Guida autonoma l’auto che impara sognando

L’auto che sogna, costruita all’Università di Trento, ha il fascino di una replicante. Non ambisce, però, a diventare la protagonista di un film di fantascienza.

«In un’auto prototipo il software dell’agente che emula il comportamento di un guidatore umano e apprende come nel sonno.

L’auto che impara sognando…vorrebbe solo incontrare l’interesse dell’industria automobilistica.

Avendo dimostrato le sue abilità in un progetto di ricerca europeo potrebbe, con ulteriore ingegnerizzazione, essere pronta per il mercato.

Potrebbe dare un contributo importante al settore dei veicoli intelligenti ovvero mezzi a guida autonoma o a guida assistita che non riescono tuttora e nonostante le risorse finora spese ad avvicinarsi all’obiettivo del miliardo di miglia senza collisioni e che richiedono perciò un approccio radicalmente innovativo.

Delle potenzialità del sistema sviluppato negli ultimi tre anni nell’ambito del progetto Horizon2020 “Dreams4Cars” è convinto Mauro Da Lio, professore del Dipartimento di Ingegneria industriale dell’Ateneo di Trento, che ne è stato il coordinatore.

La tecnologia robotica di Dreams4Cars, come un “cervello artificiale” molto rudimentale, si ispira alla biologia e simula processi cognitivi umani sia durante la guida sia nella successiva rielaborazione, la fase che nell’uomo corrisponde al sonno e al sogno.

In questo modo il guidatore artificiale intende addestrare se stesso a situazioni critiche e a scenari immaginari, ottenuti ricombinando esperienze reali e che si potrebbero presentare sulla strada.

Lo scopo è far evolvere il sistema cognitivo artificiale di queste auto, quando non sono in esercizio. Il progetto adotta un approccio innovativo, ispirato a recenti ipotesi secondo cui il pensiero sarebbe una simulazione mentale di progressive azioni e conseguenti percezioni.

Dreams4Cars si prefiggeva, infatti, di accrescere la capacità dei veicoli intelligenti di operare correttamente anche in situazioni rare, quelle che portano a incidenti stradali.

Uno dei limiti degli approcci correnti per ottenere la guida autonoma, infatti, è quello di non essere abbastanza flessibile e in grado di gestire situazioni impreviste, che potrebbero realizzarsi di raro e quindi sconosciute con sufficiente dettaglio al progettista.

In altre parole, i sistemi di guida sviluppati finora mancano di autonomia intesa come capacità di affrontare e risolvere anche situazioni che non erano state considerate nella programmazione.

Ci sono ormai numerosi esempi di auto a guida autonoma che occasionalmente si trovano incapaci di agire o di agire correttamente. Rientra fra questi l’incidente occorso a Uber, nel quale il veicolo pur avendo individuato un ostacolo che non riusciva a classificare (un pedone che portava a mano una bicicletta) restava incapace di decidere, in attesa di sapere che cosa fosse il misterioso oggetto.

Da Lio racconta: «Negli anni finali del progetto Dreams4Cars abbiamo elaborato un piano di trasferimento tecnologico da cui emerge che il carattere fortemente innovativo di Dreams4Cars ne rende non immediata la penetrazione nel mercato automotive.

In ingegneria si tende infatti a preferire tecnologie consolidate, ma a rendere la nostra metodologia vincente potrebbero essere la richiesta di nuove idee che deriva dai limiti sempre più evidenti degli approcci tradizionali, rigidamente programmati, della guida autonoma».

Ora c’è una chance ulteriore. Il cervello artificiale di Dreams4Cars nelle scorse settimane è stato ammesso a IP Booster, un programma europeo che fornisce gratuitamente consulenza professionale e specializzata sulla proprietà intellettuale per sviluppare le migliori strategie di valorizzazione delle tecnologie.

Ad accompagnare il team nella candidatura sono state la Divisione Supporto Ricerca scientifica e Trasferimento tecnologico dell’Università di Trento e la Fondazione HIT – Hub Innovazione Trentino.

I servizi avanzati per l’analisi della proprietà intellettuale offerti dalla Commissione Europea tramite il progetto IP Booster sono finalizzati all’esplorazione del mercato potenziale per il software dell’agente che imita il comportamento umano e alla valutazione del panorama competitivo.

Nello specifico sono stati richiesti due servizi ad alto valore aggiunto relativi alla valutazione delle potenzialità dell’invenzione e del possibile posizionamento nel mercato per poterla valorizzare al massimo e la consulenza e il supporto nella negoziazione di accordi di trasferimento tecnologico che sono alla base del potenziale utilizzo economico dei risultati della ricerca pubblica.