Dall’architettura alla sanità, dalla comunicazione ai trasporti: stanno crescendo in modo esponenziale gli investimenti, l’interesse e le riflessioni su rischi e opportunità dell’Intelligenza Artificiale tra Istituzioni pubbliche e imprese. Uno degli ambiti in cui l’AI sembra più promettente sono le smart city, in cui tecnologie avanzate vengono usate per migliorare il benessere e la qualità della vita. Secondo la società di consulenza Guidehouse Insights, il mercato delle applicazioni di intelligenza artificiale per le smart city potrebbe raggiungere i 6,5 miliardi di dollari entro il 2032, dai 693 milioni del 2023.

A cosa serve l’AI nell’ambito della mobilità urbana? L’AI può rivelarsi utile soprattutto per la “smart mobility”, che prevede l’uso di tecnologie avanzate per rendere più efficienti, sicuri e sostenibili i trasporti urbani. La capacità dell’intelligenza artificiale di elaborare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti la rende uno strumento utile per affrontare problemi complessi legati alla mobilità urbana e per lo sviluppo di sistemi di mobilità basati sulle auto elettriche, a guida autonoma e veicoli connessi alla rete.

Qualche esempio? Ecco cosa può fare l’AI per la mobilità urbana:

• Monitoraggio del trasporto pubblico: l’AI può registrare la presenza dei viaggiatori sui mezzi pubblici, utilizzando i dati per prevedere la domanda futura dei passeggeri per determinate tratte urbane, fermate o percorsi, contribuendo a razionalizzare percorsi e frequenze dei mezzi.
• Trasporti Demand-Responsive: le soluzioni di trasporto pubblico “Demand Responsive” utilizzano anche l’intelligenza artificiale per ottimizzare i servizi di trasporto pubblico su richiesta, che operano con orari e percorsi flessibili sia per il conducente che per il passeggero.
• Sicurezza: l’AI può essere usata per rilevare gli incidenti in tempo reale, controllare i semafori in base ai flussi di traffico, fornire informazioni ai viaggiatori per migliorare la sicurezza alla guida e ridurre l’impatto ambientale. In caso di code, possono essere modificati in tempo reale l’accesso alle zone a traffico limitato per ridurre l’impatto sul traffico e il congestionamento urbano.
• Traffico: grazie all’Internet of Things e ai dati raccolti da telecamere, sensori di traffico e centraline di monitoraggio della qualità dell’aria, l’AI può fare previsioni che permettono agli Enti locali di gestire meglio il traffico stradale, usando ad esempio la regolazione dinamica dei semafori, o pianificando interventi di manutenzione stradale con previsioni di impatto sul traffico.

Vuoi approfondire i rischi e vantaggi dell’AI, in ambito urbano e non solo? Sul sito del Parlamento Europeo trovi analisi e approfondimenti su questa tematica.

9 luglio 2024