Politecnico di Milano e MOST: guida autonoma ad alta velocità
Una ricerca del MIT ha posto la lente di ingrandimento sui livelli di inquinamento causati dalla potenza di calcolo dei veicoli autonomi
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Una tecnologia non è salutare o nociva per nascita, ma può essere promettente in determinati aspetti pur presentando delle problematiche da risolvere. Da tale principio non è esente la guida autonoma, sebbene i veicoli di livello 5, ossia in grado di avanzare in ogni contesto senza un’assistenza umana, difficilmente approderanno sul mercato prima di diversi decenni. Eppure, con una visione lungimirante c’è chi inizia a preoccuparsi di un risvolto negativo che potrebbe emergere con la diffusione della guida autonoma su strada. L’automatizzazione della guida implica infatti l’acquisizione di informazioni dall’ambiente circostante tramite radar e telecamere ad alta risoluzione da elaborare in tempo reale per fornire all’algoritmo di guida dati utili per tracciare la traiettoria. L’elaborazione computerizzata tuttavia necessita di energia che, essendo l’approvvigionamento energetico ancora in gran parte dipendente dai veicoli fossili, implica emissioni di gas serra.
Secondo la International Energy Agency, gli attuali data center per lo stoccaggio e l’elaborazione dei dati dei computer di tutto il mondo è responsabile dello 0.3% delle emissioni di gas serra globali, equivalenti all’impronta di carbonio annuale dell’Argentina. Si stima che una flotta globale di veicoli interamente automatizzati potrebbe raddoppiare tali emissioni solamente per la potenza di calcolo necessaria. Il Massachusets Institute of Technology ha pubblicato una ricerca sul tema, redatta dalla studentessa specializzanda Soumya Sudhakar, dalla professoressa Vivienne Sze e dal professor Sertac Karaman. I redattori hanno stimato che un miliardo di veicoli autonomi, utilizzati ciascuno per un’ora al giorno e consumanti una potenza di calcolo media di 840 W, sarebbero sufficienti a raddoppiare le attuali emissioni di gas serra dei data center globali.Ti potrebbe interessare
La stima tuttavia è ben più complessa di un semplice calcolo diretto, in quanto l’equazione include diverse variabili, come il numero di veicoli autonomi nella flotta mondiale, la potenza di calcolo di ciascuno di essi, il loro utilizzo quotidiano e il mix energetico per fornire l’elettricità ai computer di bordo. Si tratta di parametri difficilmente prevedibili sul lungo periodo, con il tempo di utilizzo che ad esempio potrebbe aumentare, con la possibilità di lavorare direttamente a bordo durante la marcia che incentiverebbe a spostarsi in automobile, oppure diminuire grazie alla più efficiente gestione del traffico e delle rotte per merito della comunicazione tra veicoli e infrastruttura. I ricercatori hanno così costruito un modello statistico, assumendo inoltre che come algoritmo di guida vengano impiegate le deep neural network, le reti neurali profonde, al momento discretamente popolari. Spiega Sudhakar: “Di per sé, il tutto appare come un’ingannevole semplice equazione. Ciascuna variabile però è associata a una grande incertezza, perché stiamo considerando una tecnologia e un’applicazione emergente ancora assenti”.Ti potrebbe interessare
I ricercatori hanno dunque stimato quanta potenza di calcolo si consumerebbe per acquisire e processare le informazioni provenienti dai diversi sensori, tra cui le telecamere ad alta risoluzione. Supponendo un veicolo a guida autonoma che con dieci reti neurali profonde elabora le immagini di altrettante telecamere, con un utilizzo giornaliero di un’ora si avrebbero 21.6 inferenze ogni giorno, che moltiplicate per un miliardo di veicoli equivalgono a 21.6 trilioni di inferenze quotidiane. Si tratta di volumi di calcolo impressionanti se si considera ad esempio che i data centers di Facebook ogni giorno in tutto il globo eseguono una manciata di trilioni di inferenze. Il modello statistico ha evidenziato che, nel 90% degli scenari, per evitare di raddoppiare le emissioni mondiali attuali dei data centers, servirebbe un consumo in potenza di calcolo per ogni veicolo inferiore a 1.2 kW. Per raggiungere tale traguardo sarebbe necessario che l’efficienza degli hardware sul mercato raddoppi ogni tredici mesi circa.
Il modello sviluppato inoltre non tiene conto del consumo energetico derivante dai sensori o delle emissioni associate alla produzione di vetture più complesse quali quelle a guida autonoma. Commenta Sudhakar: “Se mantenessimo le tendenze attuali dell’industria in fatto di ritmo di decarbonizzazione e miglioramenti di efficienza degli hardware, non sembra che sarebbe sufficiente a limitare le emissioni derivanti dai calcoli a bordo dei veicoli autonomi. C’è il rischio che questo diventi un problema enorme. Se però anticipassimo il problema, potremmo progettare veicoli autonomi più efficienti che abbiano sin dal principio un’impronta di carbonio più piccola”. Aggiunge la professoressa Sze: “Speriamo che le persone penseranno alle emissioni e all’efficienza di carbonio come un parametro importante da considerare in fase di progetto. Il consumo energetico di un veicolo autonomo è critico, non soltanto nell’ottica dell’autonomia, ma anche per la sostenibilità”.
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15/01/2023
fonte: FormulaPassion.it
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