La guida autonoma: un sogno, da sempre sinonimo di futuro, che stiamo oramai rincorrendo da tanti anni. E’ vero, se ripensiamo a qualche decennio fa, oggi viviamo veramente nel futuro: ma il futuro, per chi ha studiato un po’ di matematica, si può definire un asintoto. Ci si avvicina ad esso, senza mai raggiungerlo. Proprio in virtù di ciò, oggi parleremo di un argomento spesso sottovalutato: i limiti (attuali) della guida autonoma.
Elon Musk stesso si è espresso recentemente a riguardo, sostenendo che il software è uno degli ultimi ostacoli sul cammino verso un futuro senza pilota. Ed è vero: i sensori che abbiamo, frutto di oramai decenni di perfezionamento, seppur migliorabili, sono accettabili per lo scopo. Ma la priorità, per poterli sfruttare a pieno, è creare un programma che porti un computer a pensare come un autista: quella è la parte difficile. Insegnare ad una macchina a pensare. Ci stiamo arrivando, ma i moderni approcci (reti neurali artificiali, ad esempio) richiedono ancora molte risorse, più di quelle che il bagagliaio di un’auto può contenere. E non è nemmeno il caso di adottare una soluzione di teleguida: immaginate cosa potrebbe succedere se, per un qualsiasi imprevisto, venisse a mancare il collegamento, ad esempio, mentre si sfreccia un autostrada.
E il problema del software non rientra solo nel mero algoritmo di guida, ma anche nei dati che gli diamo in pasto: quando oramai più di un decennio fa vennero lanciati i primi servizi come Google Maps, il loro scopo era fornire uno stradario virtuale, pertanto il loro essere derivati dalle mappe cartacee, li rende inadatti ad essere usati come input a un veicolo autonomo che, sulla base di questi dati, dovrà poi decidere come muoversi. Servono mappe più precise, e i principali player del settore se ne stanno accorgendo: Uber, nonostante la batosta economica recentemente presa in Cina, ha deciso di stanziare ben mezzo miliardo di dollari per creare un suo archivio di mappe ad alta qualità. Ed è possibile immaginare che l’acquisto di Here da parte del consorzio di case tedesche abbia un simile scopo: ottenere un’infrastruttura per fornire dati adeguati alle berline teutoniche che tra qualche anno sfrecceranno autonomamente sulle autobahn.
Vi sono già aziende al lavoro per risolvere questi problemi: la startup britannica FiveAI, ad esempio, attraverso lo sviluppo di un sistema di guida concettualmente diverso dagli attuali modelli “data driven” (che si basano fortemente sui dati preesistenti, in questo caso le mappe). Ma, come precisato sopra, per arrivare ad un prodotto degno di essere impiegato nel mondo reale ci vorranno anni ed ingenti investimenti, al momento attuale l’approccio migliore da seguire. In modo da creare automobili capaci di reagire agli imprevisti impossibili da evitare fintantoché veicoli autonomi e veicoli normali, guidati da imprevedibili esseri umani, condivideranno le stesse strade.
