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Come un inventore probabilmente non hai mai sentito parlare di plasmare il mondo moderno
Molti degli inventori che hanno alimentato la rivoluzione digitale sono diventati nomi familiari. E giustamente. Innovatori come Steve Jobs, Bill Gates e Mark Zuckerberg hanno tutti contribuito enormemente alle tecnologie che hanno trasformato la nostra vita quotidiana e la nostra società.
Se non sei un ingegnere, però, probabilmente non hai mai sentito parlare del geniale inventore Rudolf Kálmán, ingegnere e matematico nato a Budapest, morto il 2 luglio a Gainesville, in Florida, all'età di 86 anni. Il suo contributo fondamentale, un algoritmo chiamato il filtro Kalman, ha reso possibili molte conquiste tecnologiche essenziali degli ultimi 50 anni. Questi includono sistemi aerospaziali come i computer che hanno fatto atterrare gli astronauti dell'Apollo sulla luna, veicoli robotici che esplorano il nostro mondo dalle profondità del mare ai pianeti esterni e quasi tutti gli sforzi che necessitano di stimare lo stato del mondo da dati rumorosi. Qualcuno una volta ha descritto l'intero sistema GPS, una costellazione di satelliti, stazioni di terra e computer che circonda la Terra, come un enorme filtro di Kalman.
All'interno della sua comunità professionale, Kálmán era ben noto e molto ammirato, ricevendo numerosi premi e riconoscimenti. Nel 2009 il presidente Obama gli ha conferito la National Medal of Science. Se hai studiato qualsiasi forma di robotica, controllo o ingegneria aerospaziale negli ultimi quattro decenni, il filtro omonimo di Kálmán è stato fondamentale per il tuo lavoro come lo è il teorema di Pitagora per i liceali che si preparano per il SAT.
Ecco perché. Gli ingegneri del controllo sanno che puoi controllare solo ciò che puoi misurare. Più precisamente puoi misurarlo, meglio puoi controllarlo.
Considera la sfida affrontata dagli ingegneri incaricati di progettare i computer di volo Apollo all'inizio degli anni '60. I dati grezzi dei computer - misurazioni da sensori come giroscopi, accelerometri e radar - erano intrinsecamente rumorosi, pieni di errori casuali e imprecisioni disordinate. Quando ti avventuri verso una luna rocciosa ad alta velocità, quegli errori possono rovinarti la giornata.
In qualche modo devi essere in grado di filtrare questo rumore dalle misurazioni e fare la migliore stima possibile di dove ti trovi e quanto velocemente ti stai muovendo. Devi anche sapere quanto sono buone o cattive le tue stime, in senso statistico, dal momento che può essere disastroso pensare che stai facendo meglio di quanto sei in realtà. E tutto questo deve avvenire in frazioni di secondo mentre il veicolo spaziale accelera verso la luna, tenta un atterraggio lunare o infila l'ago di un corridoio d'ingresso mentre rientra nell'atmosfera terrestre.
È qui che entrò in gioco Rudolf Kálmán. Nel 1960 pubblicò un ingegnoso algoritmo di stima ricorsiva. Il filtro raggiungerebbe l'obiettivo di stimare e prevedere accuratamente variabili critiche come posizione, direzione e velocità in presenza di misurazioni rumorose e persino stimare il rumore . Altri, come l'inventore della cibernetica Norbert Wiener, avevano già affrontato il problema, ma Kálmán ha adattato la sua soluzione al mondo emergente dei computer digitali e dell'elaborazione in tempo reale.
Quando il modulo lunare dell'Apollo 11, controllato da Neil Armstrong e da un programma software, ha fatto il suo sbalorditivo atterraggio sul Mare della Tranquillità, il filtro di Kalman ha assicurato che i dati di posizione in tempo reale provenienti dal tracciamento radar terrestre concordassero strettamente con il bordo sensori. Ascolta i nastri e sentirai Buzz Aldrin chiamare le stime del filtro di Kalman quando Armstrong è atterrato.
Quasi lo stesso calcolo, con i filtri Kalman modernizzati, avviene regolarmente all'interno del tuo cellulare. Il sensore GPS del telefono fornisce coordinate del mondo reale sulla faccia della Terra, mentre i suoi accelerometri rilevano piccoli movimenti rapidi. Ognuno ha rumore e imprecisione di diverso tipo; il filtro Kalman li combina per il meglio di entrambi i mondi. Guida la tua auto in un tunnel, ad esempio, e perdi il GPS, ma il filtro di Kalman ottiene comunque una buona resa dei conti fino a quando non esci dall'altra parte e ottieni un nuovo fix GPS.
Ma questo è solo l'inizio dell'impatto che il lavoro di Rudolf Kálmán avrà sul mondo. Entro il prossimo decennio il filtro Kalman sarà al lavoro nelle tecnologie di consumo che cambieranno la tua vita in modi altrettanto profondi.
Gli stessi problemi di guida e navigazione affrontati dagli ingegneri Apollo 50 anni fa - come localizzare accuratamente gli oggetti nella vastità dello spazio - sfidano gli ingegneri oggi mentre progettano auto a guida autonoma in grado di navigare in sicurezza nelle città intelligenti, giochi per computer in realtà aumentata, e compagni robot per lavorare in fabbrica e a casa tua.
Tutte queste invenzioni richiedono informazioni precise, ciò che chiamiamo microlocalizzazione, in alcuni casi fino a millimetri, per garantire che la tua auto a guida autonoma parcheggi nel tuo garage e non sul tuo prato, che le tue cuffie da gioco per realtà virtuale ti facciano volare e non vomitare e che il tuo fidato compagno robot versi il caffè nella tua tazza e non in grembo. Ciò significa milioni e forse miliardi di filtri Kalman.
Ma poi c'è l'Internet delle cose, la tanto attesa infrastruttura di un mondo connesso e intelligente del futuro. L'Internet delle cose richiederà filtri Kalman in trilioni di oggetti intelligenti per guidarli dove e quando li vogliamo, sul posto di lavoro, nelle nostre case e altrove nella nostra vita.
Allora forse Kálmán si unirà finalmente a Jobs, Gates e Zuckerberg come nome familiare.
David Mindell è professore al MIT e fondatore di Humatics, una società di microlocalizzazione di Cambridge, Massachusetts, che utilizza il filtro Kálmán. Frank Moss, un ex allievo del MIT Instrumentation Laboratory che ha costruito i computer Apollo, è un ex direttore del MIT Media Lab e membro del consiglio di Humatics.