Volvo, auto più sicure grazie all’IA 

Ma perché vi stupite tanto? Era logico (e sacrosanto) che l’Intelligenza Artificiale entrasse a pieno titolo anche nel mondo dell’auto. Un esempio concreto ci viene offerto da Volvo, che sta utilizzando mondi virtuali generati dall’IA per ottimizzare lo sviluppo del suo software per la sicurezza – da sempre un chiodo fisso per il marchio – come ad esempio quello dei sistemi di assistenza alla guida.

“Ora siamo in grado di effettuare una sintesi dei dati sugli incidenti rilevati dai sensori avanzati delle nostre nuove auto, ad esempio in caso di frenata d’emergenza, sterzata brusca o intervento manuale”, dico gli uomini della casa svedese. “Questo ci permette di esaminare, ricostruire e approfondire tali dati secondo nuove modalità, per capire meglio come evitare gli incidenti.  

LO SPLATTING GAUSSIANO

Dietro si cela una tecnica di calcolo avanzata chiamata splatting gaussiano, in grado di generare un’ampia gamma di scenari e soggetti 3D realistici e ad alta fedeltà a partire da immagini del mondo reale. L’ambiente virtuale può essere modificato, ad esempio, aggiungendo o eliminando utenti della strada e variando il comportamento del traffico o degli ostacoli sulla strada, per ottenere risultati diversi. “Tale tecnica ci permette di esporre il nostro software per la sicurezza a tutti i tipi di situazioni di traffico, con una velocità e un’ampiezza di opzioni mai viste prima. Ora siamo in grado di sviluppare un software che funzioni efficacemente anche in “casi limite” complessi, rari ma potenzialmente pericolosi, nonché di ridurre il tempo di esposizione del software ai casi limite, passando da mesi a giorni”. 

VOLVO: INTEGRAZIONE DELLA TECNOLOGIA NVIDIA

E’ grazie al suo rapporto con NVIDIA di recente ampliato che Volvo Cars è in grado di sfruttare tecnologie, fra cui appunto lo splatting gaussiano. La nuova generazione di automobili completamente elettriche realizzate con sistemi di calcolo accelerato NVIDIA è in grado di raccogliere dati da svariati sensori presenti a bordo per poter comprendere, come mai prima d’ora, ciò che accade dentro e intorno all’auto. 

MILIONI DI DATI

“Disponiamo già di milioni di dati relativi a situazioni che non si sono mai verificate e che utilizziamo per sviluppare il nostro software”, spiega Alwin Bakkenes, Head of Global Software Engineering di Volvo Cars. “Grazie allo splatting gaussiano riusciamo a selezionare uno di questi rari casi particolari e ad espanderlo, creando migliaia di nuove varianti dello scenario in base alle quali addestrare e convalidare i nostri modelli. Questo ci offre la possibilità di sviluppare una quantità di modelli mai raggiunta prima e persino di individuare i casi limite prima che si verifichino nel mondo reale”.