Rendere affidabili i veicoli a guida autonoma

Titolo del progetto di ricerca

PERIOD - Pursuing Efficient Reliability of Object Detection for automotive and aerospace applications 

Area scientifica

Ingegneria Informatica, Intelligenza Artificiale, Sistemi Integrati

Marie Skłodowska-Curie fellow

Paolo Rech

Abstract

I veicoli autonomi sono il futuro non solo del settore automobilistico, ma anche dell’esplorazione spaziale. L’obiettivo di PERIOD è di progettare dispositivi e algoritmi per la guida autonoma, basati su reti neurali, che li rendano maggiormente affidabili e siano quindi in grado di evitare pericolosi incidenti.

Descrizione del progetto di ricerca 

PERIOD ha come obiettivo di rendere affidabili i sistemi, sia software che hardware, necessari per la realizzazione di veicoli autonomi. Questi sistemi sono basati su reti neurali che hanno il compito di identificare oggetti in tempo reale e decidere l’azione da prendere. La ricerca non si limita al settore automobilistico, ma anche all’esplorazione spaziale, grazie a collaborazioni già stabilite con il NASA Jet Propulsion Laboratory (Stati Uniti), con la European Space Agency e con il Rutherford Appleton Laboratory (Gran Bretagna).

I sistemi attuali sono soggetti a errori causati da limiti intrinseci oppure da fattori esterni come interferenze, sbalzi di tensione e interazione con particelle ionizzanti. Non vedere un oggetto oppure identificare un oggetto inesistente sono fra gli errori più comuni e rischiosi.

L’attività di PERIOD parte dall’analisi delle principali cause (sia hardware che software) di questi errori, grazie a studi sperimentali che includono l’uso di acceleratori di particelle per simulare la radiazione terrestre e spaziale.  Una volta identificate le cause e gli effetti dei guasti computazionali, si dovranno progettare nuove soluzioni per aumentare l’affidabilità delle reti neurali e dei dispositivi paralleli necessari allo svolgimento dei calcoli. La sfida di PERIOD è riuscire a ridurre al minimo il costo computazionale (e di produzione) necessario per rendere i sistemi autonomi affidabili.

Impatto sulla società  e sulla carriera del ricercatore 

I veicoli autonomi, quando sufficientemente affidabili e adottati in larga scala ridurranno di 3-4 ordini di grandezza gli incidenti stradali (quarta causa di morte al mondo). L’esplorazione spaziale avrà un grande balzo in avanti usando sistemi autonomi, risparmiando il lungo tempo necessario all’invio dei segnali nello spazio.

L'esperienza e le competenze acquisite dal fellow durante 10 anni di esperienza all'estero saranno cruciali per questo progetto, e potranno dare un impatto positivo alla carriera del ricercatore, permettendo anche di aprire un nuovo ambito di ricerca, altamente complementare con quello svolto da altri gruppi al Politecnico di Torino.

Breve CV del Marie Skłodowska-Curie fellow

Paolo Rech si è laureato nel 2006 e ha preso il dottorato nel 2010, presso l’Università di Padova. Dal 2012 è professore associato alla Universidade Federal do Rio Grande do Sul, in Brasile. Nel 2019 è stato Rosen Scholar Fellow ai Los Alamos National Laboratory (LANL) e nel 2020 ha vinto il premio dei Rutherford Appleton Laboratories (RAL) per la ricerca con il maggior impatto per la società. Paolo ha collaborazioni attive con industrie quali ARM, NVIDIA, AMD, Xilinx, con i laboratori LANL e RAL e con le agenzie spaziali americana ed europea.

Supervisore

Matteo Sonza Reorda, DAUIN-Dipartimento di Automatica e Informatica

PERIOD project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No. 886202

  • Budget: 171.500 euro
  • Data inizio: 16/11/2020
  • Data fine: 15/11/2022