Riccardo Mariani, Intel Fellow e Chief Functional Safety Technologist IoT Group di Intel, ci racconta le sfide tecnologiche e i traguardi raggiunti in ambito automotive.
Ormai, anche i meno avvezzi sono a conoscenza delle frontiere, più o meno futuristiche, raggiunte in ambito di guida autonoma e connected cars. Entro livelli molto variabili, in funzione del tipo di veicolo preso in considerazione, esistono quasi dappertutto aiuti e supporti attivi alla guida. Per quanto, la vera guida totalmente autonoma non sia ancora veramente disponibile all’utente finale, ma in dirittura d’arrivo.
Riccardo Mariani fa il punto sulle sfide che questo tipo di piattaforme impongono sia sotto l’aspetto meramente tecnologico, sia per quanto riguarda l’analisi e la gestione dei dati, la loro sicurezza, per non parlare della sicurezza di trasportati e pedoni e alle implicazioni di natura etica e assicurativa. Intel inquadra l’importanza dei dati con un claim particolarmente efficace: “Data is the new oil”, a voler sottolineare ancora una volta quanto il business data-driven stia diventando sempre più preponderante.
Secondo alcune stime, entro il 2020, assisteremo alla trasmissione di un flusso di dati enormemente moltiplicato, anche solo rispetto ad oggi. Si stima un traffico internet medio per utente di 1,5 GByte al giorno, 3 TByte al giorno per le strutture ospedaliere, 4 TByte per ciascun veicolo autonomo, per arrivare a 1 mln di GByte per una smart factory. Si tratta di cifre importanti che fanno riflettere e pongono l’accento su differenti tematiche, dalla velocità e affidabilità di gestione, per arrivare alla cybersecurity. Declinando questi parametri in ambito automotive e vetture a guida autonoma, lo stream di dati si intensifica ulteriormente, dato che i controller integrati (telecamere, radar, sonar, gps, lidar) producono decine e decine di MByte al secondo. In generale i dati da gestire di possono dividere in tre grandi categorie, le informazioni tecniche, i dati personali e quelli legati all’ambiente.
In questo contesto, Intel gioca il ruolo di player di prima linea, grazie alla disponibilità di soluzioni end-to-end che pochi possono offrire, dall’hardware, all’ingegnerizzazione di piattaforme su misura. Poter gestire in modo sicuro e prevedibile un veicolo connesso e autonomo non può prescindere da alcuni fattori chiave. Questo tipo di elaborazioni include enormi volumi di dati che devono essere gestiti in modo fluido e rapido. Per questo servono piattaforme scalabili basate su standard ampiamente condivisi con la comunità di costruttori e progettisti, oltre a una forte collaborazione tra le parti.
Intel GO è una piattaforma In-Vehicle per lo sviluppo e la gestione della guida autonoma, un sistema che si basa sulle CPU progettate su misura da Intel, ma anche su chipset dedicati, sull’architettura 5G (per certi versi essenziale), e sulla flessibilità e potenza di calcolo dei datacenter cloud. Per raggiungere questo risultato, il chip maker ha portato avanti nel tempo una forte strategia di acquisizioni, indispensabili per competere in modo adeguato. Tra le società di riferimento di settore che sono state incorporate: Nervana Systems, Yogitech, Altera, itseez, Movidius e altre ancora.
L’obiettivo finale è quello di una guida autonoma realmente priva di criticità e in grado di azzerare gli incidenti. Il traguardo è ancora lontano ma molto è già stato fatto, grazie alla realizzazione di sistemi integrati HW/SW, dall’edge al datacenter, piattaforme ridondate capaci di adattarsi ai contesti in modo autonomo. Secondo molti costruttori di veicoli, il processo verso l’automated driving dovrà essere graduale, passando dai livelli L1 e L2 (minimo grado di assistenza al guidatore), per raggiungere livelli L3 e L4 (importante grado di assistenza al conducente) e L5 (totale autonomia del veicolo).
Nella visione di Intel, piattaforme basate su CPU Atom o Xeon multi-core, saranno in grado di interfacciarsi a tutti i sensori e sistemi dell’autovettura, abilitando un vero processo decisionale, a partire dalla percezione del mondo circostante per poi sviluppare policy adeguate per consentire reazioni in tempo reale. Sicurezza e Functional Safety vanno in questo caso “a braccetto”, e non possono prescindere da hardware tarato su misura, sistemi ridondati di controllo e diagnostica, oltre a intere librerie dati per un rapido raffronto. Il costante dialogo con il cloud, via 5G, consentirà di accelerare i tempi di decisione della macchina, assicurando contemporaneamente la condivisione di dati utili, informazioni lato utente e lo stream multimediale.
