AI nella guida di veicoli autonomi e connessi

L’AI (Intelligenza Artificiale) è diventata una componente essenziale nella guida automatizzata e nei veicoli autonomi e connessi.

I sistemi basati sull’intelligenza artificiale diventeranno uno standard nei nuovi veicoli, specialmente in queste due categorie:

– interfaccia uomo-macchina di infotainment, inclusi riconoscimento vocale e riconoscimento gestuale, rilevamento degli occhi e monitoraggio del conducente, assistenza virtuale e interfacce in linguaggio naturale.

– sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e veicoli autonomi, inclusi sistemi di visione artificiale basati su telecamera, unità di rilevamento basate su radar, valutazione delle condizioni del conducente e unità di controllo del motore a fusione di sensori (ECU).

La tecnologia di deep learning, che è una tecnica per implementare l’autoapprendimento, risulta la tecnologia in più rapida crescita nel mercato dell’IA automobilistica. Attualmente viene utilizzata nel riconoscimento vocale, nella ricerca vocale, nel riconoscimento delle immagini e nel rilevamento del movimento nei veicoli autonomi.

In Europa 50 milioni di auto autonome e connesse

Si prevede che entro il 2026 circoleranno in Europa circa 50 milioni di auto autonome e connesse. Queste saranno parte di un ecosistema di mobilità autonoma connessa (CCAM) in cui gli utenti della strada interagiscono tra loro e con altri elementi dell’infrastruttura di trasporto.

CCAM è visto come un mezzo per migliorare il coordinamento del traffico stradale. Ad esempio può fornire dati in tempo reale sulle condizioni di guida o sulla congestione imminente sull’autostrada.

Tuttavia, la maggiore connettività digitale comporta un aumento del rischio di attacchi dannosi al sistema. Fra questi attacchi informatici o eventi di terrorismo informatico che hanno il potenziale non solo di interrompere la mobilità, ma anche di causare danni.

Uno strumento di autovalutazione e protezione

Si è quindi ritenuto opportuno creare uno strumento di autovalutazione e protezione per un CCAM affidabile e resiliente. Tale strumento, denominato SELFY, è frutto di una collaborazione.

Sono partner della ricerca finanziata dall’Unione Europea il coordinatore del progetto, Eurecat, e l’università australiana RMIT, che hanno stretto la partnership nel maggio 2021. RMIT contribuirà con la sua esperienza nelle tecniche di intelligenza artificiale per rilevare attacchi informatici in sistemi distribuiti su larga scala.

SELFY svilupperà strumenti collaborativi volti ad aumentare la sicurezza, la protezione e la resilienza dell’ambiente CCAM contro attacchi informatici o azioni dannose. Potrà ad esempio rilevare veicoli vulnerabili e violazioni della sicurezza.

Le prospettive per le applicazioni dello strumento

Il progetto è stato varato a luglio. Il consorzio che lo sta portando avanti comprende 16 partner provenienti da otto paesi. Fra questi Australia, Spagna, Francia, Germania, Austria, Paesi Bassi, Giappone e Turchia.

Una volta che gli strumenti saranno stati convalidati in laboratorio, il team del progetto costruirà tre scenari in ambienti realistici e controllati per dimostrarne le prestazioni e l’efficacia.

Attualmente le normative europee richiedono per i veicoli connessi digitalmente certificati di sicurezza informatica. Pertanto il team di ricerca prevede che lo strumento venga adottato da varie organizzazioni di gestione del traffico e delle infrastrutture. Vi saranno vantaggi come aumento del senso di responsabilità, resilienza e fiducia tra gli utenti della strada.

(© AAC Srl) autore M.P.

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