AI e Mobilità Urbana
L'urbanizzazione è in costante crescita, ma le infrastrutture spesso non sono adeguate per supportare i continui cambiamenti richiesti dalle aree metropolitane.
Entro il 2050, quasi il 70% della popolazione mondiale vivrà in grandi città, rendendo indispensabili infrastrutture moderne e resilienti. Le città devono inoltre affrontare la sfida della sostenibilità, riducendo le emissioni, migliorando la viabilità e implementando soluzioni innovative per garantire il progresso e il benessere senza compromettere l'ambiente.
In questo scenario, la tecnologia rappresenta la chiave per superare i limiti infrastrutturali urbani. Innovazioni come l'Internet delle cose (IoT), l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale (AI) e il cloud computing stanno rivoluzionando la mobilità urbana. Tra le soluzioni più avanzate in uso ci sono i Sistemi di trasporto intelligente (ITS) e le piattaforme di Mobility as a Service (MaaS).
Gli ITS sono applicati al trasporto su strada, alle infrastrutture, ai veicoli e agli utenti, oltre che alla gestione del traffico e della mobilità. Questi sistemi integrano hardware come sensori, telecamere, controller, semafori intelligenti e caselli autostradali, con software per la gestione avanzata del traffico, le comunicazioni tra veicoli e il controllo adattivo del traffico. Tuttavia, la vasta quantità di dati raccolti deve essere accuratamente filtrata e aggregata per ottenere informazioni utili, rendendo fondamentale il processo di analisi e interpretazione. Un ecosistema e un linguaggio comune sono essenziali in questo contesto.
L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale giocano un ruolo cruciale nella gestione e analisi dei dati provenienti da fonti eterogenee, offrendo interpretazioni immediate. L’AI sta diventando sempre più importante per le città del futuro. Tra le applicazioni più interessanti vi è il coordinamento intelligente della segnaletica stradale e dei semafori, che possono adattarsi dinamicamente alle condizioni del traffico in tempo reale, ottimizzando i tempi in base al volume di veicoli e ad altri fattori. Questo consente di ridurre i tempi di attesa e migliorare la fluidità del traffico, diminuendo al contempo il consumo di carburante e le emissioni nocive.
Oltre all’AI, altre innovazioni stanno trasformando le città. Il metaverso e i digital twin (gemelli digitali) sono esempi di tecnologie avanzate già adottate. Un digital twin è una replica virtuale di una città o di un quartiere, che riflette il comportamento della sua controparte fisica grazie allo scambio di dati in tempo reale. Questo modello non è statico, ma si evolve costantemente insieme alla realtà fisica.
Diversi esempi di città che hanno già adottato queste innovazioni includono Perth, in Australia, che ha creato un centro operativo per la rete stradale all'avanguardia in grado di gestire e prevedere vari ambienti di traffico. Il Centro di controllo del traffico di Mosca monitora in tempo reale oltre 40.000 semafori, 185 schermi informativi, più di 3.000 telecamere e 3.900 sensori. Mosca ha anche sviluppato un digital twin della città e una piattaforma integrata di MaaS. Inoltre, sta lavorando all'implementazione di un sistema di comunicazione veicolo-infrastruttura (V2I), che permette ai veicoli di condividere dati con semafori e segnaletica stradale tramite sensori e dispositivi di rilevamento. Questo progetto ambizioso mira a migliorare la sicurezza stradale.
In conclusione, la tecnologia e l'innovazione sono fondamentali per affrontare le sfide delle città moderne, migliorando la mobilità, la sostenibilità e la qualità della vita urbana.