Intelligenza artificiale, ecco come rivoluzionerà il mondo delle auto

Macchine che frenano al nostro posto, ci suggeriscono i ristoranti dove andare o ci ricordano di fare la spesa, ci avvisano di possibili guasti prima che si verifichino e intanto registrano i nostri comportamenti a rischio: tutto questo sarà possibile grazie all’AI. Le grandi case automobilistiche ci stanno lavorando, anche con le startup

Pubblicato il 02 Mar 2017

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In un futuro non molto lontano le nostre automobili freneranno in automatico in vista di un pericolo, ci consentiranno di rispondere a email o consultare le app sullo smartphone soltanto grazie ai comandi vocali, ci permetterano di pagare il rifornimento di carburante restando seduti al volante, ci suggeriranno i ristoranti più vicini adatti ai nostri gusti, ci faranno capire quando sta per verificarsi un guasto e ci consentiranno addirittura di ricevere alert se i nostri figli stanno superando i limiti di velocità. Quando non si guideranno completamente da sole. Questo grazie alle applicazioni di Intelligenza Artificiale (AI), che il settore dell’automotive utilizza con sempre maggiore frequenza. La “scienza di far fare ai computer cose che richiedono intelligenza quando vengono fatte dagli esseri umani” interessa trasversalmente vari settori, dal manifatturiero al finance, dall’healthcare al digital marketing. Ma sta diventando protagonista anche per ciò che riguarda design, sviluppo, produzione e commercializzazione di autoveicoli.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale

Qualche esempio: si va dalla partnership di IBM Watson e General Motors per lo sviluppo di una piattaforma in grado di mettere automaticamente in contatto il guidatore con aziende o servizi connessi che si trovano in prossimità della sua auto, al tool di gestione dei viaggi in auto proposto da BMW grazie alla collaborazione con Microsoft fino agli investimenti da un miliardo di dollari di Toyota nella tecnologia di guida autonoma basata sull’Artificial Intelligence. Sono solo alcuni dei casi in cui i player dell’industria dell’automotive stanno cercando di capitalizzare i recenti progressi compiuti dalla tecnologia basata sull’Artificial Intelligence.

Ad attirare maggiormente la curiosità del grande pubblico sono le driverless car, le auto a guida autonoma, che utilizzano la tecnologia di Autonomous Motion&Handling. Ma i settori di applicazione dell’AI all’automotive sono svariati. Vediamoli uno per uno.

GUIDA ASSISTITA

Driverless Cars, Auto a guida autonoma

I primi tentativi di creare le auto “che si guidano da sole” sono cominciati negli anni Settanta, ma l’assenza di tecnologie adeguate ha fatto sì che, per anni, restassero solo progetti. Con lo sviluppo di computer molto piccoli e potenti, del sistema GPS e soprattutto dell’Intelligenza Artificiale, le auto a guida autonoma stanno per diventare una realtà.

“Nel lungo periodo nessuno comprerà un’auto che non sia autonoma: possedere un veicolo che non si guida da solo sarà come avere un cavallo. Potrai tenerlo e usarlo per ragioni sentimentali, ma non per un uso quotidiano” ha detto Elon Musk, numero uno di Tesla, società statunitense dell’automotive e dell’energia. Non a caso Tesla, insieme a Google, è uno dei colossi internazionali più impegnati nello sviluppo della self driving car o driveless car. Entrambi stanno investendo milioni di dollari in questo tipo di tecnologia e nei team di Ricerca e Sviluppo che se ne devono occupare. Ma anche nomi eccellenti dell’industria automobilistica quali Bmw, Audi, Volvo, Mercedes, Toyota, Nissan, Jaguar, Land Rover e Fca si stanno dando da fare in questo senso.

L’ultimo caso in ordine di tempo è quello di Ford che ha acquisito per circa un miliardo di dollari una startup impegnata a sviluppare un software d’intelligenza artificiale, Argo AI, fondata da ex manager di Google e Uber.

Della Google Car si è parlato e si continua a parlare diffusamente. Tesla ha annunciato lo scorso ottobre che tutti i suoi nuovi veicoli saranno equipaggiati con l’hardware necessario alla guida autonoma. Tuttavia occorre una validazione del software e l’approvazione di un regolamento prima che le auto possano passare alla modalità driverless.

Persino un outsider come Uber, player della marketplace economy, sta sperimentando l’AI per le self driving cars. Dopo aver assunto centinaia di ingegneri e alcuni meccanici, la startup di San Francisco, nata per fornire un’applicazione per chiamare un autista da smartphone, ha annunciato una flotta di Volvo a guida totalmente autonoma per il 2021. La società sembra convinta che, per quella data, gli autisti al suo servizio si estingueranno a Pittsburg, la località dove ha intenzione di cominciare i primi test.

Driver-Assist Features, Assistenza al guidatore

Se le compagnie che lavorano su modelli completamente a guida autonoma sono ancora relativamente

poche, un crescente numero di produttori si sta orientando verso servizi basati sull’utilizzo di tecnologie di Intelligenza Artificiale che possano assistere il guidatore e, in specifici casi, lo possano sostituire: freni automatici, sistemi per evitare collisioni, sistemi di allerta per segnalazioni relative alla presenza di pedoni o ciclisti, sistemi di allerta sul traffico e cruscotti intelligenti.

CLOUD-HOSTED INTELLIGENCE

Il Cloud Computing presenta determinati vantaggi che lo rendono la piattaforma perfetta per implementare la tecnologia AI nel campo dell’automotive. Tra questi vantaggi ci sono la velocità di processamento, gli analytics e l’accesso ai big data e la connettività centralizzata. Attualmente, grazie alle piattaforme cloud-based, è possibile:
-Localizzare distributori di carburante e consentire al guidatore di pagare restando all’interno della propria auto.
-Identificare nell’immediata prossimità dell’autovettura i ristoranti più simili a quelli frequentati in passato dal guidatore
– Fornire soluzioni di pagamento basate sui token, tecnologia in grado di proteggere dalle frodi
– Ricordare al guidatore di acquistare certi articoli per la casa nel momento in cui si avvicina a determinati punti vendita
– Ordinare cibo in automatico quando il guidatore si avvicina a determinati ristoranti

Presso il nuovo Visa Innovation Center inaugurato di recente a Londra, per esempio, vengono mostrati prototipi di sistemi di pagamento per auto connesse che consentiranno di fare rifornimento di carburante senza uscire dall’automobile o di pagare in automatico la tariffa per le zone a traffico limitato in prossimità dell’ingresso della vettura in quell’area.

Intanto General Motors e IBM stanno sviluppando quella che è stata definita la “prima piattaforma cognitiva in mobilità”, utilizzando il più recente supercomputer per l’apprendimento sfornato da IBM Watson. Nelle automobili che avranno installato il nuovo prodotto – una sorta di versione avanzata dell’offerta di GM chiamata ‘OnStarGo’ – la vettura sarà più ‘consapevole’ di ciò che la circonda e maggiormente in grado di automatizzare le interazioni con il guidatore e con aziende e servizi localizzabili in prossimità della macchina. Il sistema è simile ad Alexa di Amazon, in quanto è pensato per consentire all’automobile di collegarsi con i servizi connessi che le sono intorno.

BMW, invece, grazie a una soluzione di ntelligenza Artificiale fornita da Microsoft, ha costruito una piattaforma connessa che fornisce agli abbonati un tool di gestione dei viaggi. Lo strumento raccoglie e analizza informazioni sulle condizioni del traffico e sul calendario individuale di chi si è abbonato al servizio, più contatti, messaggistica, applicazioni e abitudini. Dopodiché è in grado di comunicargli quando deve partire, dove deve andare e come raggiungere una determinata località.

INTERNET OF THINGS

Gli analisti stimano che, entro il 2020, quasi 250 milioni di automobili saranno connesse a Internet. I nuovi veicoli saranno dotati di una serie di sensori, applicazioni di connettività “embedded” e funzionalità geo-analitiche potenziate di elaborazione dei big data. L’Internet of Things (Iot), l’estensione di Internet al mondo degli oggetti e dei luoghi concreti, sarà dunque tra i protagonisti dell’automotive del futuro. Come? Ecco alcuni esempi concreti.
– Attraverso l’IoT i rivenditori potranno diagnosticare e correggere determinate performance dell’autovettura senza che il proprietario del veicolo debba recarsi in sede.
– Saranno gli stessi autoveicoli a “riferire” direttamente ai responsabili di un determinato parco auto il carburante utilizzato e i relativi costi
-Gli autoveicoli potranno inviare in automatico, attraverso i propri sensori IoT, dati ai produttori di auto, consentendo in questo modo a chi le progetta di effettuare miglioramenti nei modelli futuri
– I sensori smart all’interno delle automobili potranno individuare emergenze mediche, quali per esempio un malore del conducente, e chiamare il pronto soccorso.

L’auto è una miniera di dati e tutti li vogliono

Sono davvero numerose le opportunità che l’Internet delle Cose offre al mondo delle auto. L’ha capito, tra gli altri, Uber, che ha cominciato a usare i servizi di Intelligenza Artificiale forniti da Microsoft Cognitive Services per la sua nuova soluzione chiamata Real-Time ID Check: consente di verificare l’identità degli autisti di Uber per contribuire a proteggere i loro account da eventuali frodi e garantire ulteriore sicurezza ai passeggeri che utilizzano l’applicazione.

Una delle startup che si sta facendo strada in questo campo è Preteckt, lanciata nel 2014 a Memphis, Tennessee, in grado di prevedere le necessità di un parco camion prima ancora che gli automezzi si guastino. “Attualmente l’unica soluzione è la diagnostica remota, in grado di prevedere il guasto di un camion circa 30 secondi prima che questo si verifichi – spiega il Ceo Peter (Sasha) Kucharczyk – invece noi siamo in grado di capire, con una percentuale di sicurezza dell’87%, quale automezzo incorrerà in problemi prima ancora che lasci la rimessa, individuando anche la natura del problema”. I sensori installati da Preteckt all’interno dei camion sono in grado di leggere migliaia di dati per minuto. Queste informazioni vengono utilizzate per confrontare tra loro i camion di ciascuna flotta e individuare quelli che potrebbero manifestare problemi di qualsiasi tipo, da quelli elettrici a quelli meccanici. Gli esiti della procedura vengono inoltrati agli addetti alla manutenzione che possono così adottare i provvedimenti più adeguati. Finora la startup ha ricevuto 475mila dollari in quattro round di finanziamenti da due diversi investitori.

ENHANCED CONNECTIVITY, CONNETTIVITÀ POTENZIATA

Uno dei trend emergenti nella tecnologia per il settore automotive è incentrato sulla possibilità di mantenere le persone “sempre connesse”. I sistemi di Intelligenza Artificiale consentono a guidatori e passeggeri di ricevere e inviare email, effettuare ricerche su Internet e interagire con le app sul loro smartphone, il tutto esclusivamente attraverso i comandi vocali. Presto alcuni modelli di veicoli includeranno il loro WiFi hotspot. I genitori riceveranno alert ogni volta che i giovani figli supereranno un determinato limite di velocità o usciranno fuori da un determinato raggio d’azione. Ma probabilmente il contribuito più significativo dell’Artificial Intelligence usata in chiave di connettività è rendere i veicoli più sicuri. La tecnologia vehicle-to-vehicle (V2V) consentirà alle auto connesse di comunicare tra loro: ciascuna sarà in grado di informare le altre su cosa sta facendo. Per esempio se un conducente non si ferma al semaforo rosso, la sua autovettura lo comunicherà in automatico ad altre auto connesse nelle vicinanze, che potranno arrivare ad attivare – sempre in automatico – un sistema di frenata.

INTELLIGENT INSURANCE RISK ASSESSMENT

Le compagnie assicurative, sempre alla ricerca di soluzioni per ridurre i rischi, stanno avviando collaborazioni con società tecnologiche e dell’automotive per cercare di identificare i guidatori maggiormente a rischio. Una di queste partnership coinvolge una startup, Nauto, insieme a BMW i Ventures, l’Istituto di Ricerca Toyota e il gruppo Allianz. Attraverso l’utilizzo della tecnologia di Artificial Intelligence nota come Deep Learning, Nauto, basata a Palo Alto (California), sta sviluppando una piattaforma cloud-based in grado di tracciare gli alert rivolti al conducente, le sue sviste e le abitudini di guida insicure. In questo modo le compagnie assicurative possono individuare i guidatori più pericolosi e modificare il premio assicurativo in base al loro identikit.

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