Audi e NVIDIA e Mobileye: verso la guida pilotata grazie all’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è una tecnologia chiave per la guida pilotata. Continuando ad ampliare il know-how fondamentale nel campo del Machine Learning, Audi presenta 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 darà 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.