Si sta ricominciando a lavorare sulle auto a guida autonoma

Jonathan Vanian – La serrata mondiale del coronavirus ha costretto molte aziende che stanno sviluppando auto a guida autonoma a smettere di testare i loro veicoli. Questa è una brutta notizia per un’industria che di fatto è appena nata, perché l’apprendimento automatico su cui le auto fanno affidamento impara quello che sa dai test su strada.

Prendiamo in considerazione la società di trasporto passeggeri on demand Lyft, che fa parte delle molte aziende che sperimentano auto a guida autonoma. La scorsa settimana, la società ha dichiarato che avrebbe ripreso i test guidando i suoi veicoli autonomi su una pista di prova a Palo Alto, in California, dopo una pausa di tre mesi a causa della pandemia. Durante quei tre mesi, Lyft non ha lasciato il suo progetto di un’auto a guida autonoma in garage. Invece di guidare direttamente sull’asfalto, ha addestrato i suoi sistemi di apprendimento automatico su strade simulate, progettate per imitare il mondo reale.

L’idea di utilizzare la guida simulata per addestrare veicoli autonomi non è nuova. Ma la pandemia di coronavirus ha portato Lyft e altri, come la Waymo di Alphabet e la succursale di auto a guida autonoma Cruise di GM, a rafforzare la tecnologia di simulazione. Sameer Qureshi, un dirigente delle auto a guida autonoma di Lyft, ha detto a Fortune che le prossime settimane sono importanti perché Lyft sarà in grado di confrontare i suoi test simulati con la guida reale. Nel processo, Lyft imparerà come migliorare i suoi test simulati per essere più simili al mondo fisico.

 
Una simulazione tipica può richiedere a un veicolo autonomo di reagire correttamente a un attraversamento pedonale della strada (ovvero deve riconoscere l’individuo e quindi fermarsi). Nonostante lo scenario sia relativamente semplice, comporta numerose variabili che le auto potrebbero non prendere in considerazione, causando quindi una collisione. Ad esempio, i freni di un’auto a guida autonoma nella vita reale possono essere sottoposti a usura dopo un po’ di tempo, influenzando così il modo in cui l’auto si ferma, ha detto Qureshi. I simulatori di guida hanno difficoltà a tenere conto di una tale sfumatura, ma è un problema cruciale che può significare la differenza tra un’auto a guida autonoma che frena troppo (rovesciando il caffè dei passeggeri) o troppo poco (portando a una collisione). “A volte la simulazione non corrisponde al 100% a ciò che fanno le auto nella vita reale”, ha detto Qureshi.

Tornare sulla strada ha una grande importanza per Lyft, la cui tecnologia delle auto a guida autonoma è indietro rispetto alle altre società come Waymo e Cruise, secondo molti analisti. Qureshi ha riconosciuto che “le auto a guida autonoma sono un settore difficile”, ma ha sostenuto che Lyft ha dei vantaggi che possono essere trascurati. Uno riguarda i dati che la società raccoglie dal suo servizio normale di guida che può utilizzare per mettere a punto la sua tecnologia di guida autonoma, ha detto. Ad esempio, sa quali sono le strade più trafficate in alcune città e in che modo i temporali e la pioggia influenzano il traffico.

“Quindi non posso sostenere che siamo molto più avanti di tutti gli altri”, ha detto Qureshi. “Ma negli ultimi tre anni abbiamo fatto notevoli progressi”. Tuttavia, non aspettatevi che Lyft o qualsiasi altra società mettano presto in servizio i loro taxi a guida autonoma: la tecnologia deve ancora essere ulteriormente sviluppata. Come dice Qureshi, “passerà molto tempo prima che i veicoli autonomi sostituiscano completamente i conducenti umani”.