La rivoluzione dei veicoli a guida autonoma nel settore automobilistico
Veicoli autonomi stanno rivoluzionando il modo in cui viaggiamo, e un fattore chiave che guida questo cambiamento è l'ampio utilizzo dei big data. Questi veicoli a guida autonoma generano diversi terabyte di dati ogni giorno grazie a sensori come le telecamere, il lidar e il radar [1].
I dati raccolti da questi veicoli non vengono solo archiviati, ma utilizzati per costruire strategie per diverse situazioni stradali. Ad esempio, i dati di più veicoli autonomi vengono condivisi per evitare ingorghi, reagire a situazioni di emergenza e tenere conto delle condizioni meteorologiche [2]. Questo approccio basato sui dati consente ai veicoli autonomi di prendere decisioni in tempo reale in base ai dati dei sensori a bordo [3].
La posizione di un veicolo autonomo viene determinata utilizzando il GPS, e il suo ambiente viene mappato utilizzando il lidar e il radar, tenendo conto di segnaletica, segnali e altri ostacoli [4]. Questa mappatura dettagliata consente al veicolo di identificare velocità, distanza e portata, garantendo un viaggio sicuro ed efficiente [5].
Inoltre, i veicoli equipaggiati con la tecnologia di riconoscimento vocale utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per capire e rispondere ai comandi degli utenti [6]. Questa funzionalità, combinata con l'analisi dei big data, crea un'esperienza di guida autonoma più organica.
L'analisi dei big data nel settore automobilistico è attualmente coinvolta nel livello 2 dell'automazione della guida, in cui i veicoli eseguono l'accelerazione e la sterzata, e gli esseri umani monitorano tutti i compiti e prendono il controllo quando necessario [7]. Tuttavia, man mano che la tecnologia avanza, ci si può aspettare una maggiore autonomia nei nostri veicoli.
Una sfida nell'analisi predittiva nel settore automobilistico è quella di creare modelli da eventi isolati e rari [8]. Tuttavia, i big data stanno diventando sempre più importanti, con applicazioni che vanno dalla creazione di esperienze di guida autonome alla progettazione di veicoli pronti per il futuro e alla determinazione delle fasce di prezzo [9].
I big data vengono inoltre utilizzati per migliorare la percezione e il rilevamento, prendere decisioni più rapide, prevedere il comportamento e abilitare l'elaborazione del linguaggio naturale [10]. Le società come Appinventiv si specializzano in soluzioni di analisi automobilistica che raccolgono, indirizzano e organizzano grandi quantità di dati per i veicoli [11].
Entro il 2030, la capacità di archiviazione per veicolo potrebbe raggiungere 11 terabyte, richiedendo l'archiviazione e l'elaborazione dei dati all'interno del veicolo [12]. Ciò rappresenta una sfida significativa, poiché le preoccupazioni per la sicurezza, la presenza di più eventi isolati e l'assenza di un meccanismo di archiviazione dei dati per terabyte di dati sono tutti limiti nell'implementazione dell'analisi dei dati avanzata nel settore automobilistico [13].
Nonostante queste sfide, l'analisi dei big data nel settore automobilistico sta già alimentando le auto a guida autonoma, costruendo sistemi di traffico intelligenti e cambiando il modo in cui viaggiamo e interagiamo con i veicoli [14]. Sta svolgendo un ruolo cruciale nello sviluppo di veicoli pronti per il futuro e è destinato a ridefinire l'industria automobilistica come la conosciamo.
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