La tecnica che ha permesso a un computer di vincere al gioco Go sta per essere provata su autovetture reali come soluzione a complessi scenari di guida.
di Will Knight
Nei prossimi mesi, una insolita flotta di automobili a guida autonoma comincerà a circolare. Rispetto alla maggior parte delle vetture autonome, che vengono appositamente programmate per gestire le varie situazioni che potrebbero verificarsi per strada, queste auto avranno imparato per conto proprio da alcune simulazioni come gestire al meglio gli scenari più impegnativi.
Grazie all’apprendimento per rinforzo, un approccio che prende spunto dal processo attraverso il quale gli animali imparano ad associare una ricompensa a una loro particolare azione, le automobili impareranno ad attraversare incroci trafficati, percorrere tratte autostradali e rotonde gremite di altre automobili.
Mobileye, una società israeliana che fornisce sistemi di sicurezza a diverse case automobilistiche, ha annunciato il progetto in collaborazione con BMW e Intel a partire dalla seconda metà dell’anno.
Nell’apprendimento per rinforzo, un computer non viene codificato a mano, o munito di particolari esempi da cui apprendere; invece, sperimenta autonomamente, alterando la propria programmazione nel tentativo di identificare il comportamento che meglio porta a un particolare risultato. Nel caso della guida autonoma, il traguardo potrebbe essere accedere a una rotonda o inserirsi nel traffico senza intoppi o pericoli. La tecnica si è rivelata efficace nell’addestramento di computer in operazioni difficili da codificare, come giocare a videogiochi Atari o battere un giocatore umano a Go.
James Maddox, direttore dell’American Center for Mobility, un ente no profit che collabora con le società per sviluppare e definire gli standard nelle tecnologie connesse ed automatizzate, dice che l’interazione con i conducenti umani rappresenterà una sfida fondamentale per le automobili a guida autonoma. Questi sistemi “devono imparare non solo dall’esperienza del veicolo ma anche da quella di altri conducenti”, dice. Mobileye sta anche sviluppando una piattaforma che permetterebbe a diverse case automobilistiche di condividere i rati raccolti dai rispettivi modelli automatizzati. Secondo Maddox, un accesso agevolato a queste informazioni sarebbe importante per il progresso della tecnologia.
La tecnologia per la guida autonoma è stata al centro di una ondata di annunci e dimostrazioni durante l’ultima edizione del CES. Toyota ha mostrato un concetto di automobile autonoma dotata di assistente virtuale. Nvidia ha presentato un nuovo e potente sistema su chip pensato per la guida autonoma. Delphi, società produttrice di componenti per auto, ha dimostrato un modello Audi sviluppato in collaborazione con Mobileye.
Mobileye è a lavoro sul suo sistema di apprendimenti da un certo tempo. In occasione di una conferenza tenutasi a dicembre a Barcellona, Shai Shalev-Shwartz, vice presidente alla tecnologia della società, ha spiegato che l’apprendimento per rinforzo offriva una soluzione per equipaggiare le vetture autonome con una gamma di funzioni di guida più raffinate. Ha descritto la dimostrazione di uno scenario in cui la società è già impegnata nell’utilizzo di questa tecnica. In una simulazione, all’intersezione fra due autostrade, un gruppo di automobili riesce ad eseguire simultaneamente le varie manovre di immissione e cambio corsia.
“Dobbiamo bilanciare i comportamenti difensivi ed aggressivi”, ha commentato Shalev-Shwartz. “Se siamo troppo difensivi, non avanziamo; se siamo troppo aggressivi, rischiamo di urtare altre auto. Dobbiamo negoziare con le altre vetture. Non possiamo semplicemente attenerci alle regole – dobbiamo conoscere le regole con cui infrangere le regole”.
