Driverless cars, la strada è ancora in salita


Approfondimento
Lorenzo Principali
strada

Lo scorso 10 marzo gli Stati Uniti hanno aperto la strada alla vendita di veicoli senza volante e pedali. Una curiosa notizia che sembrerebbe sottintendere una decisiva svolta nella diffusione delle auto a guida autonoma. Tuttavia allargando lo sguardo ai trend di medio-lungo periodo si osserva come le prospettive di adozione dei mezzi senza conducente non siano così rosee.

Ciò è dovuto in particolare alle difficoltà tecniche di implementazione di una guida realmente autonoma, al rapporto costi/benefici e anche, come emerso da molteplici ricerche, all’impatto non proprio positivo che tali dispositivi, se non correttamente regolati, potrebbero avere su traffico e consumi.

L’AUTORIZZAZIONE APPROVATA NEGLI USA

La National Highway Traffic Safety Administration ha dunque eliminato l’obbligo per i veicoli a guida autonoma di includere i convenzionali sistemi di controllo quali volante e pedali, consentendo alle aziende di costruire e distribuire veicoli autonomi senza controlli manuali purché soddisfino le norme di sicurezza in vigore. Attualmente le auto a guida autonoma in circolazione – per la verità sono un numero piuttosto esiguo anche negli Usa – includono controlli manuali per soddisfare gli standard di sicurezza federali e soprattutto per consentire al conducente di prendere il controllo del veicolo in determinate situazioni. Secondo le nuove regole, in particolare, le auto senza conducente dovranno continuare a fornire gli stessi elevati livelli di protezione degli occupanti delle attuali autovetture. Ma proprio in questi dettagli sembra giacere il “diavolo”: quante vetture allo stato attuale possono garantire elevati standard di sicurezza anche senza comandi?

LA GUIDA AUTONOMA E I SUOI GRADINI

La presenza di comandi sulle vetture a guida autonoma non dipende soltanto dalla volontà dell’utente di guidare. Nella maggioranza di questo tipo di veicoli i comandi sono assolutamente necessari, poiché tali mezzi sono in grado di guidare autonomamente solo in alcune circostanze. Al di là della sua diffusione mediatica, il concetto di guida autonoma è in realtà piuttosto complesso, tanto che, già dal 2016, la Society of Automotive Engineers (SAE) ha identificato 5 diversi livelli di automazione, peraltro aggiornati più volte. L’ultima versione è illustrata nella fig. 1.

Fig. 1: Livelli di automazione di guida e contesti ambientali (ODD)
Fonte: SAE International, aprile 2021

Nel livello 1, quello più basico, si parla di “modalità di assistenza alla guida”, che si limitano al mantenimento della carreggiata e della velocità di crociera o all’assistenza nelle frenate, mentre a partire dal livello 2 viene introdotta la capacità del veicolo di identificare ostacoli o eventi e di gestire la risposta appropriata (OEDR, Object and event detection and response), ma l’utente deve essere sempre pronto a intervenire. Secondo il più recente aggiornamento, al livello 3 si passa da un “OEDR parziale” a uno “completo”. In pratica l’utente gode di una relativa libertà, giacché la possibilità che debba prendere i comandi viene limitata a situazioni particolari. Queste devono essere segnalate dal sistema di guida in condizioni di sicurezza e sono relative a situazioni in cui l’intelligenza artificiale non è in grado di decidere cosa fare (si pensi ad esempio alla necessità di entrare nella corsia opposta per evitare un ostacolo sulla strada, come un auto in doppia fila).

Nel livello 4 il sistema dovrebbe essere completamente autonomo, in grado di gestire automaticamente anche la richiesta di intervento in caso di imprevisti (denominata “fallback”). In pratica, nel caso di macchina in doppia fila, un sistema di livello 4 dovrebbe essere in grado di ricevere dal sistema stesso (in senso allargato), sotto forma di istruzioni, il modo per gestire autonomamente l’operazione, senza la diretta assistenza umana.

L’ultima sostanziale differenza, quella tra il livello 4 e il livello 5, consiste nella capacità di svolgere tutti questi task in ogni contesto geografico e orografico (qualsivoglia città, quartiere, strada extraurbana, autostrada) e in ogni contesto meteoclimatico inclusa forte pioggia, neve e scarsa visibilità.

LA DIFFICOLTÀ DI CREARE VEICOLI REALMENTE AUTONOMI

Quest’ultimo step è tutt’altro che banale. Dal punto di vista tecnologico, alcuni esperti considerano la creazione dei sistemi di guida autonoma di livello 5 un’operazione estremamente complessa, se non addirittura impossibile. Non a caso, tutte le sperimentazioni di veicoli a guida autonoma sono limitate in ristrette aree geografiche e i mezzi quasi sempre dotati di piloti umani pronti a prendere il controllo.

Mary Cummings, professoressa di informatica e direttrice dello Humans and Autonomy Lab della Duke University, nel suo articolo “Rethinking the maturity of artificial intelligence in safety-critical settings” ha evidenziato come gli attuali sistemi di guida autonoma non siano in grado di elaborare una rappresentazione del mondo basata sulla conoscenza, e i tentativi di compensare questa mancanza con la creazione di mappe ultra-dettagliate – attualmente necessarie per riempire gli spazi vuoti nei dati raccolti dai sensori – tendono ad avere molteplici criticità, dovute in particolare alla frequenze degli aggiornamenti (ad esempio, un cantiere stradale non mappato) e alla precisione delle informazioni che occorrono per far fronte a tutti i possibili imprevisti. Uno dei problemi fondamentali consiste nella capacità di estrapolazione, ovvero di applicazione di una regola, appresa in un contesto specifico, a un altro contesto similare. Ad esempio, mentre a un allievo di scuola guida basta impegnare un incrocio un buon numero di volte per capire come comportarsi a ogni incrocio ogni volta che se ne presenta l’occasione, per i sistemi di guida autonoma potrebbe essere necessario fornire istruzioni su come comportarsi potenzialmente a ogni singolo incrocio.

È evidente che, in un siffatto contesto, la realizzazione di veicoli in grado di guidare autonomamente in tutti i contesti geografici e in tutte le condizioni climatiche appare un obiettivo piuttosto lontano.

CRISI DEI CHIP E SOSTENIBILITÀ, ALTRE STRADE IN SALITA

Un’ulteriore criticità pratica si è palesata con il combinato disposto tra l’epidemia di Covid-19 e l’invasione dell’Ucraina: la crisi di microchip, semiconduttori e anche materie prime, che sta mettendo a dura prova l’industria dell’automobile, costretta a ridurre la disponibilità di modelli – spesso venduti senza accessori digitali – e a riorganizzare le filiere con un inevitabile aumento dei costi, di certo non favorisce l’avanzamento tecnologico e conseguentemente la diffusioni di veicoli a guida autonoma.

A questi elementi si aggiunge un’ulteriore questione, al momento teorica ma che avrà notevole spazio in futuro, relativa in particolare ai consumi e all’inquinamento. A tal proposito il report “Help or Hindrance? The Travel, Energy and Carbon Impacts of Highly Automated Vehicles” (2016) ha concluso che i veicoli a guida autonoma potrebbero ridurre l’emissione di gas serra della metà, oppure quasi raddoppiarla, a seconda di quali effetti prevarranno, a livello sociale, economico e normativo. Molteplici analisi indicano come la diffusione di veicoli autonomi privati rischino seriamente di produrre un sensibile incremento negli spostamenti e quindi nelle emissioni, giacché più persone sarebbero spinte a muoversi (es. anziani e giovanissimi) e in generale tutti gli individui tenderebbero a muoversi di più (fino al 70% secondo una stima dell’NRA su dati NHT). Un recente studio condotto dalle Università di Berkeley e della California su 43 famiglie cui è stata fornita un’auto a guida parzialmente autonoma ha mostrato un incremento medio degli spostamenti di circa il 60%. Diverso sarebbe il discorso in caso di utilizzo dei veicoli autonomi in modalità condivisa.

LE PROSPETTIVE PIU’ CONCRETE: ROBO-TAXI, AUTOBUS E CAMION MERCI

Molto più praticabile appare l’introduzione a livello commerciale di veicoli a guida autonoma operanti a bassa velocità e in aree ben mappate (e piene di sensori), ad esempio in corsie dedicate o costruite ad hoc. Questo tipo di sviluppo, secondo Cummings, potrebbe ridurre la quantità di incertezza a un livello che sia i regolatori sia l’opinione pubblica potrebbero trovare accettabili.

Anche secondo alcuni esperti come il professore di ingegneria alla Carnegie Mellon University Raj Rajkumar e  l’ingegnere di Waymo Nathaniel Fairfield, l’utilizzo combinato di intelligenza artificiale con altre tecnologie finalizzate alla creazione di sistemi in grado di applicare regole generali a situazioni nuove potrebbero consentire lo sviluppo di sistemi di trasporto e robotaxi sufficientemente affidabili.

Todd Litman del Victoria Transport Policy Institute ritiene verosimile che veicoli autonomi condivisi, in particolare commerciali (ad es. taxi a guida autonoma) possano diffondersi più rapidamente dei veicoli di cittadini privati. A livello di diffusione, Litman stima che la tecnologia per l’auto completamente autonoma non sarà disponibile prima della fine degli anni ’20 e che arriverà sul mercato non prima degli anni ’30, peraltro solo per i clienti premium (fig. 2). Seguendo la tradizionale curva di diffusione dell’innovazione, Litman ipotizza che l’auto autonoma sarà disponibile a prezzi abbordabili per i clienti di fascia media solo negli anni ’40 di questo secolo e diventerà un prodotto di massa non prima degli anni ’50.

Fig. 2. Proiezioni di diffusione delle auto a guida autonoma per vendite, flotta e viaggi 

Fonte: Victoria Transport Policy Institute, 2022

Il secondo grande segmento in cui i veicoli a guida autonoma potrebbero affermarsi è costituito da autobus e camion merci, per via dei percorsi più prevedibili e per la distribuzione dei costi, prevalentemente relativi a lavoro umano e consumi. Anche in questo caso, sarebbe opportuno prevedere corsie ad hoc per veicoli a guida autonoma, sia per motivi di sicurezza sia per l’ottimizzazione dei consumi derivante dal platooning, ovvero l’allineamento tra veicoli per sfruttare le scie, in particolare nei tratti di strade extraurbane o autostradali.

Nel complesso, dunque, è probabile che dovremo aspettare forse anche qualche decennio prima di avere un auto che ci venga a prendere la sera ovunque noi siamo. D’altro canto, alcuni mezzi pubblici autonomi e speciali robo-taxi, magari in aree circoscritte come i centri di città che non siano prese d’assalto dai turisti, potrebbero essere disponibili in tempi ragionevoli.

Direttore Area Digitale dell'Istituto per la Competitività (I-Com). Lorenzo Principali si occupa di economia dei media, servizi web e tlc. Ricercatore dal 2007, sino al 2012 ha collaborato con l’Istituto di Economia dei Media, svolgendo analisi e consulenze per i maggiori operatori nazionali e internazionali.

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