Roma, 17/06/2024
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Per migliorare la guida autonoma bisogna usare i dati sulle strade

11migliorare la guida autonoma

C’è ancora molto da fare nell’ambito delle automobili a guida autonoma. Proprio per questa ragione il settore dovrebbe sforzarsi di ripensare ogni parte di questa tecnologia, dall’intelligenza artificiale che guida il mezzo fino alle strade percorse da esso

Mentre in molti elogiavano la maggiore sicurezza garantita dalla guida autonoma, i veicoli pilotati da intelligenze artificiali continuavano a fare incidenti. È la realtà di un mondo che anche nel settore della mobilità ha sempre più a che fare con l’interconnessione (e i suoi rischi per la privacy), che in queste tecnologie vede il futuro ma che non riesce ancora a realizzare le aspettative che ha riguardo ad esse. Bisogna, dunque, migliorare quanto fatto finora, e un buon punto di partenza potrebbe essere un impiego più approfondito dei dati.

Le nostre strade devono diventare ‘intelligenti’

Sono sempre di più le informazioni che possiamo impiegare per migliorare i servizi per guida ‘smart’ e autonoma. I sensori di ultima generazione, se usati con criterio e con un’adeguata rielaborazione dei dati, possono migliorare questo tipo di esperienza e creare viaggi più sicuri per tutti.

Le immagini delle videocamere su strade e autostrade possono addestrare modelli statistici in grado di capire come i diversi veicoli – auto, camion, moto, furgoni – si comportano. Dei sistemi potrebbero prevedere e identificare i mezzi sull’orlo di un guasto, quelli che più probabilmente sbaglieranno strada o causeranno incidenti.

Insomma, è fondamentale che a livello infrastrutturale ci sia una digitalizzazione, che può avere un’influenza positiva in vari ambiti. E non si tratta solo di corridoi 5G, ma di veri e propri sistemi di tutela di persone e cose.

L’importanza della manutenzione per migliorare la guida autonoma

Proprio per questo è determinante la manutenzione dei percorsi. Autostrade per l’Italia, ad esempio, sta lavorando con tecnologie analitiche che in tempo reale forniscono dati sulle prestazioni dell’infrastruttura stradale. Attraverso le immagini raccolte, viene studiato lo stato di punti critici attraverso i dati su corrosione, livelli di stress e ruggine.

Queste informazioni sono state studiate grazie all’intelligenza artificiale, anche perché l’occhio umano non può analizzare in contemporanea così tante immagini in modo approfondito. Si tratta di un metodo che può andare bene anche in altri settori. Anche quello dei servizi idrici: attraverso l’analisi della portata di una conduttura si può verificare se essa sia ridotta e, dunque, se vi sia una perdita.

L’analisi del traffico può migliorare anche il mantenimento delle infrastrutture

Sulla base dei modelli di utilizzo e del tipo di guida su di esse, le strade possono essere sottoposte a livelli diversi di manutenzione. Queste informazioni sono cruciali anche nella scelta dei periodi – orari e giorni della settimana, del mese o dell’anno – in cui svolgere i lavori. Se ci sono più camion d’inverno, ad esempio, le autostrade potrebbero soffrire di più.

Più banalmente, si potrebbe anche prevedere traffico rallentato in determinati momenti, e attraverso l’integrazione con applicazioni di navigazione si potrebbe consigliare agli utenti prima ancora che essi partano da casa di scegliere un altro percorso oppure un altro momento per effettuare un tragitto.

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