Sempre più attuale il tema dell‘intelligenza artificiale. Una tecnologia che non è rappresentata solo e soltanto da ChatGPT, che di fatto è un chatbot (ovvero un software) sviluppato dal colosso Open AI. E sebbene ci siano costruttori come Volkswagen che ne stiano facendo uso sui propri modelli, questione intelligenza artificiale è decisamente più ampia e non si limita alla sfera della multimedialità a bordo.
Perché le dinamiche che ruotano attorno “all”intelligenza delle macchina” sono molteplici e riguardano anche aspetti legati alla progettazione e allo sviluppo, così come alla produzione. Pertanto per quanto possa essere “cool” fare amabilmente due chiacchiere con la propria auto grazie a ChatGPT ed affini (sebbene la realtà attuale non sia ancora propriamente così) quello che si cela dietro l’AI è ad altissimo potenziale.
ChatGPT ha già dimostrato di essere utile nell’industria automobilistica in diversi contesti. Uno dei suoi utilizzi principali è nella gestione dei servizi clienti e nell’assistenza virtuale. Le case automobilistiche possono implementare ChatGPT nei loro siti web o nelle applicazioni per fornire supporto immediato e personalizzato ai clienti, rispondendo alle loro domande riguardanti prodotti, servizi, e problemi tecnici.
L’assistente virtuale non è ancora al pari di un vero “compagno di viaggio” al nostro servizio quando si tratta di sistemi di infotainment, ma è indubbiamente in una fase evolutiva. Le funzionalità del linguaggio naturale di ChatGPT hanno un enorme potenziale per fornire consigli personalizzati nelle auto connesse in base alle preferenze dei singoli utenti. Invece di suggerimenti generici, ChatGPT è in grado di comprendere i gusti unici di ciascun conducente e passeggero per offrire consigli su misura.
Un pilastro fondamentale dell’IA nel settore automobilistico è rappresentato dai sistemi di guida autonoma. Questi sistemi si basano su una combinazione di sensori avanzati, algoritmi di apprendimento automatico e reti neurali artificiali per percepire l’ambiente circostante e prendere decisioni autonome di guida. Sensori come lidar, radar e telecamere forniscono dati in tempo reale sulle condizioni stradali e sugli oggetti circostanti, mentre gli algoritmi di machine learning analizzano e interpretano queste informazioni per guidare il veicolo in modo sicuro ed efficiente.
Oltre alla guida autonoma, l’IA è ampiamente utilizzata nei sistemi di assistenza alla guida (ADAS). Questi sistemi forniscono una gamma di funzionalità, tra cui il controllo automatico della velocità, l’avviso di uscita dalla corsia, il riconoscimento dei segnali stradali e l’assistenza al parcheggio. Gli algoritmi di IA elaborano continuamente i dati provenienti dai sensori per monitorare lo stato del veicolo e dell’ambiente circostante, fornendo feedback e assistenza al conducente per migliorare la sicurezza e il comfort di guida.
L’integrazione dell’IA nel settore automobilistico presenta diverse sfide tecniche e normative che devono essere affrontate per garantire la sicurezza e l’affidabilità dei sistemi autonomi. Una delle principali sfide è rappresentata dalla necessità di sviluppare algoritmi di IA in grado di prendere decisioni precise e affidabili in una vasta gamma di scenari stradali, compresi quelli imprevisti e complessi. È fondamentale anche garantire la sicurezza dei sistemi autonomi attraverso metodi rigorosi di testing, validazione e certificazione.
Dal punto di vista normativo, la possibile adozione diffusa dei veicoli autonomi solleva importanti questioni legali e di responsabilità. Chi è responsabile in caso di incidenti causati da veicoli autonomi? Come possono essere regolamentati e standardizzati i sistemi autonomi per garantire la sicurezza e la conformità normativa? Queste sono domande complesse che richiedono una stretta collaborazione tra industria, governi e organismi normativi per essere affrontate in modo efficace.
Nonostante le sfide, l’integrazione dell’IA nel settore automobilistico offre prospettive rilevanti per il futuro. Con ulteriori progressi nella ricerca e nello sviluppo dell’IA, è probabile che vedremo un’evoluzione continua verso veicoli sempre più intelligenti, autonomi e connessi. L’IA potrebbe consentire nuove modalità di mobilità, come servizi di ride-sharing autonomi e flotte di veicoli commerciali autonomi, che potrebbero trasformare radicalmente il modo in cui ci muoviamo nelle città e nelle comunità.
In conclusione, l’integrazione dell’IA nel settore automobilistico rappresenta una delle più grandi opportunità di innovazione e trasformazione. Tuttavia, è essenziale affrontare le sfide tecniche, normative ed etiche in modo proattivo per garantire una transizione sicura ed efficace verso un futuro automobilistico guidato dall’IA.
BMW ha rilasciato le prime immagini di un prototipo camuffato della nuova M3 elettrica, basata sulla piattaforma "Neue Klasse". L'auto dovrebbe arrivare nel 2027
Toyota svela l'Urban Cruiser, il suo nuovo SUV compatto completamente elettrico. Disponibile con due opzioni di batteria e trazione anteriore o integrale
Il Direttore di ACI Radio Pierluigi Bonora fa il punto sul fatto più rilevante della giornata offrendo spunti di riflessione per una corretta informazione.
