Guida autonoma: è più efficiente se imita l’uomo

Ricercatori della Deakin University in Australia hanno pubblicato uno studio su «Ieee/Caa Journal di Automatica Sinica», secondo il quale è possibile migliorare considerevolmente le prestazioni dei veicoli a guida autonoma, migliorandone i sensori e facendo sì che «imitino» il comportamento dei piloti in carne e ossa. Il team di ricerca ha implementato una tecnologia di «imitation learning», chiamata anche «learning from demonstration». Un operatore umano guida un veicolo dotato di tre telecamere, che osservano l’ambiente circostante dalla parte anteriore e da ciascun lato dell’auto. I dati vengono quindi elaborati attraverso una rete neurale – un sistema informatico basato sul modo in cui i neuroni del cervello interagiscono per elaborare le informazioni – che consente ai veicoli di prendere decisioni in base a ciò che hanno appreso osservando l’essere umano che guida.

«L’aspettativa di questa procedura è quella di generare un modello esclusivamente dalle immagini riprese dalle telecamere», ha dichiarato l’autore del paper Saeid Nahavandi, professor Alfred Deakin, e direttore dell’Istituto per la ricerca e l’innovazione dei sistemi intelligenti alla Deakin University. «Il modello generato dovrebbe quindi guidare l’auto in modo autonomo». Aggiungendo: «Avere una visione affidabile e solida è un requisito obbligatorio nei veicoli autonomi e le reti neurali convoluzionali sono tra le reti neurali profonde di maggior successo per le applicazioni di elaborazione delle immagini».

Vi sono un paio di inconvenienti, tuttavia. Le reti neurali utilizzate, a esempio, richiedono una quantità significativa di dati per trovare una configurazione ottimale in grado di guidare un veicolo autonomo. «La selezione ottimale dei parametri della rete e della procedura di formazione è ancora una questione aperta che i ricercatori stanno attivamente studiando in tutto il mondo.» ha affermato Nahavand.