sul posto basate sui dati dei sensori in tempo reale. Ad esempio, quando un’auto a guida autonoma rileva un pedone che attraversa la strada, l’intelligenza artificiale aiuta a decidere la risposta migliore, come rallentare o fermarsi.

Mentre le auto a guida autonoma continuano ad evolversi, la loro crescente sofisticazione nel comprendere, adattarsi e navigare in complicati scenari del mondo reale evidenzia il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale nel settore automobilistico. Passiamo ora a verificare come vengono utilizzati gli algoritmi di intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma.

Algoritmi di intelligenza artificiale utilizzati nelle auto a guida autonoma

L’applicazione di algoritmi sia supervisionati che non supervisionati per l’intelligenza artificiale automobilistica è cruciale nella realizzazione di auto autonome.

Apprendimento supervisionato

Uno dei paradigmi importanti nell’apprendimento automatico è chiamato apprendimento supervisionato. In questi, un modello viene addestrato con set di dati etichettati per mappare correttamente gli input sugli output. Nel contesto delle auto a guida autonoma, l’apprendimento supervisionato è cruciale in compiti quali il riconoscimento degli oggetti, la modellazione e la previsione del comportamento. Nell’apprendimento supervisionato, ci sono i seguenti approcci:

Riconoscimento degli oggetti

Utilizzando tecniche di apprendimento supervisionato, i sistemi di auto a guida autonoma vengono sottoposti a una formazione approfondita al fine di identificare e distinguere con competenza vari elementi importanti dai dati sensoriali. Ciò comporta la corretta identificazione di pedoni, veicoli, semafori e segnali stradali che aiutano a prendere decisioni informate.

Noi di Appinventiv abbiamo sviluppato un'applicazione intuitiva di riconoscimento dei gesti chiamata ActiDrive, che sfrutta la tecnologia ottica, consentendo ai conducenti di guidare senza problemi.

Oltre a migliorare la sicurezza del conducente durante la guida, l'applicazione funziona anche come tracker completo del viaggio, registrando meticolosamente i viaggi dell'utente, le selezioni del percorso, il tempo e le distanze coperte nel percorso verso le loro destinazioni.

Modellazione

Le tecniche di apprendimento supervisionato consentono di creare modelli complessi in grado di prevedere le probabilità di alcuni eventi o istanze nell'ambiente del traffico. Sofisticati modelli di analisi dei dati e di riconoscimento dei modelli possono prevedere con precisione eventi critici, come la probabilità di attraversamento pedonale in un luogo specifico o il cambio improvviso di corsia di altri veicoli.

Previsione del comportamento

Un’altra importante applicazione dell’apprendimento supervisionato nel caso dei veicoli autonomi deriva dalla previsione del comportamento. Attraverso l'assimilazione di dati di allenamento completi e l'applicazione di sofisticati algoritmi di apprendimento, questi sistemi possono prevedere e persino prevedere i comportamenti di altri utenti della strada. Questo approccio proattivo consente all’auto a guida autonoma di gestire gli imprevisti e le sfide in modo più efficace e flessibile.

Apprendimento non supervisionato

A differenza dell’approccio di apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato opera all’interno di un quadro che facilita l’identificazione e l’interpretazione di modelli e relazioni all’interno di set di dati senza etichetta. Le auto a guida autonoma utilizzano questa forma di apprendimento in molte funzioni, tra cui il rilevamento di anomalie, il clustering e l’estrazione di funzionalità.

Rilevamento anomalie

Le auto a guida autonoma possono riconoscere e agire sugli eventi anomali e inaspettati che le circondano attraverso tecniche di apprendimento senza supervisione. Tali sistemi sono diventati molto efficienti sfruttando le loro sofisticate capacità di elaborazione e analisi dei dati. Possono rilevare e rispondere rapidamente a eventi imprevisti come i pedoni che attraversano inaspettatamente la strada e i veicoli che effettuano improvvisi cambi di percorso.

Raggruppamento

Ciò consente alle tecniche di apprendimento non supervisionato di dare un senso a punti dati simili e di raggrupparli in modo coerente all'interno dell'ambiente veicolare. Questi sistemi possono differenziare diverse condizioni e scenari di guida utilizzando il clustering e la categorizzazione di punti dati, che sono simili nelle loro caratteristiche. Ciò aiuta a comprendere e decifrare sistematicamente situazioni di guida complesse, migliorando le capacità decisionali e di risposta dell'auto a guida autonoma.

Estrazione di caratteristiche

Le tecniche di apprendimento non supervisionato svolgono un ruolo chiave nell’estrazione e nell’identificazione degli elementi più significativi nei dati sensoriali ottenuti dalle auto a guida autonoma. Questi sistemi possono analizzare vari punti dati per individuare le caratteristiche chiave del sistema di guida, fornendo un quadro completo delle aree circostanti. Ciò è essenziale per trovare e analizzare importanti bordi degli oggetti nelle nuvole di punti Lidar ed estrarre le caratteristiche chiave dell'immagine al fine di migliorare la percezione complessiva e le interpretazioni dell'auto a guida autonoma.

Ora che sai come funzionano gli algoritmi di intelligenza artificiale per le auto a guida autonoma, passiamo ora a discutere i principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale nella guida autonoma.

L’intelligenza artificiale nei casi d’uso delle auto a guida autonoma

La miriade di casi d’uso dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma spiegano vividamente il potere di trasformazione dell’intelligenza artificiale nel rivoluzionare il settore automobilistico e aumentare la sicurezza e l’efficienza operativa. Queste applicazioni pionieristiche dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma includono

Elaborazione dei dati del sensore

Il computer centrale del veicolo raccoglie i dati in tempo reale da una serie di sensori che informano il veicolo sul traffico, sulla strada e su eventuali ostacoli. Questi flussi di dati vengono interpretati in modo intelligente da algoritmi intelligenti come le reti neurali artificiali (ANN) per rilevare e identificare gli oggetti davanti e intorno al veicolo. Dispone di moduli hardware e software dedicati per i sensori ed è in grado di eseguire l'elaborazione parallela, che supporta decisioni efficienti.

Ottimizzazione della traiettoria

La pianificazione del percorso è essenziale per massimizzare la traiettoria del veicolo e il controllo del traffico. Questo compito dinamico coinvolge diversi componenti che sono suscettibili di algoritmi artificiali intelligenti. Gli agenti di intelligenza artificiale utilizzano le esperienze di guida precedenti per scegliere i modi più sicuri, convenienti ed economici dal punto A al punto B.

Condizioni stradali di navigazione

Il veicolo pianifica il percorso e utilizza algoritmi basati sull’intelligenza artificiale per gestire diverse condizioni stradali, inclusi oggetti, pedoni, biciclette e semafori. Il comportamento simile a quello umano è reso possibile dagli algoritmi di rilevamento degli oggetti, ma devono affrontare sfide quando si affrontano condizioni stradali e meteorologiche diverse.

Manutenzione predittiva

Un approccio promettente è la manutenzione predittiva, che utilizza il monitoraggio delle macchine e la modellazione predittiva per prevedere tali guasti. Utilizzando tecniche di apprendimento sia supervisionato che non supervisionato, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono estrarre i dati interni e esterni per prevedere ed evitare problemi futuri, traducendosi in immensi risparmi di tempo e denaro.

Analisi dei dati assicurativi

Il registro dei dati del veicolo offre informazioni critiche sul comportamento del conducente che potrebbero rivelarsi utili nelle indagini sugli incidenti stradali e nelle richieste di indennizzo assicurativo. Man mano che l’attenzione si sposta verso i veicoli automatizzati, la responsabilità diventa una questione centrale, con i produttori che si assumono maggiori responsabilità. Proprio come i dati della scatola nera nell’aviazione, sarà essenziale archiviare istantanee rilevanti dei dati dei sensori dopo un incidente per l’analisi post-evento, fornendo prove critiche per le indagini sugli incidenti e le richieste di indennizzo assicurativo.

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I vantaggi dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma

L’uso dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma ha portato una nuova era di maggiore sicurezza, operazioni migliorate e molti altri vantaggi. Alcuni dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma includono:

Vantaggi ambientali

Con i motori elettrici o ibridi nei veicoli a guida autonoma, le emissioni di gas serra vengono ridotte, il che rappresenta un enorme passo avanti nella preservazione dell’ambiente. Inoltre, l’intelligenza artificiale contribuisce all’ecocompatibilità attraverso comportamenti di guida ottimali, accelerazioni a risparmio energetico e risparmio complessivo di carburante, che riduce l’impatto ambientale dei veicoli.

Accessibilità migliorata

Le auto con intelligenza artificiale integrata si rivolgono alle persone disabili o con problemi di mobilità fornendo parcheggio, sedie a rotelle e comandi vocali. Questa accessibilità è esemplificata nella funzione di “convocazione” di Tesla, in cui l'auto può navigare in spazi ristretti e avvicinarsi al passeggero quando chiamata. Ciò promuove l’autonomia e la comodità per le persone che non possono guidare in modo indipendente.

Maggiore sicurezza

Funzionalità come il cruise control adattivo, l'ACC, l'avviso di deviazione dalla corsia LDW e la frenata di emergenza automatica AEB con intelligenza artificiale integrata hanno notevolmente migliorato la sicurezza dei passeggeri. Questo tipo di funzionalità di sicurezza è uno dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma, poiché può rilevare ostacoli e pericoli utilizzando i suoi sensori e telecamere e quindi prendere le precauzioni necessarie, garantendo l’avversione agli incidenti.

Efficienza migliorata

Nella progettazione di auto a guida autonoma, l’intelligenza artificiale sviluppa percorsi più economici e riduce il consumo di energia e i tempi di viaggio. L’intelligenza artificiale utilizza il monitoraggio in tempo reale dei dati sul traffico e delle condizioni stradali per guidare i veicoli in modo più efficace e regola anche i modelli di accelerazione e frenata per ridurre al minimo il consumo di energia e prolungare la vita del veicolo.

Riduzione del traffico

Le auto a guida autonoma sono inoltre dotate di intelligenza artificiale, che le fa comunicare tra loro e condividere dati sul traffico in tempo reale, consentendo loro di scegliere percorsi non congestionati. Questa capacità riduce al minimo gli ingorghi e garantisce che il traffico sia distribuito uniformemente su strade diverse, rendendo le nostre strade più sicure ed efficienti.

Esempi di intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma

Di seguito sono riportati alcuni casi degni di nota di come le principali aziende automobilistiche stanno utilizzando l’intelligenza artificiale per le auto a guida autonoma per rivoluzionare la guida e trasformare il trasporto su strada.

Tesla

Tesla è rinomata per le sue sofisticate invenzioni tecnologiche, come ADAS e la guida autonoma. L’auto Tesla utilizza sofisticati algoritmi di intelligenza artificiale, che le conferiscono impressionanti capacità decisionali e un controllo accurato, un progresso nell’evoluzione delle auto intelligenti. Leggi questo blog per saperne di più sui costi di sviluppo del sistema Tesla EV Supercharger.

Waymo

Waymo, leader nella tecnologia di guida autonoma, ha lanciato un sistema di guida autonoma basato sull'intelligenza artificiale che dimostra una complessa pianificazione del percorso e reazioni intelligenti all'ambiente circostante. Attraverso l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle sue operazioni, Waymo è diventata un pioniere nel campo del trasporto autonomo.

NVIDIA

NVIDIA ha progettato una gamma completa di piattaforme e tecnologie di calcolo AI per il settore automobilistico, che aiuta a incorporare l'intelligenza artificiale nella progettazione e nella gestione delle automobili. La piattaforma Drive dell'azienda è un esempio della riuscita integrazione di funzionalità AI come percezione, mappatura e pianificazione strategica del percorso, rendendo le auto autonome dotate di capacità di pensiero e di navigazione superiori.

Uber

Uber ha effettuato investimenti significativi nella ricerca e nello sviluppo di veicoli autonomi per diventare leader nelle auto a guida autonoma. Il loro focus principale è sulle auto a guida autonoma guidate dall’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di fornire un servizio di ride sharing sicuro e affidabile. Questa enfasi sui progressi tecnologici riflette il loro impegno nel fornire un’esperienza di trasporto all’avanguardia.

BMW

BMW ha mostrato un forte impegno nell’incorporare l’intelligenza artificiale in varie aree della tecnologia dei veicoli, compresi i sistemi di assistenza alla guida e l’infotainment di bordo. BMW dimostra il suo impegno nell’offrire un viaggio più personalizzato e conveniente attraverso il suo Intelligent Personal Assistant, che utilizza l’elaborazione avanzata del linguaggio naturale.

Il futuro dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma

Il futuro sembra promettente poiché il mercato dell’intelligenza artificiale nell’industria automobilistica supera i 6 miliardi di dollari nel 2022, con un CAGR previsto del 55% entro il 2032. Numerosi progressi negli algoritmi di intelligenza artificiale, nelle soluzioni di manutenzione predittiva, nelle tecnologie dei sensori e nella potenza di calcolo stimoleranno una miriade di nuove opportunità. sviluppi, che significano la nascita di una nuova era di crescita e innovazione.

L’intelligenza artificiale avrà un grande impatto sull’industria automobilistica nel prossimo futuro. Possiamo anticipare più veicoli autonomi, funzionalità di sicurezza avanzate e opzioni di funzionalità personalizzate. L’integrazione dell’intelligenza artificiale porterà vari vantaggi come il miglioramento delle soluzioni di mobilità, il miglioramento dell’efficienza operativa, il risparmio sui costi, l’implementazione di sistemi di trasporto intelligenti e la trasformazione dell’intero panorama dei trasporti attuale.

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L’intelligenza artificiale per le auto a guida autonoma ha ridefinito l’industria automobilistica e ha aperto la strada a un futuro trasformativo dei trasporti. I progressi nella tecnologia di guida autonoma e negli algoritmi di intelligenza artificiale stanno portando un cambiamento fondamentale nella sicurezza, nell’efficienza e nell’esperienza dell’utente dei veicoli. Il potenziale dell’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma è infinito e promette continui progressi e innovazioni rivoluzionarie.

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Domande frequenti

D. Come funziona l'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma?

R. I dati in tempo reale provenienti da telecamere, lidar e radar aiutano l'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma a interpretare l'ambiente. Gli algoritmi analizzano questi dati per navigare, evitare ostacoli e seguire le regole del traffico.

D. Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma?

R. L’intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma viene utilizzata per il rilevamento, il processo decisionale, la modellazione predittiva e l’elaborazione del linguaggio naturale. Ciò consente loro di rilevare oggetti, prevedere comportamenti, pianificare percorsi e comunicare con i passeggeri, garantendo un'esperienza di guida sicura.

D. Qual è il futuro dell'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma?

R. I progressi nelle capacità dell’intelligenza artificiale introdurranno una serie di funzionalità autonome che porteranno efficienza, sicurezza e affidabilità alle auto a guida autonoma. Questi progressi mantengono la promessa di sbloccare l’innovazione più recente, rendendo la guida autonoma il futuro delle soluzioni di mobilità.