Il Cybercab di Tesla, il nuovo veicolo autonomo presentato di recente, ha già generato un ampio dibattito tra esperti e appassionati di tecnologia. Il progetto prevede l’introduzione del Cybercab come robotaxi nelle strade americane, a partire dagli stati della California e del Texas, a partire dal 2027. Tuttavia, le sfide tecniche e pratiche da affrontare sono molte, mettendo in discussione la fattibilità dell’intero progetto.
Obiettivi e tempistiche del progetto Cybercab
Il primo aspetto cruciale del progetto Cybercab è rappresentato dalle tempistiche di lancio. Elon Musk ha indicato il 2027 come anno di ingresso sul mercato, ma molti esperti, come Rob Stumpf di InsideEVs, mettono in dubbio questa previsione. Un fattore di incertezza è rappresentato dall’assenza di una presa per il cavo di ricarica nel prototipo. Musk ha affermato che il Cybercab si avvarrà di sistemi di ricarica induttivi, noti anche come wireless, che si adattano bene ai veicoli autonomi. Tuttavia, al momento, non esiste una rete collaudata per la ricarica wireless, il che solleva interrogativi sulla praticità di questa soluzione.
Inoltre, la coesistenza delle nuove tecnologie di ricarica induttiva con le tradizionali colonnine rappresenta un altro ostacolo. Secondo Musk, i veicoli autonomi di gestione ride-hailing si troverebbero in grado di posizionarsi automaticamente su apposite aree di ricarica wireless. Tuttavia, l’idea di un sistema completamente privo di cavi potrebbe risultare limitativa, ostacolando l’adozione del Cybercab su larga scala.
Un ulteriore interrogativo riguarda il prezzo di lancio del veicolo, indicato in circa 30.000 dollari. Questo costo, pur essendo ottimista e basato su uno sviluppo rapido delle tecnologie di sensoristica, appare distante dai 250.000 dollari richiesti attualmente per un’auto autonoma di livello 5. La possibilità di rimanere entro il budget previsto appare incerta, alla luce delle sfide tecnologiche ancora aperte.
Problemi legati all’intelligenza artificiale
Il futuro del Cybercab e, di conseguenza, dell’intera iniziativa Tesla, si basa fortemente sull’intelligenza artificiale e sulla robotica. Tuttavia, nonostante la fiducia di Musk nei progressi dell’IA, il percorso di Tesla nella guida autonoma è stato costellato di promesse disattese.
Uno dei punti critici è che il sistema di guida completamente autonoma, pur disponibile per gli utenti tramite aggiornamenti software, non ha raggiunto le aspettative e richiede un monitoraggio costante da parte del conducente. Questa dipendenza dal conducente rappresenta una chiara indicazione che l’attuale modello di intelligenza artificiale di Tesla non è ancora completo.
Un ingegnere di Tesla, che ha scelto di rimanere anonimo, ha sottolineato come l’IA presenti una debolezza intrinseca nota come il “problema della scatola nera”. Questo fenomeno si riferisce alla mancanza di trasparenza sui processi decisionali dell’intelligenza artificiale. La capacità della macchina di apprendere e prendere decisioni si basa su due elementi fondamentali: l’addestramento dei dati e l’inferenza. L’addestramento implica che il modello venga esposto a un’ampia varietà di situazioni per imparare come rispondere rispetto al contesto reale, come la gestione di un semaforo o di un ingorgo stradale.
Tuttavia, per raggiungere questo livello di apprendimento, sono richieste ingenti risorse computazionali per elaborare e memorizzare i dati. Questo ha portato Tesla a investire in grandi data center che supportano esclusivamente questo processo, il che aggiunge ulteriori costi e complessità all’iniziativa.
Trasparenza e condivisione dei dati
Un altro aspetto cruciale legato allo sviluppo del Cybercab è la questione della trasparenza nella raccolta e condivisione dei dati. A differenza di molti altri attori nel campo della guida autonoma, Tesla non rende disponibili i miliardi di dati raccolti dalle sue auto in circolazione, riguardanti il funzionamento della guida autonoma. Questo ha sollevato preoccupazioni tra esperti e analisti, poiché la mancanza di dati condivisi ostacola la possibilità di valutare oggettivamente le capacità del sistema di guida autonoma di Tesla rispetto ad altri concorrenti.
Secondo alcune fonti del settore, se Tesla non rilascerà statistiche che mostrino in modo chiaro il superamento delle 100.000 miglia senza incidenti, il progetto Cybercab potrebbe essere considerato poco più che un’illusione. La trasparenza sull’efficacia e sulla sicurezza dei sistemi autonomi è essenziale per guadagnare la fiducia del pubblico e degli investitori, senza la quale il lancio del Cybercab potrebbe rimanere un sogno ambizioso.
La sfida che attende Tesla è dunque duplice: risolvere i problemi tecnici e strutturali all’implementazione della tecnologia di guida autonoma e garantire un approccio chiaro ed aperto sulla gestione dei dati.