La bici autonoma

Courtesy https://www.greenme.it/

Un chip per permettere ad una bici di guidarsi da sola? Non è fantascienza, ma una geniale invenzione di un gruppo di ricerca della Tsinghua University (Cina). Il dispositivo, chiamato Tianjic, non servirà solo per le bici: potrebbe essere infatti il “trampolino di lancio” per un ulteriore sviluppo dell’intelligenza artificiale.

La bicicletta “autonoma” è in grado di rilevare e tracciare mete, evitare ostacoli, raggiungere l’equilibrio, comprendere comandi vocali e persino prendere decisioni indipendenti in risposta all’elaborazione simultanea di algoritmi e modelli versatili, che si “modellano” sulla base degli eventi contingenti.

Quest’ultimo punto nasce proprio dal mix di approcci alla base del chip: da un lato l’imitazione del  cervello umano, come nelle intelligenze artificiali classiche, che cercano di riprodurre dei circuiti ad immagine del nostro centro di calcolo nella scatola cranica, dall’altro l’informatica “pura” e l’esecuzione di algoritmi di apprendimento automatico, che permettono di attivare un processo decisionale da parte di una macchina.

E sta proprio qui la svolta: il chip è così di fatto un “mini-cervello” in grado di apprendere ed effettuare scelte. Dopo una prima versione sviluppata nel 2015 e una seconda del 2017, quest’ultima, realmente rivoluzionaria, ha mostrato prestazioni ancora più elevate con un consumo energetico molto più basso.

A chip to allow a bike to drive itself? It is not science fiction, but a brilliant invention of a research group of Tsinghua University (China). The device, called Tianjic, will not only be used for bikes: it could indeed be the "launch pad" for further development of artificial intelligence.The "autonomous" bicycle is able to detect and track goals, avoid obstacles, reach balance, understand voice commands and even make independent decisions in response to the simultaneous processing of algorithms and versatile models, which are "modeled" on the basis of contingent events.

This last point is born precisely from the mix of approaches at the base of the chip: on the one hand the imitation of the human brain, as in the classic artificial intelligences, which seek to reproduce circuits in the image of our computing center in the skull, from the other the "pure" computer science and the execution of machine learning algorithms, which allow to activate a decision-making process by a machine.

And here lies the turning point: the chip is in fact a "mini-brain" capable of learning and making choices. After a first version developed in 2015 and a second version in 2017, the latter, truly revolutionary, showed even higher performance with much lower energy consumption.

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