L’auto a guida autonoma ci aiuterà con la sostenibilità?

La rivoluzione delle auto a guida autonoma forse rallenta, ma non si ferma: le sofisticate tecnologie utilizzate da questi veicoli potranno davvero funzionare senza l'intervento umano?

Fra i numerosi progressi ed evoluzioni che il settore dei trasporti ha visto negli ultimi anni l’ambito più rivoluzionario riguarda forse le auto a guida autonoma. Le realizzazioni di veicoli senza conducente sono oramai abbastanza diffuse in quei contesti che è più semplice delimitare, come nel caso delle nuove linee metropolitane, realizzate sia in Italia che in Europa. Non mancano soluzioni analoghe pensate anche per tram e autobus: progetti concreti, con un numero limitato di mezzi, sono già partiti dal 2020 a Helsinki, poi a Edimburgo, e più di recente a Seoul con un servizio notturno. In realtà, nella maggioranza dei casi, è prevista la presenza di un “conducente inattivo”, che lascia che l’autobus proceda guidato dal computer, ma è pronto a intervenire in caso di necessità.

Pure l’Italia ha effettuato delle sperimentazioni, la prima delle quali a Merano, dove a fine 2019 sono state testate per una settimana delle navette a guida autonoma, costruite dalla compagnia francese Navya, capaci di ospitare 15 persone: il viaggio di una decina di minuti lungo un breve percorso, in un’area ben definita del centro storico, è stato apprezzato da tutti i passeggeri che l’hanno provato, decisamente stupiti dalla precisione e dalla sicurezza del piccolo bus elettrico.

Naturalmente quando si parla del tragitto di un veicolo nelle normali strade urbane ed extraurbane, dove la quantità di variabili in gioco è altissima, la situazione è ben diversa. Le automobili a guida autonoma utilizzano una sofisticata combinazione di tecnologie per poter transitare sulle strade senza l’intervento umano.
Per rendere ciò possibile il veicolo è dotato di sensori, telecamere, radar e sistemi di intelligenza artificiale (AI), che consentono lo spostamento da una destinazione all’altra senza bisogno del controllo umano. Come poi vedremo, sono stati definiti vari livelli di autonomia, il maggiore dei quali prevede che un mezzo venga considerato completamente autonomo se è in grado di raggiungere una posizione predeterminata senza l’intervento umano.

Un mercato ancora da immaginare

Se i primi esperimenti di automobili automatiche, prive di conducente, risalgono addirittura al 1920, bisogna attendere gli anni ’80 per le prime vetture autosufficienti. Grazie alle più recenti evoluzioni tecnologiche troviamo oggi diversi giganti del settore che sono in prima linea nello sviluppo e nella sperimentazione: Audi, BMW, Ford, General Motors, Tesla, Volkswagen, Volvo sono i principali protagonisti; insieme a Google.
Proprio gli sforzi pionieristici di Google hanno coinvolto varie auto a guida autonoma, tra cui modelli come la Toyota Prius e l’Audi TT: durante i test, queste hanno complessivamente percorso oltre 230.000 chilometri su strade e autostrade della California.

Ultimamente è stato soprattutto Elon Musk al centro dell’attenzione: se nel 2023 aveva ammesso di aver sottovalutato le difficoltà del sistema Full Self Driving delle sue Tesla, nei mesi scorsi ha invece visto salire il valore del suo titolo del +12%, grazie all’accordo con Baidu: i servizi del software di Tesla potranno infatti avvalersi delle funzioni di mappatura e navigazione fornite dal colosso tecnologico cinese, che da anni si è a sua volta focalizzato nei business della guida autonoma e dell’intelligenza artificiale.
Sempre Musk ha pure dichiarato che ad agosto 2024 sarà presentato un robotaxi a guida autonoma, un altro passo destinato ad accelerare cambiamenti così radicali.

fotografia della copertura dei sensori di una Tesla
La copertura dei sensori di una Tesla

Nella fase attuale non è semplice ipotizzare una stima del mercato dei veicoli a guida autonoma, anche perché si riscontrano tendenze completamente opposte: un articolo del 2023 pubblicato da McKinsey stimava un volume di affari tra 300 e 400 miliardi di dollari generato entro il 2035. Non è certo un caso se i nomi citati in precedenza sono tutti grandi leader industriali: il tema economico ha infatti una rilevanza cruciale.
Sempre McKinsey ha ipotizzato che il payback del capitale investito possa non rientrare prima di 10-15 anni. Criticità che, proprio negli Stati Uniti, hanno provocato una discesa degli investimenti nello sviluppo di questi veicoli dai 25 miliardi di dollari del 2019 ai 3 miliardi nel 2022.
Tra i vari motivi di questa frenata va anche ricordata la più urgente transizione energetica verso le auto elettriche, fissata dall’UE nel 2035, che ha un impatto immediato nella filiera produttiva dei costruttori.

In esatta controtendenza spicca la notizia di inizio maggio 2024 riguardante l’azienda britannica Wayve, focalizzata sullo sviluppo della tecnologia AI per le auto a guida autonoma, che ha raccolto un finanziamento di oltre 1 miliardo di dollari (il più grande in una società di AI in Europa fino ad oggi). Nonostante le dichiarazioni trionfalistiche del primo ministro Rishi Sunak, il Regno Unito resta ancora indietro rispetto agli Stati Uniti e alla Cina, dove si trovano le aziende di AI di maggior valore: ma la tecnologia di Wayve sembrerebbe differire da sistemi analoghi per la sua capacità di interagire con l’ambiente reale e imparare da esso. Un approccio che differisce dai modelli tradizionali di intelligenza artificiale, che si concentrano su compiti cognitivi.

Uno sguardo allo sviluppo e al funzionamento

Per funzionare, le auto a guida autonoma si affidano prevalentemente alle tecnologie di AI. Tali veicoli utilizzano l’enorme quantità di dati raccolti attraverso sensori e telecamere, impiegando l’apprendimento automatico e le reti neurali per interpretare e riconoscere l’ambiente circostante, così da rispondere di conseguenza. Si può prendere come esempio Waymo, la società del gruppo Alphabet (holding di Google), i cui veicoli completamente elettrici si muovono da alcuni anni sulle strade di Phoenix, San Francisco, Los Angeles e Austin: essi impiegano una sofisticata combinazione di sensori e telecamere, per creare una mappa 3D in tempo reale dell’ambiente del veicolo.

Fotografia della Waymo one
Il modello Waymo one

Volendo dare una sintesi semplificata del funzionamento di un’auto a guida autonoma, si possono identificare una serie di fasi:

  • impostazione della destinazione, inserita dal conducente o passeggero, che permette al software dell’auto di calcolare il percorso migliore
  • monitoraggio dei sensori, che creano una mappa dinamica dell’ambiente circostante, e monitorano movimenti laterali e distanze dagli ostacoli utilizzando sistemi radar
  • integrazione dei dati, effettuata del software di intelligenza artificiale dell’auto, che raccoglie input da vari sensori, dalle videocamere interne e da fonti come ad esempio Google Street View, per costruire una comprensione completa dell’ambiente
  • presa di decisioni, che avviene utilizzando algoritmi di deep learning: l’AI simula la percezione umana e i processi decisionali, in modo da intraprendere azioni come lo sterzare e la frenata
  • assistenza alla navigazione, fornita dal software che consulta le mappe digitali per conoscere in anticipo i punti di riferimento, i segnali stradali, le luci.

Nonostante queste auto siano in grado di guidare autonomamente, non è ancora stata abbandonata quella funzione, definita “override”, che consente all’uomo di assumere il controllo, se necessario.
Proprio la capacità di guida autonoma di un mezzo è stata analizzata dalla statunitense National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), che ne ha definito sei livelli: alcune funzionalità, come la guida a mani libere, il cruise control adattivo e lo sterzo con centraggio della corsia, sono piuttosto consolidate e sono pertanto sempre più spesso presenti nei nuovi modelli di vetture, non necessariamente di fascia alta.

I livelli di guida autonoma hanno una classificazione numerica, che comprende anche lo “0”, valore che indica che tutti gli aspetti della guida sono controllati dal conducente umano;

  1. c’è la presenza di un sistema avanzato di assistenza alla guida (ADAS) che aiuta a sterzare, frenare o accelerare, ma non contemporaneamente;
  2. l’ADAS può sterzare e frenare/accelerare simultaneamente, mentre il conducente rimane pienamente consapevole:
  3. il sistema di guida automatizzata (ADS) può eseguire tutte le attività di guida in determinate circostanze, con il conducente umano pronto a prendere il controllo;
  4. l’ADS è in grado di eseguire tutte le attività di guida e di monitorare l’ambiente in circostanze specifiche, senza che sia necessaria l’attenzione dell’uomo;
  5. l’ADS del veicolo esegue tutte le operazioni di guida in ogni circostanza: gli occupanti sono esclusivamente passeggeri e non c’è più la necessità di intervento umano.

L’obiettivo è che tutte le auto di questo tipo raggiungano a breve almeno il livello 4 di autonomia, che si è in parte già diffuso per funzioni specifiche come i servizi di sharing e per applicazioni quali la pulizia delle strade.

fotografia dei livelli di guida autonoma

I vantaggi in sostenibilità delle auto a guida autonoma

Il dibattito sui pro e contro delle auto a guida autonoma non è mai mancato, fin dalla comparsa dei primi prototipi. I sostenitori sottolineano come i vantaggi siano decisamente importanti, a partire dalla sicurezza: i veicoli autonomi hanno il potenziale per ridurre significativamente gli incidenti causati dall’errore umano, che ne rappresenta la causa principale. Grazie a sensori avanzati e all’intelligenza artificiale, si potrebbero evitare comportamenti rischiosi e rimediare alle distrazioni alla guida.
Di conseguenza la riduzione degli incidenti porterebbe a sostanziali vantaggi economici, tra cui la diminuzione dei costi sanitari e l’aumento della produttività sul posto di lavoro: il calo di infortuni e decessi avrebbe poi un fortissimo impatto sociale. Coloro che non sono in grado di guidare a causa di limitazioni fisiche potrebbero invece acquisire una nuova indipendenza, aumentando l’accessibilità e la mobilità per tutti.

Le auto autonome migliorerebbero l’efficienza, potendo snellire il flusso del traffico, riducendo la congestione e i tempi di percorrenza: gli occupanti potrebbero anche utilizzare il tempo di viaggio in modo più produttivo o più rilassante. Un altro potenziale da esplorare riguarda le applicazioni commerciali, con possibili vantaggi legati nuovamente alla sicurezza e all’efficienza del carburante.

I punti interrogativi

D’altro canto, molte persone potrebbero sentirsi a disagio in una vettura senza conducente umano, pur con tutta la fiducia nella tecnologia. Alcuni sottolineano invece il rischio che, affidandosi eccessivamente alla tecnologia, i conducenti arrivino a ignorare i protocolli di sicurezza, non intervenendo quando necessario. Anche se pochi, gli incidenti e i decessi già avvenuti durante i primi test confermano che i sistemi di guida autonoma non sono infallibili, evidenziando il problema di interpretazioni errate.
Infine, gli aspetti normativi sono ancora in evoluzione per capire come gestire correttamente la responsabilità, la privacy dei dati e la standardizzazione. Oltre a ciò, esistono differenze significative nei codici della strada delle varie nazioni: ad esempio, in Inghilterra è obbligatorio guidare sempre con le mani sul volante, anche quando sono in uso i sistemi di guida assistita.

fotografia di come funzionano gli algoritmi di machine learning per self-driving cars

Quali prospettive?

I dubbi e le domande continuano a non trovare risposte o queste sono solo parziali. Le casistiche sono sempre più varie e diversificate, e vanno dai potenziali incidenti dovuti al malfunzionamento dei sistemi che governano le vetture al rischio del loro hackeraggio (come già ipotizzato in numerosi film). C’è poi il complesso problema della responsabilità in caso di incidenti (sarà dell’utente o del software?), per non parlare della “decisione” che può prendere la vettura fra l’evitare uno scontro con pedoni apparsi improvvisamente e l’effettuare una manovra che metta a rischio l’incolumità dei suoi occupanti.
Non da ultimo, secondo il MIT di Boston, l’impatto ambientale dei sistemi di guida di questi veicoli potrebbe generare una quantità di emissioni, legate ai sistemi informatici, pari a quella di tutti i data center attuali del mondo.

Le vetture a guida autonoma potrebbero trasformare il trasporto come oggi lo conosciamo: ma per raggiungere gli ambiziosi obiettivi di una mobilità più sicura, più efficiente e più accessibile a tutti si dovranno affrontare e superare numerose questioni tecniche, problemi normativi e le percezioni della società. Tutte sfide decisamente complesse.

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