Intel, modello matematico per stabilire le responsabilità degli incidenti nella guida autonoma

I veicoli a guida autonoma sembrano destinati a diventare parte della quotidianità in un futuro non troppo lontano, ma sono ancora aperti numerosi interrogativi sulla loro sicurezza e, in modo particolare, su come attribuire le responsabilità nel momento in cui si trovano coinvolti in un incidente.

Attualmente il panorama è composto da numerose realtà del settore automobilistico e tecnologico che portano avanti sistemi e tecnologie differenti tra loro, aumentando quindi la complessità dello scenario e sollevando la necessità di stabilire un insieme di standard.

Una possibile proposta arriva da Amon Shashua, CEO di Mobileye (recentemente acquisita da Intel), con il modello "Responsibility Sensitive Safety" che ha lo scopo di dimostrare la sicurezza dei veicoli autonomi e di determinare eventuali colpe e responsabilità in caso di incidente. Il concetto è quello di individuare una serie di parametri specifici e misurabili che possano formalizzare i concetti umani di responsabilità e cautela e definire infine uno "stato di sicurezza" dove il veicolo autonomo non può essere la causa di un incidente, a prescindere dal comportamento di altri veicoli.

"La capacità di attribuire la colpa è la chiave. Proprio come i migliori piloti umani al mondo, le auto a guida autonoma non possono evitare incidenti dovuti ad azioni che sono oltre al loro controllo. Ma il guidatore più responsabile, consapevole e cauto difficilmente riuscirà a causare un incidente per sua colpa, in particolare se ha una visione a 360 gradi e tempi di reazione alla velocità della luce, proprio come i veicoli autonomi" ha spiegato Shashua.

La pubblicazione che spiega il modello esplora vari concetti interessanti, tra cui quello di "Multi agent safety" (ovvero che la sicurezza è un obiettivo che si raggiunge in maniera collaborativa e non a carico di una singola entità), e ammette l'impossibilità del concetto di "sicurezza assoluta".

Del resto è impossibile prevenire tutti gli incidenti, specie in una situazione in cui gli elementi controllati dall'intelligenza artificiale dovranno coesistere con il comportamento umano, ovvero ciò che di più imprevedibile esiste in natura. Ma l'obiettivo ultimo è comunque quello di ridurre quanto possibile le situazioni in cui un incidente abbia elevata probabilità di verificarsi e, nel caso accada, di individuare con certezza le responsabilità.