di Fabio Pressi – Le tecnologie digitali e i BIG DATA stanno già cambiando totalmente il settore auto, ma non ce ne rendiamo conto. Stanno trasformando profondamente i veicoli e il modo in cui interagiamo con loro, e persino rimodellando la rete di infrastrutture di trasporto.
Le tecnologie Smart Infrastructure vengono incorporate nelle strade e nei tunnel, nei parcheggi e nei caselli autostradali, rendendoli in grado di comunicare tra loro e con i veicoli che li utilizzano.
Avremo un sistema di infrastrutture di trasporto che soffre meno congestione, è più sicuro e può essere mantenuto in modo predittivo. Un’infrastruttura stradale intelligente può monitorare e controllare il flusso del traffico, aggiornare i viaggiatori o persino comunicare direttamente con le auto per avvisare di un cambiamento del limite di velocità. È una parte essenziale del futuro del trasporto di veicoli più intelligenti.
Tra le tecnologie emergenti degli ultimi anni, BIG DATA e IOT (Internet of Thing) sembrano aver superato le fasi critiche descritte da Hart Cycle di Gartner, per diventare tecnologie consolidate, pronte per una diffusione aperta. Per essere compreso appieno, l’approccio al problema dei dati deve essere completamente collegato a una politica di visualizzazione dei sensori a basso costo e di facile accesso, in grado di generare informazioni che possono essere raccolte e analizzate in tempo reale.
Questo è il motivo di una rete stradale, in grado di leggere i segnali dai sensori installati nell’infrastruttura, pronti a leggere i segnali degli smartphone che attraversano una strada e in grado di dialogare con le tecnologie a bordo di un veicolo, al fine di avere un “visione intelligente della struttura”. Questa vista conduce facilmente ad altre applicazioni concrete nella gestione autonoma del traffico e dei veicoli. Tutti questi elementi sono anelli diversi della stessa catena e la scienza dei big data ha un ruolo chiave nel tenerli saldamente uniti. Una corretta raccolta di dati proviene direttamente da una chiara visione di cosa ottenere dai dati in materia di servizi, strumenti e affari. Essendo basato su big data, qui abbiamo un mix and match di strumenti, servizi e settori da considerare e abilitare con una visione precisa.
Gestione del traffico come servizio
Le tecnologie digitali stanno trasformando i centri di controllo del traffico da rigidi edifici “hardware e software” giganti, che sono difficili da aggiornare, in servizi di gestione del traffico virtuali che sono più intelligenti e facilmente integrabili con molteplici fonti di informazione. Le nuove piattaforme di mobilità sono già integrate con un numero di sistemi esistenti che contengono informazioni sui modelli di traffico in tempo reale a partire dall’analisi del GPS in App o in auto fino ai diversi segnali provenienti dal motore e dall’elettronica dei veicoli. I moderni centri di controllo del traffico trovano difficile monitorare costantemente o includere dati da questi sistemi. Questi nuovi sistemi integrerebbero fonti di informazione locali e globali e li monitorerebbero istantaneamente per rilevare eventuali anomalie.
Quali sono gli scenari futuri?
Le autovetture autonome stanno vivendo il loro periodo di beta testing e, anche se potrebbe sembrare futuristico, i big data controllano effettivamente i veicoli a guida autonoma.
I veicoli autonomi – come le auto a guida automatica di Google (Waymo) di cui si parla tanto spesso – utilizzano una varietà di dati sul traffico e ambientali per analizzare costantemente la loro posizione nel mondo. Le auto sono dotate di una miriade di sensori per monitorare le cose come la vicinanza a pedoni o altri conducenti, guide al traffico e segnali e molto altro ancora. Questi veicoli autonomi guidano molto meglio di qualsiasi altro umano possa o abbia mai voluto. I veicoli a guida autonoma non si stancano mai o sono esausti, non perdono mai la concentrazione e prendono sempre le decisioni giuste in una frazione di secondo. Mentre gli esseri umani, d’altra parte, sono certamente ciò che rende le strade meno sicure.
Secondo Google, dopo oltre 1,8 milioni di miglia di test a guida autonoma, sono avvenuti solo 13 piccoli incidenti minori. Ancora più importante, tutti sono stati il risultato diretto di errori umani e non causati dai veicoli autonomi o dai loro sistemi di guida avanzati.
Come si integrano i Big Data in tutto questo?
Google non è l’unica azienda che lavora su veicoli autonomi. In effetti, ci sono un sacco di diversi marchi che lavorano sulla propria forma della tecnologia come Tesla, Nissan, GM, Mercedes-Benz, Delphi Automotive, Audi e Bosch. L’unica cosa che tutti questi diversi sistemi avranno in comune sono i big data.
Secondo INVENT – una società dedicata a “sviluppare reti inter-veicolari, tecnologie informatiche e di rilevamento per veicoli intelligenti di prossima generazione” – veicoli autonomi, o auto “intelligenti” del futuro, non sono altro che un ingranaggio in un dato molto più grande sistema di raccolta.
“Tali veicoli hanno computer embedded, ricevitori GPS, interfacce di rete wireless a corto raggio e potenzialmente accesso a sensori in-car e Internet, inoltre possono interagire con reti di sensori wireless su strade in cui sono installate queste reti”, descrive INVENT.
Qual è il futuro di veicoli e dati?
Man mano che questi veicoli diventano mainstream (molti esperti prevedono che succederà nel prossimo decennio) i big data diventeranno sempre più importanti. Anche se questo può sembrare uno scenario futuro distante, non lo è. Siamo notevolmente vicini alla gestione di questi veicoli su strade.
Ford ha annunciato che sta collaborando con Lyft per le auto a guida autonoma e dimostra che siamo sull’orlo di questo ostacolo tecnologico. La California ha già firmato un disegno di legge che consente a questi veicoli di essere utilizzati sulle strade statali, ed è solo una questione di tempo prima che altri seguano l’esempio.
Tuttavia, i sistemi dovranno essere pronti. Si crede che i sistemi di veicoli senza conducente creeranno fino a 1 GB di dati al secondo, il che significa che avremo bisogno di un posto per tuttu questo materiale.
I big data sono già al centro di una varietà di settori, l’educazione in ML (Machine Learning) e AI (Artificial Intelligence) nel trasporto e oltre, è ciò di cui abbiamo bisogno per iniziare a pensare ai dati per trasformarli in big data e per essere impiegati in attività utilizzabili.
Investire nell’approccio BIG DATA e nelle applicazioni pratiche sull’IA, è un modo per diventare un leader di livello mondiale nelle applicazioni sulla mobilità.
Fonte Il Blog di Beppe Grillo
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