Glossario

Veicoli autonomi

Che cos’è Veicoli autonomi?

I veicoli autonomi si muovono del tutto o in parte senza intervento umano, grazie a telecamere, radar, lidar e software di IA. Lo standard SAE J3016 distingue sei livelli, da 0 (nessuna automazione) a 5 (guida completamente senza conducente ovunque). L'IA si occupa della percezione, della previsione del comportamento degli altri utenti della strada e della pianificazione del percorso. Oltre alle auto riguarda robotaxi, camion, navette e veicoli di magazzino; omologazione e responsabilità sono regolate da ciascun paese.

Temi

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Termini correlati

IA nei trasporti

L'IA nei trasporti comprende applicazioni in logistica, traffico e mobilità: pianificazione di percorsi e giri di consegna, previsioni del traffico, manutenzione predittiva di veicoli e infrastrutture, sistemi di assistenza alla guida fino ai veicoli autonomi. Gli obiettivi sono percorsi più brevi, meno viaggi a vuoto, costi minori e maggiore sicurezza. Molte applicazioni sono critiche per la sicurezza e quindi rigorosamente regolamentate. Esempio: un corriere ripianifica ogni giorno i giri di consegna in base ai volumi e al traffico.

Logistica
Mobilità
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Visione artificiale

La visione artificiale (computer vision) è un ambito dell'IA in cui i computer analizzano immagini e video. Compiti tipici sono riconoscere e localizzare oggetti, leggere testo nelle immagini o misurare componenti. La tecnologia si usa, ad esempio, nel controllo qualità in produzione, nei sistemi di assistenza alla guida, nella logistica o nella diagnostica per immagini.

analisi delle immagini
deep learning
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Stima della profondità

La stima della profondità ricava dalle immagini la distanza di oggetti o singoli pixel dalla fotocamera. Si ottiene con due fotocamere (stereo), con sensori di profondità oppure, grazie alle reti neurali, perfino da una sola foto (stima monoculare). Serve nella robotica, nei sistemi di assistenza alla guida, nella realtà aumentata e nei modelli 3D di ambienti.

Computer vision
3D
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Apprendimento per rinforzo (RL)

L'apprendimento per rinforzo (reinforcement learning) è un ramo dell'apprendimento automatico in cui un agente impara per tentativi ed errori. Agisce in un ambiente, riceve ricompense per i buoni risultati e penalità per quelli cattivi, e sviluppa così una strategia che massimizza il beneficio complessivo. Esempi noti sono i programmi che padroneggiano giochi da tavolo come il Go, il controllo di robot e l'affinamento dei modelli linguistici sulla base di valutazioni umane.

metodo di apprendimento
ricompensa
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