Il co-CEO di Waymo Dmitri Dolgov riapre il confronto sulla tecnologia necessaria per arrivare alla guida autonoma. Senza nominare Tesla, il manager sostiene che un sistema basato esclusivamente sulle telecamere possa raggiungere buoni livelli di assistenza alla guida, ma rischi di fermarsi prima del livello di sicurezza necessario per eliminare completamente il conducente.
Tesla ha costruito la propria strategia di guida autonoma attorno alla visione artificiale, mentre Waymo utilizza un approccio multisensore. E i due modelli stanno ormai producendo quantità di dati sufficienti per rendere il confronto sempre più interessante.
Dolgov: “L’occhio umano non è un parametro sufficiente”
Parlando alla Startup School di Y Combinator (guarda il video qua sotto), Dolgov ha riconosciuto un punto fondamentale sostenuto da chi difende l’approccio Tesla: gli esseri umani guidano utilizzando principalmente la vista.
Secondo il manager, però, questo non significa che una macchina debba necessariamente replicare la stessa architettura. Se l’obiettivo è costruire un sistema di assistenza capace di avvicinarsi alle prestazioni umane, le telecamere possono essere una soluzione ragionevole. Il problema cambia quando si chiede al veicolo di guidare senza nessuno al volante e con prestazioni nettamente superiori a quelle umane.
È qui che, secondo Dolgov, entra in gioco il cosiddetto problema dei “nove”: migliorare l’affidabilità dal 90 al 99% è una cosa; passare dal 99 al 99,9% e poi al 99,99% richiede progressivamente uno sforzo molto maggiore.
Lidar e radar, quando la telecamera non vede
Waymo utilizza tre differenti tecnologie di rilevamento: telecamere, lidar e radar. Non vengono considerate semplicemente come sistemi di backup, ma come sensori con caratteristiche differenti che vengono poi combinati nell’elaborazione dell’ambiente.
Le telecamere garantiscono alta risoluzione e informazioni sul colore, ma possono essere penalizzate da buio, abbagliamento e condizioni atmosferiche. Il lidar misura direttamente la struttura tridimensionale dell’ambiente, mentre il radar può rilevare oggetti e velocità anche in condizioni nelle quali la visione ottica è meno efficace.
Dolgov ha citato alcuni casi sperimentati da Waymo: tempeste di polvere, strade completamente buie e ostacoli che coprono fisicamente una telecamera. In uno degli esempi, un ramo avrebbe impedito ai tergicristalli di liberare il campo visivo, mentre gli altri sensori avrebbero permesso al veicolo di rientrare autonomamente al deposito.
È un argomento importante perché non riguarda soltanto la capacità dell’Intelligenza artificiale di interpretare un’immagine, ma la disponibilità stessa dell’informazione necessaria per prendere una decisione.
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Il confronto con Tesla è inevitabile
Tesla ha scelto una strada molto diversa, eliminando progressivamente radar e sensori ultrasonici dai propri veicoli e puntando sulla piattaforma Tesla Vision, basata sulle telecamere.
La società sta inoltre sperimentando il servizio Robotaxi senza conducente. Tesla ha dichiarato di aver raggiunto 380.000 miglia di guida senza operatore a bordo. Un numero significativo, ma ancora molto distante dai volumi accumulati da Waymo: l’azienda di Alphabet dichiara oltre 220 milioni di miglia completamente autonome fino allo scorso marzo.
Anche sul fronte della sicurezza i dati pubblicati da Waymo sono rilevanti: nella propria analisi, l’azienda rileva il 94% in meno di incidenti con lesioni gravi o mortali rispetto al riferimento costituito dai conducenti umani nelle stesse aree operative. Si tratta naturalmente di dati pubblicati dalla stessa Waymo, quindi non possono essere utilizzati da soli per decretare la superiorità definitiva di un’architettura tecnologica.
Tesla, dal canto suo, ha comunicato 380.000 miglia senza operatore, con 22 incidenti comunicati alla NHTSA nel periodo di sperimentazione del Robotaxi.
Ovviamente, il confronto diretto richiede cautela perché aree operative, condizioni, chilometraggi e modalità di raccolta dei dati non sono necessariamente equivalenti.
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Il lidar costa ancora troppo?
Questo resta uno degli argomenti principali a favore della soluzione Tesla: eliminare sensori costosi e hardware aggiuntivo può rendere il sistema più semplice da installare su milioni di automobili.
Dolgov contesta però l’idea che il prezzo attuale del lidar possa essere considerato un parametro definitivo. Waymo è arrivata alla sesta generazione del proprio hardware e dichiara di averne ridotto significativamente il costo, aumentando contemporaneamente risoluzione, portata e potenza di calcolo.
La vera sfida non è fare una demo
Il confronto tra Waymo e Tesla, alla fine, non riguarda la possibilità di far muovere un’auto senza conducente. Entrambe le aziende hanno dimostrato che è possibile, almeno in determinati contesti.
La questione è quanto rapidamente si possa passare dalla dimostrazione a un sistema capace di affrontare milioni di chilometri, condizioni meteorologiche differenti e situazioni imprevedibili con un livello di sicurezza estremamente elevato.
È proprio qui che la teoria dei “nove” di Dolgov diventa interessante. I primi miglioramenti sono relativamente facili da ottenere, ma gli ultimi decimali di affidabilità sono quelli che possono determinare se una tecnologia è semplicemente impressionante oppure abbastanza sicura da sostituire davvero il conducente.
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Certo che ragionare su un discorso di sicurezza tirando in ballo i costi è ridicolo, se faccio un sistema di guida autonoma dove metto in gioco la vita delle persone il discorso costi non esiste, ma è il tipico ragionamento del Musk d’oltreoceano. Chiara ammissione che il sistema migliore è senza ombra di dubbio quello di Waymo
Non è questo il punto. Di nuovo, il problema non sono i sensori, ma l’intelligenza (in senso lato). Sensori tipo LiDAR posso portare a buoni risultati velocemente, ma poi arriva il conto. La sensor-fusion alla Waymo è estremamente onerosa in termini computazionali. Se il sistema non è efficiente, in termini energetici e di costo, non si potrà mai superare certi limiti, ne come risultati pratici in termini di qualità di guida, ne in termini di installato.
Infatti in 10 anni Waymo è arrivata a 3-4000 veicoli su strada, mentre i Robotaxi non-supervisionati in circolazione aumentano ad un ritmo molto più elevato. E la statistiche dimostrano che non sono affatto meno sicuri.
Lasciamo perdere il discorso costo, in termini di risultati l’affidabilità è maggiore, se poi vogliamo sacrificare parte della sicurezza per abbassare i costi basta saperlo… Discorso computazionale,x gestire tutte le fonti di informazione con i processori che ci sono adesso non c’è nessun problema.
Ma è qui il punto: all’atto pratico non è affatto vero che l’affidabilità è maggiore. Non è un caso che Xpeng (anch’essa considerata tra i leader nella guida autonoma) ha “mollato” il LiDAR, e recentemente lo stesso ha fatto Volvo.
Non è che buttare lì sensori automaticamente rende le cose migliori: l’affidabilità va dimostrata con le statistiche, e queste hanno cominciato a raccontare una cosa diversa da quella che ripetevano i pro LiDAR.
Prevedo un gran brutto risveglio per qualcuno, quando il numero di Robotaxi Tesla supererà il numero di mezzi Waymo attivi…
L’oste con il vino costose che dice che il suo vino è meglio degli altri! Che sorpresa!
Sono per la ridondanza , senza dubbio. Che poi la sovrapposizione dei tre sistemi riesce a ricostruire l’ambiente circostante con dettagli che le sole telecamere non possono ottenere.
Anche se il sistema Tesla è ottimo, ci sono dei scenari che potrebbero creare delle criticità e alcune sono state descritte nel servizio, ma altre che neanche ipotizziamo, potrebbero affacciarsi in futuro.
La ridondanza non è gratis. Elaborare dati da sensori diversi vuol dire avere meno potenza di elaborazione per i sensori indispensabili (le telecamere appunto).
Il guaio di Tesla è che affondandosi alla sola visione può arrivare al massimo a quanto farebbe un essere umano guidando abbagliato contro sole o smarrito nella nebbia o sotto un diluvio…ed io non mi ci affiderei mai…visto che sarebbe fortemente limitato..come me!
Oltretutto l’ elaborazione di dati ambientali necessita di enormi capacità di calcolo con intelligenza artificiale…mentre alcuni sistemi lidar TOF riescono a calcolare in chip molto semplici informazioni molto rilevanti su distanza e tempo di avvicinamento ad un ostacolo rilevato Senza doverne necessariamente comprendere la natura ed il comportamento come invece deve fare un sensore che deve interpretare tridimensionalmente un ambiente che vede “bi-dimensionale” dalle telecamere.
Ben diverso un veicolo che sfrutta “sensi” che noi umani non abbiamo (visione infrarosso…lidar e radar etc) che per quanto costosi fanno risultati molto più attendibili in tutti gli scenari operativi.
Francamente si una vettura io preferisco trovare ampia dotazione di sensori sicurezza e magari “perdere” lo scenografico portellone motorizzato o le lucine LED ambientali o mega schermi per passeggeri annoiati che giocano durante il viaggio (cosa che potrebbero fare con un semplice smartphone o tablet da portare con se .. piuttosto che trovare sparsi in auto già troppo costose per inutili balocchi…