Robot, case e veicoli: la trasformazione globale grazie alla visione artificiale

Quando ho acquisto il mio ultimo veicolo ho guardato bene soprattutto che fosse dotato di sistemi ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). È semplicemente una Toyota Yaris ma uno degli aspetti che più mi emozionano a guidarla è la sua capacità di interagire con il mondo reale, di percepire segnali stradali e linee di demarcazione delle corsie e agire di conseguenza, all'occorrenza muovendo senza il mio intervento il volante per porre rimedio a un mio errore nella traiettoria.

La Computer Vision è la disciplina che permette alle macchine di "vedere" e interpretare immagini, e viene ampiamente utilizzata nei sistemi moderni di guida autonoma. Questi sistemi sfruttano la Computer Vision per analizzare l'ambiente circostante e aiutare il guidatore a manovrare il veicolo in modo sicuro. Senza questo fondamentale elemento di congiunzione tra tecnologia e realtà niente di tutto quello che prima abbiamo descritto sarebbe possibile. La guida autonoma non è più qualcosa che rimane sulla carta ma ci aiuta tutti i giorni come un angelo custode che, invisibilmente, supporta le nostre azioni e migliora la sicurezza alla guida.

La Computer Vision è presente in tanti aspetti delle nostre vite quotidiane, spesso insospettabili. Per esempio, è fondamentale per permettere ai nostri robot delle pulizie di avere consapevolezza di ciò che li circonda e potersi recare e pulire dove effettivamente serve. Visualizzando un ostacolo il robot riesce a estrarre le sue gambe meccaniche e oltrepassarlo, oppure riesce ad aggirare un calzino o un cavo che abbiamo lasciato inopportunamente in giro, intralciando il suo lavoro, mentre segnala il tipo di impedimento tramite l'app. La Computer Vision permette al robot di capire dove si trovano pareti, mobili e porte, in modo da mappare e conoscere la nostra casa, e poterla tenere ordinata mentre noi ci dimentichiamo quasi completamente dell'esistenza del problema.

Dimenticate la fantascienza e i futuri remoti: la realtà dei robot umanoidi è alle porte. Elon Musk ha più volte sottolineato che i robot Tesla basati sulla tecnologia Optimus saranno disponibili sul mercato nei prossimi mesi, con un costo che si aggirerà tra i 20.000 e i 30.000 dollari. Questo prezzo relativamente accessibile potrebbe, secondo le sue previsioni, catalizzare una diffusione capillare e rapida di tali soluzioni. Questi robot, ancora una volta, sono in grado di percepire e analizzare la realtà che li circonda e di manipolarla, interagendo con essa per portare a termini dei compiti.

Una tale prospettiva è intrinsecamente carica anche di implicazioni etiche e politiche. La facilità con cui questi sistemi potrebbero essere riconvertiti in armi o impiegati in azioni violente è una preoccupazione reale, aggravata dalla persistente minaccia dell'hacking e della manomissione dei firmware, pericoli intrinseci a ogni nuova tecnologia dirompente.

La capacità delle macchine di interpretare il mondo visivo rappresenta una delle frontiere più affascinanti e cruciali della tecnologia contemporanea. Le moderne implementazioni della Computer Vision non sono più confinate ai laboratori di ricerca; dialogano attivamente con l'ambiente circostante e ridefiniscono il nostro quotidiano e le aspettative future.

L'idea di dotare i computer della vista affonda le sue radici negli anni '60, con i primi tentativi di analizzare e riconoscere immagini digitali. Quegli sforzi iniziali erano limitati dalla scarsa potenza di calcolo e da algoritmi relativamente semplici, basati sulla rilevazione di bordi e forme elementari. Il vero balzo in avanti è avvenuto con l'avvento e la maturazione delle reti neurali artificiali, in particolare le reti neurali convoluzionali (CNN). Queste architetture, ispirate al funzionamento del cervello umano, sono state in grado di apprendere automaticamente caratteristiche complesse direttamente dai dati visivi e superano così i limiti dei metodi tradizionali che richiedevano un'estrazione manuale delle caratteristiche.

La Computer Vision odierna si fonda sulla raccolta di enormi dataset di immagini e video, utilizzati per addestrare modelli di apprendimento profondo. Il processo inizia con l'acquisizione di dati visivi tramite sensori come telecamere RGB, telecamere di profondità (come quelle basate sulla tecnologia ToF o strutturata) e sensori stereo. Questi dati vengono poi elaborati da algoritmi che eseguono compiti come la segmentazione dell'immagine (suddivisione in regioni semantiche), il rilevamento di oggetti (identificazione e localizzazione di specifici elementi), il tracciamento (seguire il movimento degli oggetti nel tempo) e la stima della posizione nello spazio (determinazione dell'orientamento e della posizione di un oggetto o di un corpo). Sulla base di questi presupposti, l'evoluzione continua, spinta dall'aumento della potenza di calcolo offerta dalle GPU e dalla disponibilità di modelli pre-addestrati e tecniche di trasferimento dell'apprendimento, che riducono il tempo e le risorse necessarie per lo sviluppo di nuove applicazioni.

Il funzionamento della Computer Vision è un ciclo iterativo di percezione, analisi e interpretazione. I sensori catturano le immagini, che vengono poi sottoposte a modelli addestrati. Questi modelli analizzano i pixel, identificano pattern e prendono decisioni basate su ciò che "vedono". Per esempio, un algoritmo può essere addestrato a distinguere un gatto da un cane, o una persona da un segnale stradale. La sua evoluzione si manifesta nella capacità di gestire ambienti complessi, condizioni di luce variabili e occlusioni parziali, e questo rende le macchine sempre più resilienti e autonome.

Gli esempi pratici sono molteplici e pervadono il quotidiano. Nei robot per le pulizie domestiche, come Roomba, la Computer Vision abilita la Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). I sensori visivi catturano l'ambiente in modo da consentire al robot di creare una mappa dell'abitazione in tempo reale, localizzarsi al suo interno ed evitare ostacoli come mobili o scalini. Riconoscono le aree da pulire e quelle già trattate, e questo permette di prendere decisioni per ottimizzare il percorso.

Nel settore automobilistico, auto alimentate da tecnologie come Tesla Autopilot, Waymo e Cruise si affidano a un insieme di telecamere per percepire l'ambiente circostante. Esse rilevano corsie stradali, semafori, segnali stradali, altri veicoli, pedoni e ciclisti. Attraverso l'analisi video, questi sistemi possono predire il movimento degli oggetti, mantenere la distanza di sicurezza, assistere nelle manovre di parcheggio e supportare la guida senza l'intervento umano. Il tutto è possibile attraverso una fusione tra i dati visivi con quelli provenienti da radar e lidar per una percezione completa.

Macchine come Tesla Bot Optimus o Boston Dynamics Atlas, invece, utilizzano sistemi di Computer Vision per navigare in ambienti non strutturati, interagire con oggetti e persino con le persone. Un robot umanoide può usare la sua "vista" per identificare un utensile specifico su un tavolo disordinato, calcolare la sua posizione e orientamento nello spazio (stima della posa) e pianificare un movimento di presa. Può riconoscere volti e gesti umani, e usare tutto questo per avere un'interazione più naturale. La percezione tridimensionale dell'ambiente è fondamentale per la manipolazione di oggetti e per consentire al robot di afferrare oggetti di diverse forme e dimensioni con la giusta forza e angolazione. La Computer Vision permette a questi robot di apprendere compiti complessi per imitazione dopo aver osservato un umano eseguire un'azione e replicarla. Gli ambiti d'uso in fabbrica, nella coltivazione o in qualsiasi tipo di lavoro manuale che oggi richiede fatica e dedizione - e che gli esseri umani tendono a non voler fare più - sono pressoché infiniti.

Le moderne tecnologie di Computer Vision non sono più un'aspirazione lontana, ma una realtà che sta ridefinendo il rapporto tra uomo e macchina. La loro capacità di interpretare il mondo visivo, nata da decenni di ricerca e alimentata dagli algoritmi di apprendimento profondo, ci sta conducendo verso un futuro dove i dispositivi e i robot non solo ci assistono, ma comprendono attivamente l'ambiente in cui operano. Tutto questo apre a scenari di funzionalità e interazione senza precedenti dove, da un punto di vista positivo, avremo un supporto silente da parte delle tecnologie che ci accompagna quotidianamente e ci aiuta, senza che noi più ci pensiamo. Ma da un punto di vista negativo, può comportare conseguenze inquietanti, togliendo agli esseri umani molti posti di lavoro o abituandoli a perdere manualità e competenze nell'esecuzione di piccole attività routinarie, ma fondamentali.