Affidabilità dell’intelligenza artificiale per l’automotive: premiata la ricerca del Politecnico

Siamo lieti di annunciare che il nostro paper “Estimating the Impact of Soft Errors on AI-based Perception in Automotive”, sviluppato nell’ambito del Centro Interdipartimentale CARS e frutto del lavoro congiunto di ricercatrici e ricercatori dei Dipartimenti DIMEAS, DET, DAUIN e DIATI del Politecnico di Torino, è stato premiato con il Best Paper Award alla conferenza IEEE LATS 2025, tra i principali eventi internazionali dedicati all’affidabilità dei sistemi elettronici.

Nei sistemi di guida assistita e autonoma, l’intelligenza artificiale è utilizzata per la percezione dell’ambiente di guida e il supporto ai processi decisionali. La complessità di tali sistemi introduce criticità di affidabilità, tra cui i soft errors, malfunzionamenti temporanei dell’hardware che possono influenzare l’elaborazione degli algoritmi e il comportamento del veicolo.

Per rispondere a questa sfida, il team del Politecnico di Torino ha sviluppato TIARA (Two-step IntegrAted Reliability Assessment), una metodologia che consente di stimare in modo efficiente l’affidabilità dei sistemi basati su intelligenza artificiale già nelle prime fasi di progettazione.

Per ulteriori informazioni: Affidabilità dell’intelligenza artificiale per l’automotive: premiata la ricerca del Politecnico | Politecnico di Torino