Uber vuole trarre vantaggio dall’emergere delle auto a guida autonoma, non affidando il volante a guidatori dotati di intelligenza artificiale, ma piuttosto sfruttando la montagna di dati potenzialmente preziosi che la società di rideshare potrebbe raccogliere nei miliardi di viaggi che gestisce ogni anno.
Uber questa settimana annunciato una nuova iniziativa per raccogliere e analizzare dati da telecamere e sensori di veicoli per i suoi associate robotaxi. L’obiettivo: generare dati di guida reali preziosi per le aziende di veicoli autonomi (AV).
Uber ha dichiarato a CBS Information che inizierà lo sforzo lavorando con i suoi 50.000 associate di flotte globali: individui o aziende di terze parti che possiedono più veicoli e gestiscono i conducenti che registrano i loro veicoli con Uber. Secondo un portavoce di Uber, i associate della flotta inizieranno a dotare questi veicoli di package di sensori personalizzati che tengono traccia delle condizioni meteorologiche e degli ostacoli stradali.
Uber ha affermato che i package di sensori saranno rivolti verso l’esterno, non all’interno dell’auto, e si concentreranno sull’ambiente stradale pubblico.
“Abbiamo questa strategia di piattaforma, e si tratta di aiutare i nostri associate e accelerare l’accesso equo alla sicurezza [autonomous vehicles] in tutto il mondo”, ha detto il portavoce.
Uber ha rifiutato di rivelare quali dei suoi oltre 20 associate, incluso Waymo, siano coinvolti nell’iniziativa. Mercoledì la compagnia canadese di robotaxi Waabi annunciato sta collaborando con Uber per implementare 25.000 robotaxi sulla piattaforma in un accordo del valore di 1 miliardo di dollari.
Uber ha precedentemente raccolto dati dal mondo reale con il suo associate di veicoli autonomi, Nvidia, e oggi ha già veicoli sulla strada che raccolgono dati attraverso telecamere, ha affermato la società di rideshare disse precedentemente.
Nel 2020, Uber ha smesso di sviluppare i propri veicoli autonomi e venduto l’unità dell’azienda della startup di auto a guida autonoma Aurora. Quell’accordo seguì il morte di un pedone investito da un Uber autonomo nel 2018.
Formazione nel mondo reale
Le aziende e i ricercatori che si occupano di guida autonoma si sono affidati in gran parte a simulazioni e algoritmi per prevedere il traffico e i problemi di guida del mondo reale per sviluppare i loro prodotti. Advert esempio, i ricercatori dell’Università del Michigan hanno sviluppato l’intelligenza artificiale simulare driver terribili, riducendo i costi e la complessità dei take a look at della tecnologia.
Uber ha dichiarato a CBS Information che uno dei suoi obiettivi è quello di monitorare eventi imprevedibili, come i bidoni della spazzatura che esplodono in una carreggiata o un pedone che appare all’improvviso nell’oscurità, che i modelli sintetici sono peggiori nel prevedere.
“Il più grande ostacolo all’autonomia non è più il software program o l'{hardware}: è l’accesso a dati e modelli di formazione superiori e reali”, ha dichiarato Praveen Neppalli Naga, Chief Know-how Officer di Uber, a CBS Information.
Tali “dati a coda lunga”, come li chiama Uber, sono potenzialmente redditizi per gli operatori che guidano da soli, dato che il potenziale commerciale del settore dipende dal fatto che i consumatori si sentano sicuri in un AV. Potrebbe anche fornire un nuovo flusso di entrate per Uber, che alla positive prevede di addebitare ai suoi associate una commissione per i dati della società di rideshare.
“Questo è davvero qualcosa che possiamo offrire per potenziare l’avvento di questa tecnologia… siamo molto ottimisti ed entusiasti perché i dati possono essere molto preziosi in questo momento”, ha detto il portavoce di Uber. “Gli AV su larga scala rappresentano un’enorme opportunità da trilioni di dollari per Uber.”
Strada accidentata da percorrere?
Anche Zachary Greenberger, ex chief enterprise officer della rivale di Uber Lyft, vede opportunità nella convergenza di intelligenza artificiale e traffico. Ora è CEO di Nexar, che sviluppa strumenti per acquisire e analizzare i dati di guida autonoma. Ma mettersi al passo rapidamente potrebbe rivelarsi una sfida per Uber, ha detto Greenberger a CBS Information.
Greenberger ha anche sottolineato che gli autisti delle flotte – ovvero l’obiettivo iniziale di Uber per la nuova tecnologia – sono professionisti e hanno meno probabilità di un conducente inesperto di trovarsi nelle “situazioni folli” che producono dati che le simulazioni non possono, come un bambino che lancia inaspettatamente una palla in strada.
“[T]La realtà è che i conti sono piuttosto brutali. Avrebbero bisogno di installare centinaia di migliaia di sensori sui veicoli e dovrebbero farlo molto rapidamente per poter fornire dati a queste aziende in un modo che possa essere utile.”
