L'algoritmo, il mio autista
Il car sharing con auto a guida autonoma potrebbe alleggerire le città in molti modi. Singapore è un pioniere e, con l'aiuto dei ricercatori dell'ETH, sta esplorando il potenziale del trasporto pubblico individualizzato, elettrificato e automatizzato.
Il futuro della mobilità si annuncia a suon di pietre miliari: Waymo, società controllata da Google, ha annunciato a febbraio che la sua flotta di auto a guida autonoma ha percorso oltre otto milioni di chilometri su strade pubbliche. Poco prima, il servizio di ride-hailing Chi siamo aveva annunciato di aver percorso tre milioni di chilometri. Se l'industria ha la sua strada, presto condivideremo le strade con veicoli non più controllati dai conducenti ma da algoritmi. Ottimismo tecnologico esagerato o scenario realistico?
Lo chiediamo a un noto esperto del settore, l'italiano Emilio Frazzoli, professore di Ingegneria dei sistemi dinamici e del controllo all'ETH di Zurigo dall'ottobre 2016. "Dipende dal tipo di mobilità autonoma di cui si parla", è la sua risposta. "Ci vorranno almeno altri 15 anni prima di poter acquistare la propria auto a guida autonoma da un concessionario. Se invece parliamo di car sharing su scala limitata, è già oggi una realtà". Dalla metà dell'anno, chiunque può prenotare 30 BMW sulla Strip di Las Vegas Chi siamo, tramite l'applicazione del servizio di ridesharing Lyft. Sono controllate da algoritmi del gruppo statunitense di tecnologia automobilistica Aptiv, che nell'ottobre 2017 ha acquisito la start-up NuTonomy, fondata da Frazzoli.
Ripensare la mobilità urbana
Prima di trasferirsi all'ETH, Frazzoli è stato per dieci anni professore al rinomato MIT di Boston. Fin dall'inizio si è occupato di sistemi autonomi, inizialmente soprattutto per aerei e droni. "Nel 2009 si è posto la domanda: "All'epoca l'argomento principale a favore della ricerca sulle auto a guida autonoma era sempre: 'perché rendono il traffico più sicuro'".
Questa ipotesi è corretta, almeno a lungo termine, ma Frazzoli riconosce un beneficio molto più grande, a medio termine, nel potenziale di ripensare completamente la mobilità individuale degli abitanti delle città. "L'obiettivo del mio gruppo di ricerca è una mobilità che abbia la comodità dell'auto privata e che sia sostenibile come il trasporto pubblico": una sorta di "Chi siamo", solo senza autista e quindi molto più economico e disponibile.
Grazie all'elettrificazione e a un migliore utilizzo delle capacità, anche il consumo energetico e le emissioni di CO2 sono notevolmente inferiori. Le auto private vengono utilizzate in media per il 5% del tempo. Il restante 95% viene trascorso in parcheggi, garage o su suolo pubblico. Questa situazione non è sostenibile, né ha senso in termini di pianificazione urbana o di efficienza delle risorse.
La start-up di Frazzoli "NuTonomy", che sviluppa software di controllo per veicoli autonomi, ha iniziato a pianificare test con veicoli a guida autonoma a Singapore nel 2014. Contemporaneamente, il professore ha pubblicato un articolo in cui ha calcolato cosa significherebbe per i volumi di traffico della città-stato di 719 km2 la completa sostituzione dei veicoli privati con veicoli condivisi a guida autonoma. Il risultato: le esigenze di mobilità dell'intera popolazione della città-stato potrebbero essere soddisfatte con circa il 40% (350.000 veicoli invece di 800.000).
Un anno dopo, il primo ministro Lee Hsien Loong ha risolto la visione di un "futuro senza auto", basato su veicoli a guida autonoma, sull'espansione del trasporto pubblico e sul traffico lento. Con una densità di 7697 persone per km2 (in Svizzera: 203), la città-stato di 5,5 milioni di abitanti dipende dai trasporti efficienti più di qualsiasi altra metropoli. La domanda di auto private è stata quindi fortemente regolata per anni da alti dazi doganali e da costi per le patenti di guida fino a 70.000 dollari. Oggi più di dieci aziende stanno testando i loro sistemi su una pista di prova di due ettari presso la Nanyang Technological University, nella parte occidentale dell'isola. Dal 2022, i primi autobus a guida autonoma serviranno tre aree periferiche della città al di fuori delle ore di punta.
Simulare la trasformazione
Il "laboratorio" di Pieter Fourie si trova nel sud-ovest di Singapore. Lì, in un luminoso ufficio al 6° piano della verde CREATE Tower dell'Università di Singapore (NUS), fa ricerca sulle città del futuro per il Laboratorio Città Future dell'ETH di Zurigo. Fourie è a capo del progetto "Engaging Mobility", che ha organizzato il suo primo workshop con le autorità governative e le scuole universitarie nel luglio 2017. L'obiettivo era definire le condizioni quadro per una "mobilità su richiesta" a livello cittadino con auto e autobus a guida autonoma. Su questa base sono state formulate le domande di ricerca più importanti. Ad esempio: Che ne sarà dei parcheggi disponibili oggi se la maggior parte dei veicoli sarà costantemente in movimento? Sarà necessario pianificare nuovi assetti stradali? E quale sarà l'impatto del trasporto automatizzato ed elettrificato sul trasporto pubblico esistente, sulla domanda di energia e sulla sicurezza?
Fourie sta studiando queste domande con la piattaforma di simulazione MATSim, sviluppata dal gruppo del professore Kay Axhausen presso l'Istituto di pianificazione e sistemi di trasporto dell'ETH di Zurigo. MATSim è basato su agenti. Ciò significa che la simulazione è guidata dal comportamento dei singoli agenti e non da regole di livello superiore.
"Sulla base degli ultimi dati demografici sulla popolazione di Singapore, abbiamo modellato una popolazione sintetica che si avvicina il più possibile a quella reale", spiega Fourie. In questa popolazione, ogni singolo agente ha un comportamento di mobilità specifico e una destinazione di trasporto basata su dati di traffico reali. Fourie ora gioca con le condizioni quadro, tra cui il numero di veicoli introdotti, le loro dimensioni, i tempi di attesa massimi ammessi per i passeggeri, la disponibilità di parcheggi e i diversi percorsi di traffico. Poi lascia che la popolazione sintetica si occupi delle sue attività per 24 ore. Il sistema valuta automaticamente per ogni singolo agente l'efficienza con cui è riuscito a raggiungere i propri obiettivi in diversi scenari.
Il team di Fourie sta attualmente programmando tali simulazioni per il Tanjong Pagar Waterfront, un'area di circa due chilometri quadrati nella parte occidentale di Singapore. Questa zona è attualmente in fase di trasformazione da terminal container a quartiere residenziale e commerciale. Fourie ha già simulato più di 200.000 viaggi con 60.000 attori. Tra le altre cose, ha calcolato per tre diverse tipologie di strade quanto dovrebbe essere grande la flotta di veicoli autonomi e quanti chilometri di strada dovrebbero essere percorsi per garantire lo stesso livello di servizio in ciascun caso.
I ricercatori hanno anche simulato quattro diverse strategie di parcheggio per una flotta composta da veicoli a 4, 10 e 20 posti. Il risultato preliminare è che il sistema di trasporto è più efficiente quando i veicoli condivisi possono parcheggiare sulla strada non appena non ci sono più richieste di viaggi aggiuntivi. Anche se questo riduce temporaneamente la capacità della strada di una corsia. Inoltre, un numero minore di stazioni di raccolta e riconsegna, ma più grandi, favorisce il flusso del traffico, in quanto le auto fanno meno deviazioni per raccogliere i passeggeri. Le stazioni dovrebbero anche essere sufficientemente grandi per soddisfare le diverse dimensioni dei veicoli. Fourie vuole eseguire simulazioni di questo tipo per l'intera isola già l'anno prossimo.
Dilemmi decisionali
Nonostante il ritmo sostenuto a Singapore e i primi servizi a Las Vegas, Emilio Frazzoli vede ancora grandi sfide, soprattutto quando si tratta di affrontare ambienti caotici. "Non sappiamo ancora esattamente come le auto a guida autonoma debbano comportarsi nel traffico", a causa delle decine di dilemmi decisionali che il traffico quotidiano comporta. Ad esempio: un'auto a guida autonoma dovrebbe essere autorizzata ad attraversare una doppia linea se può evitare un potenziale incidente? Cosa succede se un utente della strada rimane ferito senza colpa, in modo che un conducente colpevole non abbia un incidente mortale?
Tali decisioni devono essere incorporate nella programmazione degli algoritmi di controllo. Frazzoli sta quindi studiando i cosiddetti "libri di regole", che servono a dare priorità ai diversi criteri decisionali negli algoritmi di controllo. In cima alla gerarchia ci sono le regole che garantiscono la sicurezza degli utenti della strada, in fondo quelle per un maggiore comfort di guida.
In un recente articolo, Frazzoli e il suo team hanno stimato che sono necessarie 200 regole in dodici gruppi gerarchici per garantire che i veicoli siano preparati ad affrontare tutte le situazioni possibili, comprese le regole a bassa priorità, come quella di non spaventare gli animali vicino alla strada. Per Frazzoli, i tempi sono maturi per un ampio dibattito pubblico sul trasporto autonomo: "Non dovremmo semplicemente lasciare agli ingegneri delle aziende private le regole sulla sicurezza e sulla responsabilità implementate nei codici". Proprio come i nuovi conducenti convenzionali; solo più prevedibili, più sicuri e più efficienti.