Taxi volanti, droni per le consegne a domicilio, lo swapping delle batterie elettriche o per i controlli di sicurezza e la manutenzione degli aeromobili negli aeroporti. Sono tante le prospettive di innovazione della mobilità aerea che potranno avere un’applicazione concreta a breve, medio e lungo termine.
In particolare, lo sviluppo della mobilità aerea urbana è un ambito di forte interesse, in quanto porterà all’apertura di un mercato al momento inesistente con enormi potenzialità di business, e, oltre a questo, introdurrà nuove forme di mobilità alternativa a quella terrestre e potrà diventare un elemento centrale della smart city del futuro.
Fare diventare realtà queste tecnologie, tuttavia, implica un lungo processo di sperimentazione, ma anche di comprensione delle dinamiche economiche, sociali e legislative. Quali saranno le regole di volo dei droni in città e negli aeroporti? Quale potrà essere la reale autonomia di velivoli gestiti attraverso l’intelligenza artificiale? Sono domande complesse che animeranno il dibattito dei prossimi anni e la cui risposta, almeno in parte, deriverà dai risultati delle sperimentazioni nell’ambito dell’AI legata ai trasporti.
Il ruolo dell’AI nell’innovazione dei trasporti
Il mondo dei trasporti è stato travolto negli ultimi anni da tre diverse spinte innovative: da un lato l’esigenza di nuove modalità di alimentazione più sostenibili, che ha aperto il mercato dell’elettrico; dall’altro le opportunità dell’IoT, che abilita la connessione fra veicoli, fra veicoli e infrastruttura, fra veicoli e qualunque oggetto connesso, aprendo a molteplici funzionalità. Tra queste, ad esempio, la gestione di flotte e la manutenzione predittiva, infine le opportunità della guida autonoma, che porterà a nuove prospettive di mobilità su rotaia, in strada o in volo. Tutte queste spinte innovative hanno come tecnologia abilitante l’intelligenza artificiale, che consente di aumentare l’efficienza delle batterie elettriche (battery management) per allungarne la vita, di identificare i limiti di utilizzo di componenti dei veicoli per procedere alla manutenzione solo quando è effettivamente necessaria, di addestrare gli algoritmi a cui verrà potenzialmente affidata la guida autonoma di veicoli e velivoli.
Quest’ultimo ambito è sicuramente uno dei più affascinanti, su cui si prospettano visioni fantascientifiche rispetto alle quali è importante giocare d’anticipo per verificare l’effettivo potenziale, prevedere in concreto le opportunità e quindi identificare anche gli ulteriori elementi di contesto da considerare per trasformare una potenzialità tecnologica non solo in opportunità di business ma anche e soprattutto in strumento di innovazione sociale.
Le tre fasi di sviluppo della mobilità aerea urbana
Volendo tentare di descrivere il possibile sviluppo della mobilità aerea urbana, possiamo identificare tre tappe principali.
La prima, non troppo distante da noi, vede l’utilizzo dei droni in contesti limitati, come ad esempio gli aeroporti, per attività specifiche come i controlli di sicurezza e manutenzione degli aeromobili.
Una seconda tappa potrebbe vedere i droni agire sempre in contesti ben definiti ma con un ulteriore elemento: il trasporto di oggetti.
Infine, lo scenario più avanzato vedrà i droni muoversi in contesti ampi, come ad esempio un’intera città, con declinazioni differenti come il trasporto di merci o di persone (è il caso dei “taxi volanti”). Quest’ultimo è quello più futuristico in quanto prevede l’utilizzo di droni “unmanned”, quindi in grado di gestire senza l’intervento dell’uomo l’ultimo miglio della logistica.
Un progetto di “taxicottero” è già in fase di sperimentazione e un prototipo è stato esposto all’Aeroporto di Fiumicino (Roma). Il servizio regolare, fra l’aeroscalo e il centro della città, potrebbe partire nel 2024.
Per raggiungere questo livello è necessaria una lunga sperimentazione per la creazione di algoritmi che possano in futuro diventare l’intelligenza dei droni stessi.
I simulatori di droni
Lo sviluppo di software embedded per i droni, che potrebbero essere i protagonisti della mobilità urbana del futuro, passa dalla creazione di algoritmi di intelligenza artificiale allenati ad affrontare le sfide di un veicolo in un contesto complesso come quello aereo, in cui alla bidimensionalità della strada si aggiunge la dimensione dell’altitudine.
Per comprendere al meglio uno dei tasselli di questo percorso di evoluzione del settore possiamo condividere il processo di R&D nell’ambito della guida autonoma, prima all’auto, ora anche ai droni.
Lo sviluppo di software embedded per i veicoli finalizzato alla guida autonoma implica l’allenamento di algoritmi di machine learning che devono essere messi alla prova in contesti “di simulazione” ma realistici. Per questo abbiamo creato un simulatore, in cui un modello virtuale di veicolo viene messo alla prova in diversi scenari, come ad esempio il dover percorrere dei tratti di strada in cui sono presenti ostacoli o avvenimenti imprevisti come un temporale. L’algoritmo che guida il veicolo virtuale viene così allenato ed apprende gradualmente per affrontare situazioni più complesse.
Nella sua versione originaria, il simulatore era utilizzato per allenare veicoli su strada. Dovendo spostare l’attività di ricerca dalla mobilità alla urban air mobility si è introdotta la terza dimensione che caratterizza la mobilità aerea e ora il simulatore può essere utilizzato anche per allenare gli algoritmi che guideranno i droni.
La precisione dell’algoritmo, i tempi necessari a migliorarlo, ma anche le esigenze in termini di capacità computazionali sono tutte informazioni fondamentali per capire quanto siamo realmente vicini a vivere in una città il cui traffico aereo sarà forse pari a quello terrestre, per intuire che i velivoli che si muoveranno sulle nostre teste saranno probabilmente autonomi nella guida o al massimo gestiti da un pilota seduto in un centro di controllo a chilometri di distanza.
