Volvo Cars sta utilizzando mondi virtuali generati dall'Intelligenza Artificiale per ottimizzare lo sviluppo del suo software per la sicurezza, come ad esempio quello dei sistemi di assistenza alla guida (ADAS), con l'obiettivo di realizzare automobili ancora più sicure.
È possibile in questo modo 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. Questo permette di esaminare, ricostruire e approfondire tali dati secondo nuove modalità, per capire meglio come evitare gli incidenti. Ciò è reso possibile da 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. Questa tecnica permette di esporre il software per la sicurezza a tutti i tipi di situazioni di traffico, con una velocità e un'ampiezza di opzioni mai viste prima. Ora è possibile 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. "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".
Questo progetto fa parte di un programma di dottorato riservato alle università svedesi e volto a valutare se le tecniche di rendering neurale potranno essere integrate nelle future attività in materia di sicurezza. Lo studio è sponsorizzato dal Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP).
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