Volvo Cars sta rivoluzionando lo sviluppo dei sistemi di sicurezza a bordo grazie all’utilizzo di ambienti digitali generati tramite Intelligenza Artificiale. Questi mondi virtuali avanzati permettono all’azienda di potenziare il software dei sistemi di assistenza alla guida (ADAS), con l’obiettivo di rendere le proprie vetture ancora più sicure.
Grazie all’elaborazione dei dati raccolti dai sensori delle nuove auto (come quelli relativi a frenate improvvise, manovre brusche o interventi manuali del conducente) Volvo riesce a ricostruire gli incidenti in un contesto virtuale. Questo approccio consente un’analisi più approfondita degli eventi, con nuove possibilità per comprendere e prevenire situazioni di rischio.
Alla base di questa innovazione c’è lo splatting gaussiano una tecnica di calcolo avanzata in grado di generare un’ampia gamma di scenari e soggetti 3D realistici e ad alta fedeltà a partire da immagini del mondo reale. Ciò permette di esaminare, ricostruire e approfondire tali dati secondo nuove modalità, per capire meglio come evitare gli incidenti. L’enorme flessibilità degli ambienti virtuali permette agli ingegneri di sottoporre il software a prove estreme, accelerando notevolmente i tempi di sviluppo. Scenari che una volta richiedevano mesi di test possono ora essere analizzati in pochi giorni.
“Disponiamo già di milioni di dati relativi a situazioni che non si sono mai verificate e che utilizziamo per sviluppare il nostro software”, spiega Alwin Bakkenes – Head of Global Software Engineering di Volvo Cars. “Grazie allo splatting gaussiano riusciamo a selezionare uno di questi rari casi particolari e ad espanderlo, creando migliaia di nuove varianti dello scenario in base alle quali addestrare e convalidare i nostri modelli. Questo ci offre la possibilità di sviluppare una quantità di modelli mai raggiunta prima e persino di individuare i casi limite prima che si verifichino nel mondo reale”.
Questa metodologia consente di progettare soluzioni software in grado di affrontare scenari estremi prima ancora che si presentino nella realtà, aumentando la reattività e l’affidabilità dei sistemi ADAS. Il progetto è inserito in un programma di dottorato dedicato alle università svedesi, con l’obiettivo di esplorare il potenziale delle tecniche di rendering neurale nelle future applicazioni per la sicurezza stradale. L’iniziativa è finanziata dal Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP).
