#FedericoNicolini
Molte auto sono già oggi in grado di guidarsi da sole, con diversi livelli di autonomia. Tesla sta «addestrando» le sue auto anche al full self driving e, quindi, non avranno più bisogno di intervento da parte del conducente.Andrej Karpathy, il capo dell’AI e della computer vision di Tesla, ha pubblicato su Twitter un filmato che svela dettagli sul funzionamento del sistema di guida semiautomatico detto Autopilot.
Il punto di forza dell’Autopilot di Tesla
Negli anni l’Autopilot è stato gradualmente migliorato, ma la differenza sostanziale che lo distingue rispetto ai sistemi utilizzati dalle aziende concorrenti è che la compagnia americana attualmente non utilizza né sensori lidar né radar, puntando tutto sulla tecnologia di computer vision supportata da telecamere e intelligenza artificiale. La compagnia ha sviluppato il suo chip con un acceleratore della rete neurale, costruendo il software di computer vision su questo chip. Quest’ultimo, nella sostanza, è in grado di apprendere sfruttando meccanismi simili a quelli dell’intelligenza umana. Dal punto di vista hardware l’Autopilot Tesla può contare su otto videocamere, che forniscono una visibilità a 360° attorno all’auto in un raggio di 250 metri, e 12 sensori a ultrasuoni.
Il punto di forza dell’Autopilot
Uno dei punti di forza dell’Autopilot sono i milioni di chilometri processati grazie a tutti i possessori di Tesla ogni volta che attivano il sistema a guida semiautomatico. Attualmente l’Autopilot è conforme al livello 2 di guida autonoma, tuttavia Musk sta parallelamente sviluppando il full-Self Driving (Fsd), ossia il sistema di guida completamente autonomo che ora è aperto a circa 3.000 utenti. L’Autopilot della Tesla, che sfrutta la rete neurale, ha bisogno di essere addestrato, ossia, i dati che vengono captati dai vari sensori e successivamente elaborati, devono essere «etichettati», facendo capire al sistema la loro effettiva natura; ad esempio un limite di velocità, uno stop, o un incrocio. Attualmente ci sono delle persone che lavorano in Tesla che fanno manualmente questo lavoro. Ma in futuro potrebbe non essere più così. Andrej Karpathy, il capo dell’AI e della computer vision di Tesla, ha infatti rilasciato su Twitter un nuovo video dello strumento di «etichettatura automatica» utilizzato per il sistema di guida semiautomatico Autopilot. Secondo gli addetti ai lavori la Tesla ha un grosso vantaggio nel cammino verso la guida autonoma, poiché, fin dall’inizio, ha equipaggiato tutte le sue auto con diversi sensori, raccogliendo così dati reali da una flotta che ora comprende oltre un milione di veicoli.
L’importanza dell’etichettatura dei dati
La casa automobilistica è in grado di utilizzare l’ampio set di dati per migliorare le sue reti neurali che alimentano l’Autopilot, ed è convinta che, grazie alla qualità di questi dati, in futuro sarà possibile arrivare alla piena capacità di guida autonoma. Tuttavia, questi dati sono molto più «preziosi» quando vengono «etichettati», ossia quando le immagini captate dalle telecamere vengono associate con informazioni sulla loro effettiva natura. Una volta che le immagini vengono etichettate correttamente, ossia quando ad esempio il sistema è in grado di riconoscere costantemente un limite di velocità ed etichettarlo come tale, è possibile alimentare tante immagini diverse di vari segnali di velocità e «darli in pasto» alla rete neurale di computer vision, così che possa essere in grado di riconoscerli.
Il vantaggio sulla concorrenza
L’anno scorso, il Ceo della Tesla, Elon Musk, ha detto che i conducenti che utilizzano l’Autopilot stanno effettivamente etichettando anche solo attraversando un incrocio: «Quando il conducente guida sta etichettando la realtà, rendendola sempre migliore. Questo è un grosso vantaggio che abbiamo rispetto alla concorrenza». Ma Tesla ha anche dipendenti che etichettano manualmente i dati da dare in pasto alle sue reti neurali. La casa automobilistica ha assunto migliaia di etichettatori, molti dei quali lavorano nella Gigafactory di New York. Il Santo Graal del settore è lo sviluppo di un sistema di auto-etichettatura che può automaticamente e accuratamente etichettare la grande quantità di filmati catturati dalla flotta di Tesla. La società americana ha dichiarato di essere a lavoro su tale strumento. Karpathy, pur riconoscendo che sono stati fatti grandi passi avanti, ha dichiarato che è ancora presto per lo sviluppo di questa tecnologia.