Audi e i progressi nel campo dell’intelligenza artificiale

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In occasione del NIPS, la più importante conferenza internazionale (4-9 dicembre) specialistica sull’Intelligenza Artificiale (IA), Audi mostra un innovativo progetto. L’idea si basa sull’impiego di una telecamera in grado di generare un modello in 3D estremamente preciso dell’ambiente circostante la vettura.

La nuova Audi A8 è la prima vettura di serie a livello mondiale a essere stata progettata per la guida altamente automatizzata di livello 3 (SAE). Ad assumersi il compito di guidare su autostrade e superstrade a più corsie nel traffico congestionato fino a 60 km/h è Audi AI Traffic Jam Pilot. Entro i limiti delle disposizioni di legge in vigore nei singoli mercati. Presupposto per la guida automatizzata è disporre in ogni momento di un’immagine dell’ambiente circostante che sia il più possibile esatta, ed è a tale scopo che l’intelligenza artificiale rappresenta una tecnologia chiave fondamentale.

Un team di progetto dell’affiliata di Audi, Audi Electronics Venture (AEV), presenterà alla «Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems» (NIPS) una telecamera che, attraverso l’Intelligenza Artificiale, è in grado di generare un modello in 3D estremamente preciso dell’ambiente circostante. Questa tecnologia consente così di rilevare con assoluta esattezza la zona circostante la vettura.

Audi A8

15 immagini al secondo

Una telecamera anteriore funge da sensore rilevando la zona davanti alla vettura con un angolo di circa 120 gradi, trasmettendo 15 immagini al secondo con una risoluzione di 1,3 megapixel che vengono poi elaborate per formare una rete neurale. Qui ha luogo anche la cosiddetta segmentazione semantica, che associa ad ogni pixel una categoria di oggetti su 13 previste. In questo modo il sistema può riconoscere e distinguere altre vetture, autocarri, case, segnaletica orizzontale sulla carreggiata, persone e segnali stradali.

Il sistema utilizza le reti neurali anche per acquisire informazioni sulla distanza. In questo caso il sistema di visualizzazione si basa sulle cosiddette isolinee, limiti virtuali che definiscono una distanza costante. Grazie a questa combinazione di segmentazione semantica e valutazione della profondità viene generato un modello in 3D preciso dell’ambiente reale.

Basandosi sul cosiddetto «unsupervised learning», i tecnici Audi hanno istruito la rete neurale nel campo visivo frontale. Diversamente dal «supervised learning», l’«unsupervised learning» non richiede dati preselezionati e classificati, e rappresenta un approccio che mira all’apprendimento fondandosi sull’osservazione di situazioni e scenari.

La rete neurale ha infatti ricevuto numerosi video relativi a situazioni su strada registrate attraverso una stereocamera. Sulla base di questi video ha imparato a capire autonomamente le regole con le quali produrre le informazioni in 3D dalle immagini inviate dalla telecamera. Il progetto dell’AEV presenta un enorme potenziale per l’interpretazione delle situazioni legate al traffico.

Ultima modifica: 4 dicembre 2017