L’INTERVISTA

Marco Bazzani, Innovation Manager Teoresi: “Così alleniamo il ‘cervello’ dell’auto a guida autonoma”



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Marco Bazzani, Innovation Manager di Teoresi Group, spiega come questo gruppo internazionale con sede a Torino sta lavorando sulle tecnologie per la guida autonoma e connessa e come sta addestrando i veicoli-prototipi a vedere ed evitare gli ostacoli. I rischi, le sfide, le opportunità

Pubblicato il 8 mag 2024

Luciana Maci

Coordinatrice editoriale EconomyUp



bazzani
Marco Bazzani, Innovation Manager Teoresi

Allenare il “cervello” dell’auto connessa a visualizzare e riconoscere l’ambiente circostante e decidere di conseguenza come muoversi, evitando ostacoli, pedoni e altri mezzi sulla strada: è questa, in estrema sintesi, una delle più recenti attività di Teoresi Group, società internazionale di ingegneria che punta a supportare le aziende nella creazione di progetti con le tecnologie più all’avanguardia per auto elettrica e a guida autonoma (e non solo). “Nel nostro sviluppo di un prototipo di auto driverless – dice ad EconomyUp Marco Bazzani, Innovation Manager di Teoresi Group – abbiamo ‘allenato’ il ‘cervello’ del veicolo grazie alle telecamere e ai sensori posizionati sulla vettura che catturano le immagini e le informazioni sull’ambiente circostante e le inviano al computer di bordo. Per addestrare l’auto a muoversi su questo percorso, è stata realizzata una palestra virtuale, cioè un simulatore attraverso cui il cervello dell’auto poteva fare delle ‘prove su strada’. Una volta completato l’addestramento, è stato possibile effettuare la prova vera e propria, in una strada privata all’interno della sede Teoresi, dove il veicolo ha dimostrato di essere in grado di individuare l’attraversamento di un pedone e quindi fermarsi per evitare l’impatto”.

Un prototipo sviluppato a seguito della partecipazione al progetto europeo Envelope, avviato a gennaio 2024, che vuole promuovere l’uso dello standard 5G e lo sviluppo del futuro 6G nel settore della mobilità urbana, concentrandosi sulla guida autonoma e connessa. Ma le attività del Gruppo sono ampie e variegate. Vediamo in cosa consistono.

Cosa fa Teoresi

Basato a Torino e guidato dal CEO e presidente Valter Brasso, Teoresi Group ha acquisito competenze globali in ambito engineering e in machine learning, occupandosi di sviluppare l’intelligenza delle macchine, aggiungendo ai dispositivi il “cervello” che li rende smart. Forte di una competenza costruita insieme a grandi clienti automotive internazionali, Teoresi ha inizialmente maturato la sua expertise nello sviluppo di progetti tecnologici nell’ambito dei trasporti che abbinano alle conoscenze pregresse sulla dinamica e controllo del veicolo nuove tematiche della guida assistita. Anche grazie a queste esperienze, oggi Teoresi è in grado di fornire soluzioni plug and play per tutte le industry, con particolare attenzione ad automotive, ferroviario, aerospazio e urban mobility, smart factory, scienze della vita e fintech.

Marco Bazzani: un manager che scommette sulla cross fertilization

Ingegner Bazzani, come è arrivato a occuparsi di innovazione nella smart mobility e quale contributo intende dare al settore?

Sono particolarmente appassionato di smart mobility e life sciences, settori cruciali per lo sviluppo di smart city sostenibili. In Teoresi ho l’opportunità di contribuire a iniziative di ricerca e sviluppo con impatto concreto partendo da un approccio di cross fertilization, quello che ho sempre coltivato. Il mio contributo si basa sull’esperienza in progetti europei: offro a Teoresi e all’intero settore un network internazionale, conoscenze su sperimentazioni globali e competenze sulle tecnologie avanzate per promuovere questo sviluppo.

Il progetto ENVELOPE

Come il progetto ENVELOPE si inserisce nel contesto più ampio dell’impegno di Teoresi per promuovere la smart mobility?

Il progetto europeo Envelope, avviato a gennaio 2024, mira a promuovere l’uso dello standard 5G e lo sviluppo del futuro 6G nel settore della mobilità urbana, concentrandosi sulla guida autonoma e connessa. Il suo scopo principale è quello di creare l’infrastruttura di connettività per permettere la comunicazione tra veicoli autonomi e infrastrutture urbane, garantendo sicurezza nel traffico urbano e consentendo la rapida trasmissione dei dati raccolti dai veicoli. Teoresi contribuisce al progetto con due prototipi di auto dotati di avanzati sistemi di sensori, in grado di navigare autonomamente, dimostrando così il suo impegno nello sviluppo di tecnologie per la guida autonoma e cooperativa.

In che modo la tecnologia 5G e le future implementazioni del 6G sono essenziali per il successo e lo sviluppo della mobilità autonoma e connessa?

La connettività, garantita dal 5G e dal futuro 6G, è cruciale per le smart city e per una mobilità sostenibile, permettendo ai veicoli di connettersi tra loro e con l’infrastruttura urbana. Il progetto ENVELOPE dimostrerà come la guida autonoma, supportata da una copertura 5G e 6G, possa migliorare la sicurezza stradale mediante la condivisione di dati in tempo reale. Ciò include l’uso di veicoli autonomi come sensori mobili per analizzare le dinamiche degli incidenti o rilevare cambiamenti nell’ambiente circostante, contribuendo così alla creazione di città più sicure.

Come gestite in Teoresi l’integrazione delle diverse tecnologie, come il 5G, i sensori avanzati e l’intelligenza artificiale, nei vostri progetti di veicoli autonomi e connessi?

Teoresi Group lavora su soluzioni innovative per integrare dati da sensori e sistemi di guida assistita. Negli ultimi anni, il campo della guida autonoma ha compiuto significativi progressi grazie a tecnologie come l’intelligenza artificiale, il machine learning, l’Internet of Things e la connettività 5G. Questi sviluppi stanno trasformando l’industria automobilistica verso veicoli elettrici e sistemi di intelligenza artificiale interconnessi per una guida più autonoma, sicura e connessa. Questa rivoluzione, già in atto, deve molto alla progressiva elettrificazione dei veicoli e alla loro trasformazione in piattaforme multimediali avanzate, con software che supera in quantità quello presente in altri mezzi di trasporto. Le auto diventano centri multimediali che offrono servizi vari, dalla navigazione alla sicurezza, grazie all’implementazione di nuovi software su hardware dedicato.

Quali sono le principali sfide che avete incontrato nello sviluppo del prototipo di vettura a guida autonoma e quali soluzioni innovative avete adottato per superarle?

La prima sfida è stata “allenare” il “cervello” dell’auto a visualizzare e riconoscere l’ambiente circostante e decidere di conseguenza come muoversi, riconoscendo ed evitando ostacoli, pedoni e altri mezzi sulla strada. Questo è possibile grazie alle telecamere e ai sensori posizionati sulla vettura che catturano le immagini e le informazioni sull’ambiente circostante e inviano queste informazioni al computer di bordo. Per addestrare l’auto a muoversi in autonomia e in sicurezza lungo questo “percorso”, è stata realizzata una “palestra virtuale”, cioè un simulatore attraverso cui il cervello dell’auto poteva fare delle “prove su strada”, allenandosi a riconoscere traiettoria e ostacoli sul cammino. Una volta completato l’addestramento, è stato possibile effettuare la prova su strada vera e propria, in una strada privata all’interno della sede Teoresi, dove il veicolo ha dimostrato di essere in grado di muoversi in rettilineo, effettuare la svolta a sinistra e individuare l’attraversamento di un pedone e quindi fermarsi per evitare l’impatto.

Quali rischi e criticità in ambito cybersecurity?

Qualunque dispositivo connesso è a rischio, soprattutto se la connessione è wireless come nel caso dell’auto, in cui sono presenti connessioni bluetooth, wifi, 4G, 5G, e, in futuro, anche 6G. Il rischio più critico è quello che impatta la safety, che riguarda l’attacco a elementi indispensabili per la guida come freni, sterzo, acceleratore. Altri aspetti sono invece più legati ai concetti di cybersecurity tradizionali, come la privacy: all’interno dell’auto sono presenti dati privati, che rivelano infrazioni e dati di geolocalizzazione con l’orario e il percorso degli spostamenti, la rubrica personale e la lista di chiamate effettuate e ricevute senza considerare le varie telecamere ei microfoni interni alla vettura. Infine bisogna considerare il rischio finanziario ed economico che può avvenire in caso di furto del veicolo o in caso di furto di mezzi di pagamento memorizzati all’interno del veicolo. Di conseguenza nei prossimi anni la gestione della cybersecurity diventerà un elemento importante tra i criteri di scelta valutati per l’acquisto di un’auto: misurazioni biometriche, monitoraggio dello stile di guida, prevenzione degli attacchi di sonnolenza sono solo alcune delle funzioni su cui Teoresi lavora al fianco di aziende e istituti di ricerca per facilitare un salto tecnologico del comparto. Il tutto sviluppando soluzioni per la cybersecurity, per contrastare la possibilità di attacchi e hackeraggi.

Competenze per la mobilità: come le individua e le sviluppa Teoresi

Come identificate e valutate le nuove competenze che possono avere un impatto diretto nel mondo del business della mobilità?

Riteniamo importante la sinergia tra università e imprese per sostenere l’innovazione, facilitando una dinamica collaborazione tra studenti e mondo del lavoro, nonché tra aziende e formazione accademica. Attraverso questa collaborazione, si mira allo sviluppo delle competenze tecniche e delle soft skill degli studenti, inserendoli in contesti di ricerca avanzata. Teoresi collabora con 16 università italiane, finanziando ricerca accademica per promuovere la crescita di giovani professionisti. Tra il 2022 e il 2023, ha supportato 58 tesi di laurea e finanziato 3 borse di studio di dottorato e assegni di ricerca, con un investimento totale di oltre 110 mila euro. I progetti finanziati spaziano dall’intelligenza artificiale applicata a Life Science e Fintech, alla smart mobility e veicoli a energia alternativa, evidenziando l’impegno di Teoresi nel collegare ricerca accademica e applicazioni pratiche in azienda.

In termini di sostenibilità ed inclusione, quali sono le strategie specifiche che Teoresi Group sta implementando per assicurare che l’innovazione tecnologica vada di pari passo con la responsabilità sociale e ambientale?

Per Teoresi, la sostenibilità e l’inclusione rappresentano valori fondamentali, con l’obiettivo di valutare l’impatto sociale e ambientale dell’azienda in modo olistico. Questo impegno si traduce non solo nella misurazione e comunicazione tramite il bilancio di sostenibilità, ma anche nell’applicare principi di sostenibilità all’innovazione e alle nuove tecnologie. L’attenzione quotidiana verso l’aspetto sociale e il valore delle persone enfatizza l’importanza del pensiero laterale e della contaminazione di idee, migliorando significativamente la vita lavorativa dei collaboratori e promuovendo un ambiente di lavoro etico e orientato al futuro.

Usare l’Ai in modo responsabile: ecco come

Considerando l’importanza crescente dell’intelligenza artificiale in vari settori, come si posiziona Teoresi Group nel dibattito sull’etica AI e quali misure avete adottato per assicurare che il suo utilizzo sia responsabile?

Teoresi integra l’intelligenza artificiale (AI) nei suoi processi di ricerca e sviluppo, adottando un approccio innovativo ed etico in vari ambiti, come la telemedicina e la guida autonoma. L’azienda è attenta ai rischi di discriminazione legati ai pregiudizi nei dati di addestramento degli algoritmi di apprendimento automatico e ha avviato un progetto pilota nel 2023 per promuovere la consapevolezza sul tema della diversità e inclusione (D&I) utilizzando l’AI generativa. Inoltre, Teoresi sfrutta l’AI come strumento di comunicazione, avendo realizzato campagne con immagini generate tramite AI e avviato progetti collaborativi di creazione visiva con il collettivo AI/CC.

Parallelamente, nell’ambito Life Science, la trasparenza nell’uso dell’AI è cruciale per evitare ambiguità e identificare responsabilità, con la potenziale introduzione di un “passaporto dell’AI” da parte degli enti regolatori per migliorare la tracciabilità e la trasparenza. Questo documento dovrebbe coprire gli strumenti di AI, l’uso previsto e i dettagli sui modelli e dati utilizzati. Data la natura dinamica dell’AI medica, che evolve con nuovi dati e strumenti, è essenziale non solo documentare lo sviluppo, ma anche monitorare i modelli e il loro funzionamento post-implementazione per identificare tempestivamente eventuali rischi.

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