Un tema molto delicato ma sicuramente molto importante, Volvo ha introdotto l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per rendere le strade più sicure
Ormai è risaputo che il marchio Volvo per quanto riguarda la sicurezza è spesso un passo avanti rispetto al resto dei marchi, con questa nuova evoluzione puntano sempre più in alto. Volvo e Intelligenza Artificiale sarà un binomio che sentiremo spesso nei prossimi anni, soprattutto per quanto riguarda la guida assistita (ADAS)
Nuove tecnologie
Nuove tecnologie che entrano in vigore sulle vetture Volvo, stanno infatti utilizzando mondi virtuali creati dall’Intelligenza Artificiale per ottimizzare lo sviluppo. Ora sono in grado di analizzare i dati riguardanti incidenti stradali, frenate d’emergenza o intervento manuale. Tutti dati importanti per studiare al meglio come evolvere la sicurezza stradale ed evitare ulteriori incidenti.
Tutto questo è stato reso possibile da una tecnologia di Volvo chiamata “splatting gaussiano”, che è in grado di creare diverse ambientazioni tridimensionali partendo dalla vita reale. Per ottenere risultati diversi le ambientazioni possono essere modificate a seconda della richiesta necessaria. Grazie a questa tecnologia gli ingegneri sono in grado di studiare le diverse situazioni che si possono creare sulla strada e migliorare i sistemi di guida sulle vetture Volvo.
Le nuove tecnologie sono supportate dai sistemi NVIDIA. Questa tecnologia è in grado di rilevare tutti i dati raccolti dai vari sensori utili al comprendere i comportamenti dell’auto.
Queste le parole di Alwin Bakkenes, Head of Global Software Engineering di Volvo “Disponiamo già di milioni di dati relativi a situazioni che non si sono mai verificate e che utilizziamo per sviluppare il nostro software”, ha anche aggiunto che: “Grazie allo splatting gaussiano riusciamo a selezionare uno di questi rari casi particolari e ad espanderlo, creando migliaia di nuove varianti dello scenario in base alle quali addestrare e convalidare i nostri modelli. Questo ci offre la possibilità di sviluppare una quantità di modelli mai raggiunta prima e persino di individuare i casi limite prima che si verifichino nel mondo reale”.
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