Nel panorama in evoluzione della mobilità, la guida autonoma rappresenta una frontiera tecnologica di grande fascino e potenziale. Tuttavia, per realizzarne appieno la promessa, è fondamentale superare la sfida cruciale dell’interazione uomo-macchina. Entrando in scena, il progetto KARLI affronta questa sfida a testa alta, impiegando l’intelligenza artificiale per creare un dialogo fluido e sicuro tra conducenti e veicoli autonomi.
Sviluppare un’intelligenza artificiale per livelli di automazione diversificati
Il progetto KARLI, acronimo di “Artificial Intelligence for Adaptive, Responsive and Level-compliant Interaction“, si concentra sullo sviluppo di funzioni di intelligenza artificiale (AI) per i livelli di automazione da due a quattro. In questo spettro, il livello due rappresenta un’assistenza alla guida parziale, mentre il livello quattro definisce un’automazione quasi completa.
Per garantire un’esperienza ottimale in ogni scenario, il sistema KARLI adatta le sue interazioni con il conducente in base al livello di automazione attivo. In caso di un’automazione parziale, ad esempio, il conducente riceverà avvisi e suggerimenti per mantenere il controllo del veicolo, mentre in situazioni di automazione quasi completa, il sistema potrà gestire autonomamente la maggior parte delle manovre, mantenendo il conducente informato su eventi e criticità.
Sicurezza e comfort al centro: contrastare la cinetosi
Oltre a ottimizzare il flusso di informazioni, il progetto KARLI si propone di affrontare un problema comune nei veicoli autonomi: la cinetosi, ovvero il malessere causato dai movimenti del mezzo. Attraverso un’analisi avanzata delle attività degli occupanti e delle accelerazioni prevedibili, l’intelligenza artificiale del sistema può fornire suggerimenti personalizzati per prevenire la cinetosi. Questi consigli possono includere indicazioni sulla postura da adottare o su attività diversive da svolgere per distrarsi durante il viaggio.
Personalizzazione e adattabilità: l’interfaccia utente generativa
Per un’esperienza di guida autenticamente personalizzata, il progetto KARLI introduce il concetto di interfacce utente generate (GenUIn). Questo approccio rivoluzionario consente di adattare le modalità di comunicazione e le informazioni fornite dal sistema alle esigenze e alle preferenze individuali degli occupanti. In questo modo, ogni utente può godere di un’interazione su misura, che sia essa visiva, acustica, tattile o una combinazione di queste.
La fiducia degli utenti è un valore fondamentale per il progetto KARLI. Per questo motivo, la sicurezza e la protezione dei dati raccolti rivestono un ruolo centrale. I dati vengono anonimizzati e utilizzati in modo trasparente, garantendo agli utenti un completo controllo su come le loro informazioni vengono impiegate.
Per ottimizzare l’efficienza del processo di sviluppo, il progetto KARLI adotta un approccio innovativo denominato Small2BigData. Questo metodo permette di ottenere risultati efficaci utilizzando una quantità limitata di dati di alta qualità. Tale approccio consente di ridurre significativamente i costi e lo sforzo computazionale necessari per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale complessi.
Test in real world: il laboratorio di ricerca mobile
Per mettere alla prova le soluzioni sviluppate in un contesto reale, il progetto KARLI ha allestito un laboratorio di ricerca mobile basato su una Mercedes EQS. Questo laboratorio itinerante permette ai ricercatori di raccogliere dati preziosi e di perfezionare il sistema direttamente su strada, simulando condizioni di guida autentiche e raccogliendo feedback dagli utenti.
I risultati del progetto KARLI hanno il potenziale di rivoluzionare l’interazione uomo-macchina nei veicoli del futuro, rendendo la guida autonoma un’esperienza più sicura, confortevole e piacevole per tutti gli utenti. L’integrazione di intelligenza artificiale adattiva, personalizzazione e attenzione alla sicurezza rappresenta un passo decisivo verso la realizzazione di una mobilità autonoma davvero a misura d’uomo.
