Intelligenza Artificiale nei trasporti: veicoli autonomi e oltre

L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore dei trasporti, rendendolo più sicuro ed efficiente. Dalla guida autonoma alla gestione del traffico, scopriamo insieme le sue applicazioni.

Grazie alla facilità con cui possiamo accedere a strumenti di Intelligenza Artificiale dal nostro browser web preferito o dalle App di Intelligenza artificiale sempre più aziende stanno investendo in questa tecnologia. Nell’ambito sanitario e nell’automotive soprattutto, l’IA permette di automatizzare diverse attività e di velocizzare la produzione di prodotti e servizi.

Questi non sono però gli unici ambiti di applicazione, anzi, in questa guida focalizzeremo la nostra attenzione sull’intelligenza artificiale nei trasporti, in particolar modo sull’incidenza dei veicoli autonomi.

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Indice

Cos’è l’Intelligenza Artificiale nei trasporti

Nel settore dei trasporti l’intelligenza artificiale sta impattando in modo significativo, grazie soprattutto all’impiego di algoritmi capaci di analizzare enormi quantità di dati al fine di ottimizzare la mobilità. Nello specifico, vengono utilizzati gli ITS (Intelligent Transport Systems) che acquisiscono, elaborano e diffondono i dati. Un sistema di questo genere sta rivoluzionando il settore dell’automotive poiché indirizza la mobilità verso una maggiore efficienza energetica oltre che sicurezza e sostenibilità.

Con l’IA si possono implementare soluzioni per migliorare la sicurezza, sostenibilità ambientale e ovviamente la navigazione autonoma. I sistemi più avanzati permettono di ottenere informazioni in tempo reale sul traffico, sulle rotte da seguire e sulla disponibilità o meno di fare rifornimento di carburante durante il viaggio. Come puoi immaginare, se tutti utilizzassimo un veicolo “intelligente” ci sarebbe probabilmente meno traffico in città e potremmo spostarci con maggiore serenità.

Veicoli autonomi e AI nella guida autonoma

Sebbene tantissime aziende automobilistiche stiano investendo nell’IA per ottimizzare le informazioni per chi viaggia in auto, il fulcro della rivoluzione possiamo identificarlo nei veicoli autonomi.

Livelli di automazione nei veicoli

Quando ci riferiamo alla guida autonoma dei veicoli dobbiamo tener conto dei livelli di automazione che un veicolo può implementare con l’IA. Le aziende classificano le vetture dal livello 0 (nessuna automazione) al livello 5. Nello specifico questa classificazione è stata ideata dalla Society of Automotive Engineers che ha definito le linee guida per aziende e utenti.

• Con il livello 0 si intende la guida manuale
• Con il livello 5 una guida completamente autonoma.
• I livelli intermedi definiscono invece, le forme di assistenza, dei sistemi avanzati installati e dell’automazione parziale, che necessitano di un intervento del guidatore.

Sensori e algoritmi AI per la guida autonoma

Un’altra componente essenziale nella guida autonoma dei veicoli è da ricercare nella combinazione dei sensori, come telecamere, LIDAR, radar e algoritmi IA di apprendimento. La combinazione di questi elementi genera una disamina completa dell’ambiente circostante riducendo i pericoli e i malfunzionamenti. Ovviamente, più avanzati sono i sensori e gli algoritmi integrati e più sarà sicura ed efficace la guida autonoma.

Vantaggi e sfide della guida autonoma

Le aziende che stanno investendo nella guida autonoma hanno l’obiettivo di migliorare la sicurezza stradale e di ridurre la congestione del traffico, con annessa ottimizzazione dei consumi energetici.

L’IA ha, quindi, il compito di migliorare gli aspetti che ogni giorno un automobilista deve affrontare da solo, tenendo conto delle corrette normative vigenti in quel determinato Paese. Una sfida molto importante è, infatti, il quadro normativo, che al momento non è ancora ben definito dagli Organi preposti.

AI e mobilità intelligente: oltre i veicoli autonomi

Come avrai potuto dedurre, l’AI non ha solo il compito di migliorare la guida con i veicoli autonomi, ma estende le proprie capacità anche alla mobilità in generale.

Gestione del traffico con l’Intelligenza Artificiale

Tra i sistemi ITS AI più utilizzati troviamo quelli per monitorare e gestire il traffico in tempo reale, che usualmente sono integrati in sensori e telecamere dedicate. Grazie a questi prodotti si possono regolare semafori e gestire le aree ZTL per ottenere modifiche dinamiche.

AI nei trasporti pubblici

Così come troviamo tali soluzioni nei percorsi ottimizzati con big data e AI, infatti, l’intelligenza artificiale può analizzare i pattern di spostamento e modificare i percorsi. Da non sottovalutare nemmeno le tecnologie con chatbot che garantiscono informazioni in tempo reale agli utenti per informarli e supportarli durante gli spostamenti.

Logistica e trasporti merci

Però buona parte degli investimenti delle aziende vengono riversati nella logistica e nel trasporto merci; infatti, nella logistica l’IA può ottimizzare la gestione delle navette e pianificare i percorsi migliori riducendo costi e impatto sull’ambiente. Gli algoritmi IA analizzano le informazioni, come meteo, traffico e incidenti stradali, per determinare rotte efficienti e veloci.

Applicazioni pratiche dell’Intelligenza Artificiale nei trasporti

L’IA ha, quindi, la capacità di migliorare diversi aspetti della mobilità urbana ed extraurbana, ma quali applicazioni possiamo notare già adesso?

Tesla e il sistema Autopilot

Già da diversi anni Tesla ha implementato l’intelligenza artificiale per la guida autonoma dei suoi veicoli. Il sistema denominato Autopilot utilizza sensori e telecamere per monitorare l’ambiente circostante, così che le auto possano mantenere la corsia, regolare la velocità e aggiornare le rotte in tempo reale.

Google Waymo e le auto senza conducente

Molto interessante anche l’evoluzione dei taxi a guida autonoma, che grazie ai prodotti all’azienda Waymo, combina sensori LIDAR, radar e telecamere con modelli di Machine Learning. Tale soluzione consente già adesso di accedere a servizi di taxi autonomi in tante città americane.

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AI nelle smart city

Un’altra applicazione concreta nell’IA possiamo trovarla nei trasporti e nella gestione predittiva del traffico. Le smart city implementano sistemi con diverse soluzioni intelligenti, capaci di interconnettersi tra loro e monitorare il traffico in tempo reale. I sensori e le telecamere inviano le informazioni al sistema AI e dopo l’analisi delle stesse vengono calcolati non solo i percorsi migliori per ridurre il traffico, ma anche tutti i servizi di trasporto pubblico e la gestione dei parcheggi.

Piattaforme di ride-sharing intelligenti

Tantissimi grandi brand che dispongono di servizi di noleggio auto o di mobilità su strada sfruttano l’IA per ottimizzare le corse. Uber e Lyft, ad esempio, utilizzano l’intelligenza artificiale per ottimizzare l’abbinamento tra conducenti e passeggeri, prevedendo la domanda e determinando i prezzi migliori in modo dinamico. Uno strumento di questo tipo riduce non solo i tempi di attesa dei clienti, ma massimizza anche i consumi energetici.

Il futuro dell’AI nei trasporti

Le applicazioni pratiche appena elencate sono attualmente già disponibili nei Paesi più avanzati tecnologicamente e nelle smart city, ma cosa ci attende in futuro?

Integrazione con il 5G e IoT

Una facile previsione è l’integrazione con il 5G e l’Internet of Things, che migliorerà ulteriormente la comunicazione tra veicoli e infrastrutture intelligenti. Una maggiore velocità di trasferimento dati del 5G permetterà di inviare le informazioni con estrema rapidità, migliorando la sicurezza e l’efficienza complessiva dei sistemi di trasporto pubblico e privato.

Diverse aziende automobilistiche stanno già investendo in progetti in cui la comunicazione tra veicoli è veloce ed efficiente, ma alcuni limiti tecnici, come le interferenze tra le frequenze utilizzate, ne stanno rallentando l’implementazione.

Sostenibilità e riduzione dell’impatto ambientale

In futuro i veicoli elettrici autonomi avranno un impatto notevole anche sulla riduzione delle emissioni di CO2 nell’ambiente. La sostenibilità è un tema molto importante per le aziende automobilistiche che vogliono consolidarsi nel tempo; la produzione di veicoli elettrici autonomi con algoritmi di ottimizzazione dei consumi potrebbe contribuire tanto alla riduzione delle emissioni. L’IA ricoprirà un ruolo cruciale nella gestione della ricarica intelligente e nell’uso di tutte quelle soluzioni legate alle energie rinnovabili.

Sfide normative e accettazione sociale

Come ti abbiamo anticipato però, l’IA nei trasporti deve affrontare diverse sfide, tra cui una regolamentazione ancora in divenire. Le leggi su questo argomento sono ancora poco chiare e sarà indispensabile sviluppare una regolamentazione adeguata per ottenere dei benefici concreti dalle tecnologie autonome, sia per la sicurezza che per il comfort alla guida. L’adozione in grande scala dei trasporti AI è vincolata proprio alle normative, che definiranno i limiti e le potenzialità di tali tecnologie.