* Dimostrazioni di guida al CES di Las Vegas: la Audi Q7 deep learning concept testimonia
la capacità di apprendimento delle automobili * Stretta collaborazione con
aziende leader del settore elettronico: Audi
sviluppa la guida pilotata assieme a
NVIDIA e Mobileye
L’intelligenza
artificiale è una tecnologia chiave per la guida pilotata. Continuando ad
ampliare il know-how fondamentale nel campo del Machine Learning, Audi ha presentato
al CES di Las Vegas una concept car a guida pilotata nata dalla collaborazione
con NVIDIA.
Nell’ambito del
keynote NVIDIA che si terrà al CES, Audi ha dato una dimostrazione
dell’intelligenza della Audi Q7 deep learning concept. L’auto, orientandosi
attraverso una telecamera anteriore con risoluzione a 2 Megapixel, comunica con
un’unità di calcolo NVIDIA Drive PX 2 che a sua volta controlla lo sterzo con
la massima precisione. Le prestazioni della centralina sono messe a punto
appositamente per le applicazioni nel campo della guida pilotata.
Il nucleo del software è costituito da reti neurali che gli
esperti di Audi e NVIDIA hanno
istruito in modo mirato per la guida autonoma e il riconoscimento di
segnalazioni dinamiche per la regolazione del traffico. Inizialmente la Audi Q7 deep learning concept ha
appreso il percorso osservandolo con telecamere di addestramento supplementari
nel corso di molteplici guide con un vero pilota, durante le quali è stato
creato il nesso tra le reazioni del conducente e gli eventi conosciuti dalle
telecamere. Di conseguenza, nelle dimostrazioni di guida successive l’auto è in
grado di interpretare direttamente le segnalazioni, come ad esempio una
segnalazione stradale luminosa provvisoria, e di intervenire conformemente alle
circostanze modificando immediatamente la strategia di guida e scegliendo il percorso
breve o il percorso lungo a seconda della segnalazione. Il sistema è in grado
di gestire fattori di disturbo quali variazioni nelle condizioni di luminosità
o meteorologiche ed è quindi in grado di funzionare perfettamente sia di giorno
che di notte, anche in presenza di un irraggiamento solare diretto o di una
intensa luce artificiale.
I metodi di apprendimento utilizzati per la Audi Q7 deep
learning concept sono simili al sistema di auto-apprendimento denominato Deep
Reinforcement Learning, sul quale era incentrata la presentazione di Audi al NIPS di Barcellona. In questo caso le reti
neurali, simili al cervello umano, erano state addestrate per un’applicazione
specifica. Mentre il modellino in scala 1:8 utilizzato al NIPS ha imparato a
parcheggiare per errori e tentativi, la rete della Audi Q7 deep learning
concept apprende anche dal conducente, oltre ovviamente ad acquisire i dati
concreti e rilevanti durante le guide di addestramento.
L’intelligenza artificiale è una tecnologia chiave fondamentale
per la guida pilotata e Audi collabora a stretto contatto con le aziende leader
del settore elettronico, valutando assieme ai suoi partner i diversi approcci e
metodi dell’apprendimento automatico. L’obiettivo è quello di trovare i metodi
più adatti alle diverse applicazioni, con la consapevolezza che le
collaborazioni tra settore automobilistico e settore della tecnologia
informatica sono di enorme valore per la futura implementazione su auto di
serie.
La massima competenza nel campo dei semiconduttori è
appannaggio di NVIDIA. La collaborazione tra Audi e NVIDIA risale al 2005, già
nel 2007 Audi A4 si avvaleva di un chip NVIDIA e due anni dopo Audi A8
raggiungeva un nuovo livello nel campo della rappresentazione visiva. Nel
pianale modulare di infotainment (MIB) introdotto nel 2013 era integrato il
processore NVIDIA Tegra 2, mentre nel MIB2, installato nel 2015 a bordo della
Audi Q7 è integrato il processore NVIDIA T 30.
Il successivo
ampliamento del pianale sarà la versione MIB2+ che farà il suo esordio
quest’anno a bordo della nuova generazione di Audi A8. Il suo elemento
principale è il processore Tegra K1 che grazie alla sua elevata potenza di
calcolo supporta svariati display ad alta risoluzione, tra cui l’Audi virtual
cockpit di seconda generazione, e permette nuove funzioni di infotainment. La
connessione di informazioni onboard con informazioni online fa sì che l’auto
diventi una parte sempre più integrante del cloud. Oltre al MIB2+, con la nuova
Audi A8 fa il suo ingresso nella produzione di serie la centralina dei sistemi
di assistenza alla guida zFAS. Anche in questo caso viene utilizzato il
processore K1, in seguito è già previsto l’uso del processore NVIDIA X1. In
futuro Audi e NVIDIA rafforzeranno la loro pluriennale partnership, unendo il know-how
di NVIDIA nel campo dell’ambiente di sviluppo per le applicazioni IA con il
bagaglio di esperienza di Audi nel campo dell’automazione dei veicoli.
Nella zFAS è integrato anche il chip per l’elaborazione di
immagini di Mobileye, un altro partner Audi fondamentale. L’azienda high-tech
israeliana ha conquistato la posizione di leadership a livello mondiale per
quanto riguarda il riconoscimento di immagini in campo automobilistico. Oggi
alcune vetture Audi, come la Audi Q7 la A4, la A5 e la nuova Q5, montano una
telecamera Mobileye il cui software di elaborazione delle immagini è in grado
di riconoscere numerosi oggetti, tra cui linee di demarcazione delle corsie,
veicoli, segnali stradali e pedoni. Attualmente, le caratteristiche in base
alle quali vengono classificati in modo univoco tutti gli oggetti da
riconoscere vengono definite quasi esclusivamente in modo manuale.
Con la nuova Audi A8, Audi e Mobileye presentano la variante
successiva; per la prima volta l’elaborazione delle immagini si avvale dei
metodi del deep learning, riducendo sensibilmente il tempo di apprendimento
manuale durante la fase di sviluppo. Grazie alle reti neurali, il sistema
impara autonomamente quali sono le caratteristiche idonee e rilevanti per
l’identificazione dei vari oggetti. Questo metodo permette all’auto di
riconoscere aree liberamente percorribili, un presupposto fondamentale per la
sicurezza della guida pilotata.
Sulla nuova A8, per
la prima volta Audi installa di serie il Traffic Jam Pilot, la prima
funzione di guida automatica che, in determinate circostanze, permette al
conducente di demandare la responsabilità della guida completamente alla
vettura. Si tratta del primo passo lungo il cammino che all’inizio del prossimo
decennio vedrà aumentare le situazioni in cui verrà implementato un livello di
automazione ancora più avanzato.
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