martedì 13 febbraio 2018

Driverless car, problemi umani e non


Di auto a guida autonoma si sente parlare ormai da un po’. In Italia ancora non si vedono, per quanto i governanti stiano provando a legiferare al riguardo. Negli USA gli esperimenti stanno lasciando il posto a piccole realtà, ed ogni tanto accadono crash imprevisti, soprattutto con veicoli tradizionali. In alcuni filmati si osserva la gente in parte entusiasta ed in parte ancora timorosa. Non si può dire comunque che il feeling sia immediato. Fortunatamente ai progettisti di questi nuovi mezzi non manca la visione per capire eventuali inconvenienti che potranno presentarsi. Sia a livello umano che tecnico. 

La chinetosi (o cinetosi) è un piccolo disturbo che riguarda molte persone, a causa del quale non si riesce a leggere mentre ci si trova in un'auto che viaggia. Si tende ad attribuire ad una piccola malformazione congenita del sistema vestibolare (che sovrintende al nostro equilibrio ed è posizionato nell'orecchio interno). Il disturbo si accentua in viaggio perché all'encefalo arrivano segnali discordanti: l'occhio dice che, se leggiamo, siamo fermi, l'orecchio invece si accorge del moto a cui siamo sottoposti. Ne deriva la classica sensazione di nausea che può portare vomito. Se dunque viaggeremo senza guidare, qualcosa dovremo pur fare ma, se soffriamo di chinetosi, non saremo tanto a nostro agio.

Un team di ricerca del dipartimento di ricerca sui Trasporti, all'interno dell'Università del Michigan, ha appena brevettato  un dispositivo che potrebbe servire da contromisura alla chinetosi. L'idea che hanno escogitato è di far apparire una serie di piccole luci nella periferia del campo visivo di un potenziale sofferente, al fine di essere viste indipendentemente da ciò che la persona in questione sta guardando. Tali luci potrebbero essere montate in una cuffia, un cappello o sulla montatura di un paio di occhiali. Saranno controllati da vari sensori di movimento, in modo tale da imitare la velocità, il rollio, il beccheggio e gli altri movimenti di un veicolo. Ad esempio, LED posizionati sul lato di ciascun occhio potrebbero lampeggiare dalla parte anteriore a quella posteriore quando un veicolo sta avanzando e spegnersi quando sta frenando. Oppure, lampeggiare in sequenza verso sinistra/destra se la macchina sta svoltando a sinistra/destra. Per chi indossa un tale dispositivo, l'effetto sarebbe quello di fornire una risposta visiva che corrisponde ai movimenti che l'orecchio interno sta rilevando.

Un’altra tematica su cui i tecnici stanno lavorando è quella del consumo di energia dei veicoli autonomi. Una driverless car (auto senza conducente), con solo telecamere e radar, genera circa 6 GigaByte di dati ogni 30 secondi. Ma il valore sale se vi sono sensori aggiuntivi, come i Lidar. Tutti i dati devono essere combinati, ordinati e trasformati in un'immagine comprensibile per il computer a bordo, che deve ricevere le istruzioni su come muoversi. Ciò richiede un'enorme potenza di calcolo: i prototipi utilizzano circa 2.500 Watt (pensate che a 3.000 Watt scatta il contatore di casa), un valore che allo stato attuale potrà diminuire ma non in modo significativo. Mettere un tale sistema in una macchina con motore a combustione interna non ha senso, perché il consumo di carburante aumenterebbe enormemente e avremmo solo peggiorato l'impatto ambientale; allo stesso modo se pensiamo alle auto elettriche, la loro autonomia sarebbe davvero ridotta.

Senza soffermarsi su dettagli spinti, si può affermare che è partita la corsa verso processori ancora più veloci, più compatti e che dissipano meno energia degli attuali. Lo stanno già facendo giganti del settore, soprattutto la Nvidia, ma pure Intel, Qualcomm e la stessa Tesla che sviluppa internamente i microprocessori per gestire il suo autopilota. L'obiettivo, almeno per Nvidia, è di arrivare a 500 Watt con un massimo di 320 miliardi di operazioni al secondo; sembrano tante ma considerando che, ad ogni istante, l'auto senza conducente deve fare moltissime valutazioni, riconoscimenti, prendere decisioni non banali, potrebbero anche non essere sufficienti. E' insomma una sfida aperta che porterà, come ha affermato il responsabile Nvidia del settore automobilistico, Danny Shapiro, "il supercalcolo dal data center all'automobile".

Avere una visione molte volte aiuta. Comprendere in tempo utile quali potrebbero essere i problemi di un veicolo di trasporto che si preannuncia rivoluzionario è fondamentale. Se intanto però si provasse a migliorare il trasporto locale, se noi prendessimo sempre meno il mezzo privato e di più quello pubblico, e se andassimo di più a piedi che fa pure bene alla salute, sarebbe cosa buona e giusta. Amen.


(fonti http://econ.st/2rYTnoX ; http://bit.ly/2Eldp1L; si ringrazia il sito https://gateway-project.org.uk per la gentile concessione della foto)



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