Il nuovo software Full Self Driving di Elon Musk e soci mostra in un caso molto pratico le implementazioni del machine learning

Del nuovo Autopilot Tesla abbiamo parlato a lungo. Vi abbiamo spiegato chi ci ha lavorato e come funzionano le reti neurali che analizzano tutti i dati. Abbiamo anche mostrato i video girati dai primi utenti a cui è stato concesso il download, perché il rilascio di quello che è stato definito Full Self Driving è graduale, visto che siamo ancora di fronte ad una beta version.

Una beta che tra l’altro sta migliorando di giorno in giorno. Come lo sappiamo? C’è un video che mostra come il software dedicato all’assistenza alla guida di Elon Musk (che già lo provava sulla sua auto quando era ancora alla fase alfa dello sviluppo) e soci progredisca.

Un’inversione critica

Tra i tanti utenti Tesla che già possono sperimentare il funzionamento del nuovo Autopilot c’è un certo James Locke molto attento nel documentare i progressi del Full Self Driving.

In questo video Locke si sofferma su una manovra. Al volante della sua Tesla affronta la stessa inversione a "U", con svolta a sinistra, in tre giorni differenti. E spiega in modo molto chiaro come la Tesla riesca a compiere la manovra solo nell’ultimo tentativo.

Una questione di riferimenti

La prima volta, la Tesla, arrivata al punto dell’inversione, perde i riferimenti e non completa la curva non individuando la strada su cui restare. La seconda volta, l’auto si arresta del tutto prima ancora di iniziare a sterzare, di nuovo confusa dalla manovra.

Nella terza occasione, invece, la Tesla arriva alla fine della strada, rallenta, e poi, per quanto a velocità molto ridotta, sterza completamente a sinistra ed effettua l’inversione. Una volta invertito il senso di marcia, poi, riaccelera e prosegue con maggiore naturalezza senza che fosse necessario alcun intervento umano. Una scuola guida applicata al machine learning?