{"id":954,"date":"2026-01-14T10:28:33","date_gmt":"2026-01-14T09:28:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tuttoautoweb.com\/taw\/?p=954"},"modified":"2026-01-14T09:29:03","modified_gmt":"2026-01-14T08:29:03","slug":"auto-a-guida-autonoma-lattivita-cerebrale-dei-passeggeri-puo-renderle-piu-sicure","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tuttoautoweb.com\/taw\/auto-a-guida-autonoma-lattivita-cerebrale-dei-passeggeri-puo-renderle-piu-sicure\/","title":{"rendered":"Auto a guida autonoma: l\u2019attivit\u00e0 cerebrale dei passeggeri pu\u00f2 renderle pi\u00f9 sicure"},"content":{"rendered":"\n

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Uno studio dimostra che monitorare stress ed emozioni dei passeggeri migliora le decisioni dei veicoli autonomi nelle situazioni di rischio<\/strong><\/p>\n\n\n\n


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\"Auto
Immagine creata con IA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n


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Quando le auto a guida autonoma diventeranno una realt\u00e0 diffusa, quanti di noi si sentiranno a proprio agio ad essere seduti senza mettere le proprie mani sul volante? Non \u00e8 un mistero, infatti, che si sono verificati incidenti stradali che hanno messo in evidenza problemi di sicurezza nelle tecnologie di self driving car.<\/strong> Uno studio pubblicato su Cyborg and Bionic Systems<\/em>, evidenzia un nesso interessante tra auto a guida autonoma e attivit\u00e0 cerebrale. Il monitoraggio dell\u2019attivit\u00e0 cerebrale dei passeggeri potrebbe aiutare i sistemi di guida autonoma a prendere decisioni pi\u00f9 sicure in situazioni rischiose.<\/p>\n\n\n\n

Cosa dice lo studio<\/h2>\n\n\n\n

Insomma lo studio cinese sostiene che un algoritmo decisionale intelligente<\/strong> per la sicurezza, possa essere migliorato e sviluppato grazie all\u2019analisi dei segnali cerebrali di chi \u00e8 seduto come passeggero nell\u2019auto che si guida da sola. In pratica, l\u2019algoritmo basato sulla valutazione del rischio dei passeggeri, analizza gli stati fisiologici tramite una tecnologia non invasiva chiamata spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS), che monitora in tempo reale l\u2019attivit\u00e0 cerebrale<\/strong> collegata allo stress, alle emozioni e alla percezione del rischio.
\u201cLa spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso pu\u00f2 fornire informazioni cognitive<\/strong> relative alla percezione del rischio umano e agli stati emotivi, ed \u00e8 quindi considerata uno strumento in grado di migliorare i sistemi di guida autonoma<\/em>\u201c, ha affermato l\u2019autore Xiaofei Zhang, professore presso l\u2019Universit\u00e0 Tsinghua di Pechino<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Come funziona l\u2019algoritmo intelligente<\/h2>\n\n\n\n

I ricercatori hanno creato un nuovo sistema che combina i dati cerebrali dei passeggeri con il software di guida di un veicolo autonomo. Quando il sistema rileva che i passeggeri sono esposti a livelli di rischio o stress pi\u00f9 elevati,<\/strong> il veicolo passa automaticamente a una strategia di guida pi\u00f9 prudente.<\/strong> Questo perch\u00e9 l\u2019algoritmo \u00e8 progettato per apprendere pi\u00f9 velocemente e prendere decisioni pi\u00f9 sicure tenendo conto delle reazioni umane, migliorando un approccio gi\u00e0 esistente chiamato TD3 \u2013 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient \u2013<\/strong> una tecnica di apprendimento per rinforzo profondo<\/strong> usata per prendere decisioni ottimali in ambienti complessi. Il nuovo algoritmo rispetto all\u2019esistente supera alcune carenze funzionali<\/strong> tipiche, come:<\/p>\n\n\n\n

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  • difficolt\u00e0 nel gestire situazioni ad alto rischio<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • ottimizzazione focalizzata solo sul veicolo e non sull\u2019esperienza del passeggero<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • mancanza di una valutazione diretta del comfort e della sicurezza percepita<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Cosa cambia rispetto al TD3 tradizionale<\/h2>\n\n\n\n

    La vera innovazione \u00e8 che l\u2019algoritmo integra la valutazione del rischio dei passeggeri<\/strong> all\u2019interno del processo decisionale. Il veicolo non decide solo come evitare un possibile incidente, ma come farlo riducendo stress e disagio per chi \u00e8 a bordo<\/strong>. L\u2019algoritmo \u00e8 stato valutato in tre scenari critici tipici della guida autonoma<\/strong>, in cui deve bilanciare sicurezza, comfort e rapidit\u00e0 di risposta<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

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    1. Frenata autonoma di emergenza<\/strong><\/li>\n\n\n\n
    2. Intervento improvviso di un veicolo che precede<\/strong><\/li>\n\n\n\n
    3. Attraversamento improvviso di un pedone<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Lo studio dimostra che i segnali fisiologici umani<\/strong> possono essere integrati con successo nei sistemi di guida autonoma, mentre la tecnologia fNIRS<\/strong> \u00e8 una soluzione concreta per rendere i veicoli autonomi pi\u00f9 \u201cumani\u201d<\/strong>, cio\u00e8 capaci di adattare il proprio comportamento allo stato emotivo e cognitivo dei passeggeri. Il nuovo algoritmo converge pi\u00f9 rapidamente<\/strong>, cio\u00e8 impara soluzioni efficaci in meno tempo, migliora le prestazioni di sicurezza<\/strong>, aumenta il comfort dei passeggeri<\/strong> (manovre meno brusche, minore stress).<\/p>\n\n\n\n

      Tuttavia, i ricercatori hanno notato alcuni limiti. Gli scenari di guida testati erano relativamente semplici e i partecipanti provenivano da una fascia d\u2019et\u00e0 ristretta e da contesti simili. <\/strong>Per questo motivo, i risultati potrebbero non essere applicabili a tutte le situazioni di guida reali. Serve un ulteriore step. \u201cLa ricerca futura avr\u00e0 come obiettivo quello di convalidare l\u2019algoritmo in scenari di guida pi\u00f9 complessi e realistici e di migliorare ulteriormente l\u2019accuratezza e la robustezza della valutazione del rischio di guida integrando le informazioni provenienti dai sensori del veicolo<\/em>\u201c, ha affermato Zhang.<\/p>\n\n\n\n




      1\/26, Rinnovabili<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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