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Febbraio 2023

Le auto a guida autonoma non sono così green come pensavamo

Enrica Lazzarini

Da uno studio del MIT di Boston l’avvertimento: l’energia necessaria per far funzionare i sistemi delle auto a guida autonoma a livello globale potrebbe generare emissioni di gas serra pari a quelle di tutti i centri di elaborazione dati del mondo
Se un giorno l’intera flotta mondiale di auto fosse gestita dai soli sistemi di guida autonoma, i computer riservati allo scopo potrebbero generare emissioni di gas serra pari a quelle di tutti i data center attuali nel mondo.

Questo a causa della crescente potenza di calcolo richiesta dalle vetture autonome, con un conseguente aumento di fabbisogno energetico utilizzato dai sistemi di bordo per gestire sia i sofisticati algoritmi che sensori e videocamere integrate, utili a navigare nel traffico in tutta sicurezza.

Per studiare l’impatto di questa crescita i ricercatori del MIT, il Massachusetts Institute of Technology di Boston, hanno realizzato una proiezione statistica volta a calcolare quante emissioni genererebbero i computer a bordo di una flotta di veicoli completamente elettrici e autonomi, qualora le vetture senza pilota dovessero diffondersi in maniera ampia in tutto il mondo. La ricerca, pubblicata a fine gennaio, si basa su un modello statistico che ha calcolato la produzione di energia che una flotta di 1 miliardo di veicoli elettrici autonomi genererebbe se funzionasse una sola ora al giorno (con un computer che consuma circa 840 watt). A queste condizioni il risultato sarebbe pari alla quantità di energia utilizzata oggi da tutta l’Argentina, approssimativamente lo 0,3% delle emissioni mondiali di gas serra.

Sebbene si tratti solo di proiezioni, i ricercatori del MIT puntano a sensibilizzare l’industria automotive sul fatto che tra le priorità dovrebbe esserci anche l’efficienza informatica, non solo quella puramente energetica.

Per evitare queste altissime emissioni ogni veicolo autonomo dovrebbe consumare meno di 1,2 kilowatt di energia per l'elaborazione dei dati, il che richiederebbe un raddoppio dell'efficienza dell'hardware ogni anno fino al 2050, un ritmo considerato ad oggi troppo veloce e insostenibile, rispetto a quello attuale. E anche se fosse possibile, non sarebbe praticabile dato che il ciclo di vita dei veicoli è di almeno 10 anni, tanto che qualsiasi aggiornamento hardware sarebbe gravemente inefficiente in futuro. E qui il dilemma: rendere gli algoritmi più efficienti e che richiedono minore potenza di calcolo, pur presupponendo una minore accuratezza che potenzialmente va ad incidere sulla sicurezza dei veicoli?

E in un mercato il cui valore raggiungerà i 76 miliardi di dollari entro il 2027 secondo le statistiche, sapere oggi quali saranno i problemi tra 20 anni servirà per progettare veicoli autonomi più efficienti fin da subito. 





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