GoPro brevetta un casco action cam con intelligenza artificiale contro gli angoli ciechi

GoPro rivoluziona la sicurezza con un casco intelligente che sfrutta intelligenza artificiale, rilevamento acustico e tecnologie integrate per monitorare gli angoli ciechi e prevenire i pericoli su strada, affrontando sfide, confronti e implicazioni future.

La sicurezza sulle due ruote potrebbe arricchirsi di uno strumento finora poco utilizzato per il controllo degli angoli ciechi. Al centro c’è un brevetto depositato da GoPro, che descrive un casco capace di ascoltare l’ambiente circostante attraverso microfoni direzionali e di interpretare i suoni con algoritmi di intelligenza artificiale. L’obiettivo è riconoscere in tempo reale i rischi legati al traffico, soprattutto quelli prodotti dai veicoli che si avvicinano alle aree non visibili direttamente dal motociclista.

La proposta si distingue dai sistemi oggi basati soprattutto su radar e telecamere. Il sensore non sarebbe installato sulla moto, ma direttamente in un casco utilizzabile su modelli diversi, compresi scooter e veicoli privi di elettronica sofisticata. In questo modo l’assistenza alla guida seguirebbe il pilota, anziché restare legata a un singolo mezzo.

La stessa piattaforma riunirebbe anche una action cam e strumenti per la registrazione audio. La sicurezza, quindi, convive con la produzione di contenuti destinati all’uso personale o professionale, oltre che con funzioni legate alla navigazione e alle attività outdoor.

Dai brevetti alla realtà: il percorso di GoPro con Forcite e AGV

Le origini del progetto risalgono all’acquisizione della start-up australiana Forcite da parte di GoPro. Forcite era conosciuta per il casco MK1S, già dotato di una telecamera e di sistemi di avviso integrati. L’operazione ha avvicinato le competenze di GoPro nel campo delle action cam all’esperienza maturata da Forcite nella progettazione di caschi con funzioni elettroniche.

Su questa base si inserisce la collaborazione con AGV, marchio storico nella produzione e nell’omologazione di caschi motociclistici. Il coinvolgimento di AGV consente di collegare la parte software e audiovisiva a un’esperienza industriale specifica, legata a piattaforme già testate e a requisiti di protezione destinati al settore motociclistico.

Nei documenti brevettuali il casco non appare come un semplice contenitore per accessori. La calotta ospita un insieme di componenti in grado di interpretare l’ambiente acustico e di restituire al pilota informazioni attraverso segnali luminosi, tattili e, in alcuni casi, sonori. La configurazione comprende microfoni posteriori, una telecamera frontale e un array di LED multicolori con funzione segnaletica.

Il contributo di Alfred Boyadgis, fondatore di Forcite, si riflette nell’impostazione del progetto: le funzioni di sicurezza predittiva vengono affiancate a una soluzione pensata per la produzione industriale e per una possibile certificazione internazionale.

Il punto da tenere fermo è un altro: per ora si parla di un brevetto. La documentazione descrive una tecnologia e le sue possibili applicazioni, non un prodotto già pronto per la vendita. Prima di arrivare sul mercato servirebbero la validazione tecnica, le verifiche normative e prove approfondite su strada reale.

Microfoni e intelligenza artificiale: come dovrebbe funzionare il casco GoPro

Il sistema ruota attorno a una serie di microfoni orientati verso la parte posteriore del casco. La loro funzione consiste nel raccogliere i suoni provenienti dalle zone meno visibili al pilota e nel riconoscere le caratteristiche acustiche dei veicoli in avvicinamento.

Il rumore della moto su cui si viaggia viene filtrato attivamente, così da limitare gli allarmi ingiustificati. L’algoritmo di machine learning dovrebbe poi separare questo segnale dai suoni prodotti da automobili, camion, scooter e altri utenti della strada. La precisione dipenderà dalla capacità del modello di lavorare con rumori sovrapposti e condizioni molto diverse tra loro.

Non basta ascoltare. Il casco integra anche un accelerometro, che segue i movimenti della testa e contribuisce a mantenere corretta la posizione spaziale della minaccia stimata. Il dato diventa particolarmente utile quando il motociclista cambia corsia, si prepara a un sorpasso o ruota il capo per controllare il traffico.

Una parte dell’elaborazione può avvenire direttamente sul dispositivo. Per le analisi più complesse, il progetto prevede invece la possibilità di collegarsi a servizi cloud, dove i dati potrebbero contribuire a rendere l’apprendimento degli algoritmi più preciso nel tempo.

Il pilota riceverebbe le informazioni attraverso più canali. L’array di LED integrato nella parte anteriore del casco illumina segmenti riflettenti sulla visiera; a questo sistema possono aggiungersi avvisi aptici o suoni trasmessi all’interno del casco. I segnali cambiano in base alla situazione rilevata e dovrebbero aumentare la percezione di ciò che accade intorno alla moto, senza affidarsi soltanto allo sguardo.

Angoli ciechi: la scelta dell’ascolto ambientale al posto del radar

Il controllo degli angoli ciechi sulle moto è stato associato soprattutto ai radar. Questi sistemi sono efficaci, ma hanno costi elevati e vengono integrati più facilmente su veicoli di fascia medio-alta. La soluzione descritta da GoPro parte da un’altra idea: usare l’audio come base per un dispositivo indossabile e trasferibile da una moto all’altra.

I microfoni sono meno costosi dei sensori radar e possono essere inseriti in un casco senza richiedere modifiche strutturali al veicolo. Il motociclista potrebbe quindi utilizzare la tecnologia anche su una moto datata o su uno scooter privo di sistemi elettronici avanzati. È questa la componente più accessibile della proposta.

• I componenti hardware avrebbero costi inferiori e un’installazione più semplice.
• Il casco sarebbe utilizzabile con tipologie diverse di moto e di veicoli.
• La stessa impostazione potrebbe trovare applicazioni in altri sport, anche fuori dal motociclismo.

L’ascolto ambientale presenta però difficoltà specifiche. Il vento ad alta velocità, il rumore del fondo stradale e la presenza di molti veicoli rendono il segnale acustico instabile. Anche le auto elettriche, più silenziose rispetto ai veicoli tradizionali, possono complicare il riconoscimento.

Per funzionare in modo affidabile, l’algoritmo dovrebbe distinguere tra il rumore della moto, i suoni del traffico e gli eventi realmente associati a un pericolo. In caso contrario, il sistema rischierebbe di generare troppi avvisi oppure di non segnalare un veicolo che si avvicina. Il vantaggio economico dei microfoni, da solo, non risolve questo problema.

La proposta sposta quindi il concetto di protezione dal veicolo al pilota. L’assistenza non dipenderebbe dall’elettronica installata sulla moto di proprietà, ma accompagnerebbe l’utente in contesti e su mezzi differenti.

Telecamera nella mentoniera e LED sulla visiera

Nel brevetto la parte audio è affiancata da una telecamera integrata nella mentoniera. L’obiettivo è protetto da uno sportellino allineato alla calotta del casco, una soluzione pensata per contenere l’ingombro e proteggere il componente. La camera servirebbe a registrare video di alta qualità durante i viaggi o le attività dinamiche.

La registrazione può avere un valore personale, ma anche professionale: il motociclista può documentare un’esperienza, creare materiali multimediali o arricchire contenuti destinati al mondo outdoor. La tecnologia di sicurezza, in questo caso, condivide lo spazio con la vocazione originaria di GoPro per le riprese in movimento.

Sulla superficie superiore della mentoniera è previsto un array di LED a colori multipli. La luce viene indirizzata verso un segmento riflettente collocato nella parte alta della visiera. Sequenze differenti, basate su colori e lampeggi, permettono di:

• indicare la direzione suggerita dal sistema di navigazione;
• segnalare un possibile rischio rilevato dal casco;
• limitare la necessità di spostare gli occhi dalla strada.

Non si tratta di un head-up display grafico. Il sistema è meno ricco di informazioni visive, ma proprio per questo può risultare più semplice da integrare e da sottoporre ai processi di certificazione previsti dai regolamenti. Un codice luminoso immediato sostituisce la visualizzazione di mappe o simboli complessi.

I microfoni interni possono anche raccogliere dati vocali sincronizzabili con le altre funzioni del casco. Queste informazioni possono accompagnare la navigazione oppure diventare parte dell’audio dei video registrati durante l’utilizzo.

Il confronto economico e tecnico con i sistemi radar

Rispetto ai radar attualmente in commercio, il controllo acustico presenta alcuni vantaggi legati sia ai costi sia alla possibilità di adattamento. I microfoni sono componenti meno onerosi e non richiedono l’inserimento di sensori voluminosi nella struttura della moto. Questo può ridurre il prezzo del prodotto e rendere la sicurezza assistita disponibile a un pubblico più ampio.

• Produzione meno costosa: la spesa per i microfoni è significativamente inferiore a quella dei radar e può incidere sul prezzo finale.
• Maggiore scalabilità: l’assenza di sensori ingombranti facilita l’integrazione su caschi di modelli e dimensioni differenti.
• Uso oltre la moto: la tecnologia può essere applicata ad attività sportive outdoor caratterizzate da movimenti rapidi e ambienti rumorosi.

Anche il ciclo di vita dei componenti viene presentato come un possibile punto a favore. I microfoni hanno generalmente una durata più estesa e risultano meno esposti al rischio di obsolescenza rispetto a componenti fissi come radar o LIDAR. La loro presenza in un dispositivo indossabile può inoltre ridurre il rischio di danni legati a urti o cadute lievi, almeno rispetto a sensori esterni installati sul veicolo.

Questi vantaggi non cancellano le differenze di funzionamento. Un radar misura la presenza e la distanza di un oggetto attraverso un rilevamento elettromagnetico; il casco GoPro dovrebbe invece ricavare la minaccia dalle caratteristiche del suono. La qualità del risultato dipende quindi dall’addestramento del modello e dalla situazione acustica concreta.

Limiti del riconoscimento acustico e prove necessarie su strada

L’adozione di un sistema basato sull’audio porta con sé alcune incognite. Il traffico reale non offre condizioni ripetibili: cambiano il vento, la pavimentazione, il numero di veicoli e il livello di rumore prodotto dalla moto del pilota.

• Variabilità ambientale: condizioni atmosferiche, asfalto, traffico intenso e veicoli silenziosi possono ridurre la precisione del riconoscimento.
• Le differenze tra il rumore della propria moto, quello delle automobili e i suoni del luogo possono produrre segnalazioni errate oppure nascondere un pericolo effettivo.
• Il funzionamento dovrà essere verificato su grandi volumi di dati raccolti in scenari reali, non soltanto tramite simulazioni virtuali.

Gli errori possibili sono di due tipi. Un falso positivo attiva un allarme quando non esiste una minaccia concreta; un falso negativo, più problematico, lascia il pilota senza avviso proprio quando un veicolo si trova in una posizione pericolosa. Il bilanciamento tra queste due eventualità sarà uno dei punti da misurare durante i test.

Conta anche il modo in cui il motociclista interpreta il messaggio. Un avviso non può sostituire il controllo diretto della strada: deve aiutare a contestualizzare ciò che accade, senza indurre reazioni brusche o inappropriate. L’interazione tra persona e dispositivo dovrà essere studiata con la stessa attenzione riservata all’algoritmo.

Resta poi il tema della connessione. Se le analisi più complesse dipendono dal cloud, la latenza può diventare un problema nelle situazioni critiche. In zone con copertura instabile o assente, un avviso elaborato troppo tardi perderebbe gran parte della sua utilità.

Dati raccolti e tutela della privacy

Un casco che registra suoni, movimenti e, potenzialmente, informazioni legate agli spostamenti deve affrontare anche il tema della privacy. I dati prodotti durante l’uso possono riguardare:

• la localizzazione e il tracciamento dei tragitti;
• conversazioni ambientali registrate involontariamente;
• log audio e altre informazioni sensibili conservate sul cloud.

Per rispettare il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), il sistema dovrebbe prevedere la cancellazione periodica delle informazioni e procedure di anonimizzazione. Gli utenti dovrebbero sapere con chiarezza perché i dati vengono raccolti, per quanto tempo restano disponibili e quali partner tecnologici possono accedervi.

Un’altra questione riguarda il luogo in cui avviene l’elaborazione. Parte dei dati potrebbe essere gestita on device, direttamente dal casco, mentre le analisi più complesse potrebbero essere trasferite a server esterni per migliorare gli algoritmi. In quest’ultimo caso servirebbe un consenso informato, accompagnato da indicazioni trasparenti sul trattamento.

Il cloud computing può accelerare l’apprendimento dei sistemi di machine learning, ma introduce vincoli etici e regolamentari. Prima di una diffusione commerciale dovranno essere chiariti sia i limiti della raccolta sia la proprietà dei dati generati durante la guida.

Casco GoPro, radar per moto e sistemi predittivi a confronto

Considerando sensori, modalità di avviso e possibilità di utilizzo, si possono distinguere tre categorie di assistenza alla sicurezza su due ruote.

Il sistema radar offre un controllo efficace della zona posteriore, ma resta legato al veicolo su cui viene installato. Non può quindi seguire il motociclista quando passa a un altro mezzo. Inoltre, il feedback è generalmente limitato a una luce di avviso e non fornisce informazioni dettagliate sulla natura del pericolo.

La Canyon Predict combina radar, telecamere e calcolo AI direttamente sul dispositivo. È una soluzione più articolata, ma richiede hardware dedicato e si rivolge soprattutto a biciclette premium o all’agonismo. Il progetto GoPro tenta una strada più flessibile: concentra i componenti nel casco, con l’intenzione di renderli utilizzabili su moto diverse. Il riconoscimento acustico resta il suo principale punto da verificare.

Dal deposito del brevetto alla possibile vendita

Un brevetto non equivale a un annuncio di lancio. Descrive una soluzione tutelata dal punto di vista progettuale, ma non garantisce che la commercializzazione sia imminente o che il prodotto finale mantenga tutte le caratteristiche indicate nei documenti.

Il percorso dipenderà dai risultati dei test su strada, dalla soluzione degli aspetti regolatori e dalla certificazione internazionale. Sarà necessario migliorare l’affidabilità dell’algoritmo nelle condizioni più variabili e definire modalità trasparenti per la gestione dei dati personali.

• risultati delle prove condotte in condizioni di traffico reale;
• adempimenti normativi e certificazioni internazionali;
• precisione degli algoritmi con vento, rumore e veicoli differenti;
• regole chiare per privacy, conservazione e utilizzo dei dati.

Solo dopo una validazione tecnica robusta e accordi con produttori e autorità sarà possibile ipotizzare una finestra di lancio. Le collaborazioni tra GoPro, Forcite e AGV fanno pensare che il progetto possa proseguire, ma non esistono comunicazioni ufficiali sulla data di uscita né sulle specifiche tecniche definitive.

Prospettive aperte per la sicurezza intelligente in moto

Il brevetto descrive un casco che combina microfoni direzionali, intelligenza artificiale, accelerometro, LED e telecamera per segnalare possibili veicoli negli angoli ciechi. Il vantaggio principale sarebbe la portabilità: il sistema seguirebbe il motociclista e potrebbe essere usato su moto diverse, senza installare sensori sul mezzo.

Prima di considerarlo una soluzione affidabile, servirebbero però prove su strada in presenza di vento, traffico intenso, rumori sovrapposti e veicoli elettrici. I test dovrebbero misurare soprattutto falsi positivi, falsi negativi, tempi di risposta e comportamento degli avvisi in caso di connessione cloud instabile.

Il progetto resta inoltre un brevetto e non un prodotto disponibile. Un eventuale lancio richiederebbe certificazioni, specifiche tecniche definitive e regole chiare per la gestione di audio, posizione e altri dati personali. Anche con un sistema funzionante, il pilota dovrebbe continuare a controllare direttamente la strada e gli specchietti.