L’età e il colore della pelle influenzano l’affidabilità della guida autonoma: lo rivela uno studio inglese che ha analizzato oltre 8.300 immagini con 8 software
I sistemi ADAS hanno dimostrato di poter dare un prezioso contributo alla riduzione degli incidenti stradali, meglio della guida autonoma anche secondo l’IIHS. Ciò che ancora non sembra assicurare la piena affidabilità è il software che riconosce le condizioni di pericolo, come un potenziale incidente o l’investimento di un pedone. Un recente studio del King’s College London, dimostra che i software di guida autonoma fanno distinzioni anche di età e colore della pelle. In misura non eclatante, ma abbastanza da permettere ai ricercatori di capire che le telecamere delle auto potrebbero non vedere sempre i bambini come gli adulti o i pedoni con la pelle scura come quelli con la pelle chiara. Ecco tutti i dettagli dello studio.
8 SOFTWARE DI GUIDA AUTONOMA MESSI ALLA PROVA NELLO STUDIO INGLESE
Grazie alle reti neurali e all’Intelligenza artificiale, la tecnologia di guida autonoma ha fatto passi da gigante, sebbene sia una realtà limitata ai servizi di robo-taxi in alcuni Paesi. La guida autonoma senza volante e pedali, cioè di livello 5 è ben lontana dall’essere un prodotto per tutti. Attualmente, infatti, solo pochi Costruttori, come Mercedes Benz, hanno omologato il livello 3 di guida autonoma in Europa. Mentre è ben più diffuso il livello 2+ di guida semiautonoma o assistita. In questo articolo puoi approfondire cosa cambia dal livello 0 al livello 5. Lo studio del King’s College London ha esaminato 8 software che sfruttano l’intelligenza artificiale per il rilevamento dei pedoni basati sul Deep Learing. I software di seguito sono stati scelti perché secondo i ricercatori rappresentano lo stato dell’arte nella guida autonoma per il riconoscimento di oggetti e pedoni:
- YOLOX
- RetinaNet
- Faster R-CNN
- Cascade R-CNN R-50-FPN
- ALFNet
- CSP
- PRNet
STUDIO SULL’AFFIDABILITA’ DELLA GUIDA AUTONOMA VERSO I PEDONI
I ricercatori hanno sottoposto migliaia di immagini di contesti reali di guida ai software per valutarne la ripetibilità in condizioni specifiche. Le valutazioni hanno cercato risposta a due precise domande:
- Quanto sono affidabili i software per il riconoscimento dei pedoni al variare del genere, dell’età e della tonalità della pelle? Il software “vede” allo stesso modo soggetti diversi?
- Quale equità raggiungono i software per il rilevamento dei pedoni in diverse condizioni di luminosità, contrasto di luce ambientale e meteo?
COSA VEDONO I SOFTWARE DI GUIDA AUTONOMA: I RISULTATI DEL TEST
I software per la guida autonoma hanno scansionato 8.311 immagini con 16.070 classificazioni per genere, 20.115 classificazioni di età e 3.513 classificazioni di tonalità della pelle. I ricercatori hanno concluso che:
- gli occhi elettronici delle auto riescono a vedere meglio i pedoni adulti rispetto ai bambini circa 2 volte su 10 (19,67%);
- i pedoni con una carnagione chiara sono stati riconosciuti il 7,5% delle volte meglio rispetto ai pedoni con la pelle scura.
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L’intelligenza artificiale è risultata ancora meno affidabile nel riconoscere le persone dalla pelle scura in condizioni di scarsa illuminazione, rendendo la tecnologia ancora meno sicura di notte, come è emerso anche in questo test AEB dell’IIHS. Di fronte a pedoni maschi e femmine, l’AI per la guida autonoma non fa differenza (l’accuratezza del rilevamento varia solo dell’1,1%), ma lo studio inglese conferma la necessità di colmare delle lacune che non garantiscono ancora la piena e costante affidabilità dei sistemi di guida autonoma in tutte le condizioni possibili che possono verificarsi durante la guida reale.
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