Google I/O 2018: la guida autonoma di Waymo

John Krafcik sale per la prima volta sul palco dell’I/O per parlare di Waymo e dei progetti di Google-Alphabet legati all’universo delle self-driving car. Una tecnologia di fondamentale importanza per il gruppo di Mountain View, che mira a giocare un ruolo da protagonista nella nuova era della mobilità ormai alle porte, sempre più intelligente, innovativa e connessa.

Annunciato l’avvio ufficiale di un servizio di ride sharing aperto al pubblico (dunque non più sperimentale) entro la fine dell’anno nella città di Phoenix. I passeggeri saranno in grado di chiamare le vetture a guida autonoma attraverso un’applicazione installata sullo smartphone.

L’affidabilità e la

rimangono per Waymo le priorità assolute: i veicoli fino ad oggi impiegati durante la fase di test hanno percorso in totale sei milioni di miglia su strade pubbliche. In un solo giorno compiono un tragitto più lungo di quanto fa mediamente un automobilista americano in un anno intero. Le informazioni raccolte servono a istruire i modelli che vanno poi a gestire il movimento tenendo conto dell’ambiente circostante e di chi lo occupa.

Krafcik ha sottolineato i passi in avanti compiuti nell’identificazione dei pedoni e nella previsione del loro comportamento. Un riferimento non esplicito a quanto avvenuto di recente a Tempe, in Arizona, con l’

che ha coinvolto una vettura self-driving di

costato la vita a una donna.

L’animazione seguente mostra in che modo il machine learning può tornare utile per rendere sicuro l’impiego dei veicoli a guida autonoma in condizioni meteo avverse. La neve è da sempre un ostacolo per le self-driving car, poiché la scarsa visibilità e i fiocchi che scendono confondono le telecamere e i sensori a bordo, ma gli algoritmi sono in grado di ottenere anche in questa situazione un’immagine pulita da elaborare, ignorando gli elementi di disturbo come farebbe un guidatore in carne e ossa.

Waymo: il machine learning per la guida autonoma con condizioni meteo avverse

Percezione e previsione sono i due pilastri fondamentali sui quali si basa la tecnologia: l’hardware individua la presenza di altri soggetti sulla carreggiata e l’intelligenza artificiale ne intuisce le intenzioni gestendo di conseguenza in modo sicuro il veicolo, talvolta addirittura impedendo che il comportamento poco responsabile degli altri guidatori possa causare incidenti. Sul palco dell’I/O è stato fornito l’esempio di una vettura con conducente in carne e ossa che passa attraverso un incrocio a tutta velocità con semaforo rosso.

Come le self-driving car di Waymo interpretano la strada e riconoscono i suoi occupanti