Un sistema di sicurezza capace di reagire al pericolo più rapidamente del cervello umano potrebbe cambiare il futuro della guida autonoma e della robotica. È quanto sostiene un team internazionale di ricercatori provenienti da Cina, Regno Unito, Hong Kong, Arabia Saudita e Stati Uniti, che ha sviluppato un innovativo chip hardware progettato per accelerare le decisioni delle macchine autonome.
Perché il tempo di reazione delle macchine è un problema
Uno dei principali limiti dei sistemi autonomi riguarda la loro capacità di interpretare rapidamente i dati visivi. Anche con processori avanzati, l’analisi di immagini ad alta definizione fotogramma per fotogramma richiede tempo: il computer deve capire cosa si muove, in quale direzione e se rappresenta una minaccia.
A 50 miglia orarie (circa 80 km/h), un veicolo autonomo può impiegare circa 0,5 secondi per reagire a un ostacolo. In quell’intervallo percorre circa 43 piedi (oltre 13 metri) prima di iniziare a frenare. Il cervello umano, al contrario, reagisce in circa 0,15 secondi. In condizioni di traffico reale, queste frazioni di secondo possono fare la differenza tra un impatto e un mancato incidente.
Il ritardo nell’elaborazione ha sollevato interrogativi sulla sicurezza di robot, droni e veicoli autonomi in ambienti imprevedibili. Finora gli ingegneri hanno cercato di ridurre questo divario intervenendo soprattutto sul software, senza però eliminare del tutto il problema.
Un “riflesso” hardware ispirato alla visione umana
Il nuovo sistema affronta la questione a livello hardware, ispirandosi al funzionamento della vista umana. Il cervello non analizza ogni dettaglio della scena in modo approfondito prima di reagire: individua rapidamente movimenti improvvisi o cambiamenti e attiva una risposta immediata, rimandando l’elaborazione dettagliata a un secondo momento.
Come spiega Interesting Engineering, al centro del progetto c’è una matrice bidimensionale di transistor sinaptici, descritta come un chip altamente sensibile al rilevamento del movimento. Il dispositivo segue un approccio “filter-then-process”: prima filtra i dati visivi irrilevanti, poi identifica solo i cambiamenti chiave nella scena.
Il transistor è in grado di rilevare variazioni dell’immagine in appena 100 microsecondi, un tempo molto inferiore alla percezione umana. Può inoltre conservare informazioni sul movimento per oltre 10.000 secondi e funzionare per più di 8.000 cicli senza perdita di prestazioni.
Una volta acquisito il fotogramma, il chip ignora l’immagine completa e registra soltanto gli oggetti in movimento. I segnali selezionati vengono quindi inviati ai tradizionali algoritmi di visione artificiale per un’analisi più approfondita. Secondo lo studio, questo metodo risulta oltre 10 volte più veloce rispetto ai sistemi convenzionali di elaborazione delle immagini.
I risultati nei test su auto, droni e robot
Nei test di laboratorio il sistema ha elaborato i dati di movimento quattro volte più rapidamente rispetto agli algoritmi più avanzati attualmente disponibili. In condizioni ideali, le prestazioni hanno superato il livello di reazione umano.
Durante le prove di guida, i ricercatori hanno registrato un miglioramento del 213,5% nel rilevamento dei pericoli. Nei bracci robotici, la capacità di afferrare oggetti è aumentata del 740,9%. In scenari reali l’efficienza è leggermente diminuita, ma è rimasta superiore rispetto ai sistemi autonomi esistenti.
A 50 miglia orarie, un miglioramento di circa 0,2 secondi nel tempo di risposta può ridurre la distanza di frenata di circa 14,4 piedi (oltre 4 metri). “Il nostro approccio dimostra un incremento di velocità del 400 per cento, superando le prestazioni umane e mantenendo o migliorando l’accuratezza”, ha dichiarato Gao Shuo, professore associato alla Beihang University e coautore dello studio pubblicato su Nature Communications.
Per i piccoli droni, il tempo di reazione è stato ridotto di almeno un terzo, con benefici su autonomia e prestazioni di volo. L’obiettivo dichiarato è dotare i veicoli autonomi di un vero e proprio “riflesso a livello hardware”, capace di rispondere alle condizioni improvvise della strada in modo ancora più sensibile rispetto agli esseri umani.
