Auto e treni senza conducenti: il futuro della mobilità è qui

Nel 1939, durante la Fiera Mondiale di New York, fu presentato Futurama, un modellino che immaginava un futuro pieno di veicoli in grado di pilotarsi autonomamente mediante un sistema di guida centralizzato. Siamo alle porte della Seconda Guerra Mondiale e poco più di mezzo secolo dopo la presentazione del primo prototipo di veicolo a motore progettato da Karl Benz. Negli anni Sessanta John McCarthy e Marvin Minsky, pionieri dell'intelligenza artificiale, iniziarono a immaginare veicoli autonomi guidati da sistemi computerizzati e nei decenni a seguire furono effettuati i primi test per realizzare un sogno che solo 30 anni prima pareva tanto remoto e immaginario. Oggi, dopo anni di progetti e sperimentazioni, ci stiamo preparando a vivere quel futuro. I modelli di veicoli a guida autonoma stanno diventando sempre più evoluti e ci auguriamo possano rendere i trasporti più sicuri e confortevoli.

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Auto a guida autonoma in azione durante la notte: i sensori avanzati e la tecnologia AI
rilevano l'ambiente circostante per garantire sicurezza ed efficienza

Costruire un’auto che possa muoversi liberamente senza conducente è un’operazione particolarmente complessa e articolata. In situazioni come queste, è difficile immaginare un inventore in stile Doc di Ritorno al Futuro che, colpendo accidentalmente la testa, abbia un’illuminazione geniale e realizzi dal nulla un modello completo e perfettamente funzionante. Di solito, si avanza un passo alla volta, grazie al contributo di molteplici menti e mani che, spesso anche inconsapevolmente, collaborano verso un obiettivo comune. Questo approccio collaborativo ha permesso, negli ultimi 30 anni, di introdurre nelle automobili sistemi di assistenza alla guida sempre più avanzati, capaci di migliorare sicurezza e affidabilità in modo costante. Giorno per giorno sempre più funzioni sono automatizzate, lasciando sempre meno compiti al conducente. La Society of Automotive Engineers (SAE) ha iniziato a classificare le auto in base al livello di automazione, secondo uno standard che distingue sei livelli (da 0 a 5). Questi livelli descrivono il grado di controllo e responsabilità affidato al veicolo rispetto al conducente. Li possiamo trovare riassunti nella tabella qui di seguito.

Modelli in commercio

Le prime auto con funzionalità di guida autonoma di Livello 1 sono state introdotte sul mercato negli anni Novanta, ma hanno conosciuto una rapida diffusione a partire dai primi anni Duemila. Oggi, la maggior parte dei veicoli immatricolati include almeno una funzione di assistenza alla guida di Livello 1.
Tra il 2014 e il 2015, sono apparse le prime auto di Livello 2, capaci di sterzare, accelerare e frenare automaticamente su strade specifiche, pur richiedendo la supervisione costante del conducente. Negli anni successivi, questi sistemi sono stati adottati da diverse case automobilistiche, inizialmente su veicoli di fascia alta e successivamente anche su modelli di fascia media, rendendo la tecnologia sempre più accessibile.
Il primo sistema di guida autonoma di Livello 3 destinato all'uso commerciale è stato lanciato nel 2021. Questa tecnologia consente al veicolo di gestire autonomamente la guida su autostrade a bassa velocità, sebbene richieda ancora l'attenzione del conducente per eventuali situazioni critiche. Al momento le auto di Livello 3 rimangono rare, principalmente a causa di barriere normative e tecnologiche. La disponibilità è limitata a determinati paesi e condizioni specifiche.
I primi prototipi di veicoli di Livello 4 sono comparsi tra il 2017 e il 2018. Nonostante i progressi, tali veicoli non hanno ancora raggiunto la stabilità e le certificazioni necessarie per la commercializzazione su larga scala.
Per quanto riguarda il Livello 5, la tecnologia è ancora nelle prime fasi di sperimentazione. A oggi non esistono veicoli di questo tipo disponibili sul mercato o utilizzati in contesti reali. Si prevede che la diffusione di veicoli completamente autonomi richiederà ancora alcuni anni, con una commercializzazione su larga scala stimata non prima del 2030. Questa tempistica è dovuta a sfide significative sul fronte tecnologico, infrastrutturale e normativo.

Treni e metropolitane

Per un’auto che si trova a viaggiare in condizioni sempre diverse e ricche di imprevisti, l’automazione rappresenta una sfida complessa. Tuttavia, per treni e metropolitane, che operano in ambienti più controllati, la programmazione è più semplice e già da tempo ha iniziato a rivoluzionare il settore. Sin dagli anni Duemila, molte città hanno adottato metropolitane completamente autonome, prive di conducenti. In Italia, la prima linea di questo tipo è stata inaugurata a Torino nel 2006, in occasione delle Olimpiadi invernali. Chi ha occasione di salire sul primo vagone di quei treni argentati del capoluogo piemontese in genere rimane stupito nel vedere i binari che scorrono sotto i propri piedi senza una cabina di guida. Questa linea, che rappresenta attualmente il livello massimo di automazione in commercio, non necessita di personale a bordo nemmeno in caso di emergenza, imponendo standard di sicurezza estremamente elevati. Un altro elemento distintivo sono le barriere in plexiglass presenti in ogni stazione dotate di porte che si aprono solo al momento dell’arrivo del treno, impedendo l’accesso ai binari e garantendo la sicurezza dei passeggeri.

Le metropolitane autonome sono un modello di sostenibilità, grazie alla loro efficienza energetica e operativa. Mantengono velocità costanti, minimizzano le brusche frenate e ottimizzano l’uso della frenata rigenerativa, che consente di recuperare energia. Inoltre, la gestione centralizzata adatta il servizio alla domanda in tempo reale, evitando sprechi nei momenti di bassa affluenza. L’automazione elimina gli errori umani, ottimizza i flussi di traffico e garantisce puntualità, riducendo tempi d’attesa e disagi per i passeggeri.

Per i treni extraurbani la sfida è più complessa, ma altrettanto promettente. Sistemi avanzati come il CBTC (Communications-Based Train Control) e l’ERTMS (European Rail Traffic Management System) permettono di monitorare e gestire con precisione il traffico ferroviario su lunghe distanze. Il sistema ERTMS, adottato su molte tratte ad alta velocità, consente una comunicazione in tempo reale tra treni e centri operativi, eliminando i segnali fisici lungo i binari e migliorando l’efficienza e la sicurezza.
In paesi come Giappone, Cina, Germania e Australia sono operative linee ferroviarie autonome, utilizzate principalmente per trasporti pendolari, merci e tratte ad alta velocità con supervisione umana. Tuttavia, in molti casi, l’automazione completa è ancora in fase sperimentale. Questi treni utilizzano sensori avanzati come radar, Lidar e telecamere per rilevare ostacoli, per monitorare le condizioni dei binari e affrontare imprevisti come animali o detriti sulla linea. Algoritmi predittivi basati sull’intelligenza artificiale ottimizzano i percorsi, prevedono guasti e riducono i tempi di manutenzione, aumentando affidabilità e sicurezza. Tuttavia, condizioni meteorologiche avverse come neve, pioggia intensa o nebbia rappresentano ancora una sfida significativa. L’automazione, ormai in rapida diffusione sia nelle città sia sulle linee extraurbane, sta ridefinendo il futuro del trasporto ferroviario, rendendolo più efficiente, sicuro e sostenibile.

Autobus

Oltre alle metropolitane, nel trasporto urbano, autobus autonomi sono in fase di sperimentazione in città come Helsinki, Singapore e Las Vegas. In generale il livello di complessità e i sistemi di guida e di sicurezza ricalcano quelli delle automobili con un paio di difficoltà in più. Oltre a rilevare ostacoli e adattarsi alle condizioni meteo, gli autobus autonomi devono fermarsi con precisione in corrispondenza delle piattaforme, monitorare la salita e la discesa dei passeggeri e garantirne la sicurezza a bordo.

Un elemento chiave è la comunicazione infrastruttura-veicolo (V2I), che permette agli autobus di integrarsi con l’ambiente urbano. Attraverso il V2I, i veicoli scambiano dati in tempo reale con semafori intelligenti, sensori stradali e centri di controllo. Questo consente di regolare velocità, fermate e priorità al traffico in base alla domanda e alle condizioni della rete, ottimizzando i tempi di percorrenza e riducendo i ritardi.

Un sistema centrale di monitoraggio elabora i dati raccolti tramite GPS, sensori e algoritmi di intelligenza artificiale per gestire la flotta in modo efficiente. Questo sistema sincronizza le fermate, previene congestioni e adatta il servizio in tempo reale, monitorando anche parametri come il numero di passeggeri e il traffico. Grazie a questa supervisione, gli autobus autonomi possono offrire un servizio affidabile, sicuro ed energeticamente efficiente.
Nonostante i progetti pilota siano ancora limitati a contesti controllati, questa combinazione di tecnologie rappresenta un passo importante verso una mobilità urbana sostenibile e automatizzata.

Droni, aerei e navi

Il 7 dicembre 2016, per la prima volta un drone automatizzato ha consegnato un pacco contenente un piccolo dispositivo per la TV digitale e un pacchetto di popcorn. La consegna è avvenuta in un'abitazione non lontana da Cambridge, nel Regno Unito. Da allora l’utilizzo di droni dotati di GPS, intelligenza artificiale e sistemi di rilevamento ostacoli ha iniziato a crescere soprattutto per il trasporto di piccoli pacchi, medicinali e alimenti in aree difficilmente accessibili. Nonostante ciò, la diffusione su larga scala è ancora limitata da sfide normative, condizioni climatiche e problemi logistici.

Anche il settore aeronautico sta registrando progressi significativi. Velivoli sperimentali autonomi, come i taxi volanti e i droni cargo, stanno dimostrando il potenziale della guida autonoma nel trasporto di merci e passeggeri. Questi sviluppi, però, sono ancora nelle fasi preliminari di test, con la sicurezza e l'accettazione pubblica che rappresentano le principali barriere alla commercializzazione.

Le navi autonome, infine, sono una delle innovazioni più promettenti nel trasporto marittimo. I primi prototipi lanciati nel 2020 hanno dimostrato la fattibilità di queste tecnologie: questi sistemi, basati su intelligenza artificiale e sensori avanzati, mirano a ridurre i costi operativi e l'impatto ambientale, migliorando la sicurezza. Tuttavia, le applicazioni commerciali restano limitate a causa delle complesse normative internazionali e dei rischi legati ai cyber-attacchi.

La mobilità autonoma sta rivoluzionando trasporti e città, promettendo maggiore sicurezza, efficienza e sostenibilità. Tuttavia tutto questo progresso fa sorgere implicazioni etiche complesse. Chi è responsabile in caso di incidenti? Come proteggere i dati raccolti da sensori e AI? L'accesso equo a queste tecnologie amplierà o ridurrà le disuguaglianze sociali? I sistemi di guida autonoma devono essere programmati per prendere decisioni critiche: come bilanciare sicurezza individuale e collettiva? L'automazione ridurrà drasticamente i posti di lavoro nel settore dei trasporti? Per affrontare questa trasformazione, saranno necessari interventi globali: regole condivise, investimenti mirati e un dialogo inclusivo per bilanciare innovazione tecnologica e tutela dei lavoratori, garantendo un futuro che rispetti i diritti umani e i valori fondamentali.

Referenze iconografiche: metamorworks/Shutterstock, Gorodenkoff/Shutterstock, Nomad_Soul/Shutterstock,
Suwin66/Shutterstock, metamorworks/Shutterstockx