Grazie ai dati raccolti dalle moderne piattaforme di intelligence urbana è possibile simulare l’evoluzione dei flussi, valutare l’effetto di nuove regolamentazioni e confrontare diverse ipotesi di intervento prima dell’attuazione, attraverso strumenti di analisi intuitivi.
Il tema della gestione della mobilità urbana è da decenni scottante per ogni amministrazione di grandi centri abitati. I risultati, come constatiamo ogni giorno trascorrendo ore in mezzo al traffico, non sembrano per nulla incoraggianti, con conseguenze sia nella gestione del nostro tempo sia nella lotta all’inquinamento, con le conseguenze gravi per il clima e la salute dei cittadini.
Fino ad oggi si è principalmente operato con una pianificazione urbana prevalentemente basata su esperienza e osservazione diretta. Ma l’evoluzione tecnologica permette oggi ai comuni di poter contare su informazioni aggiornate in tempo reale, mappe digitali complete e modelli predittivi in grado di simulare l’impatto di ogni scelta.
Pensiamo alla necessità di chiudere una strada o alla riorganizzazione degli stalli o ancora interventi per modificare o ripensare le Zone a Traffico Limitato o a una gestione più efficiente del trasporto pubblico. Un approccio data-driven che consente di ridurre inefficienze, congestione e sprechi di risorse.
Tutto questo appare oggi possibile grazie a IA e big data, che diventano strumenti concreti per la gestione della mobilità urbana.
Il ricorso a intelligenza artificiale e big data per la mobilità urbana già attivo in diversi Paesi europei
In molte città europee, queste tecnologie supportano quotidianamente le amministrazioni nella pianificazione del traffico, della sosta e dell’uso dello spazio pubblico, contribuendo a rendere i processi decisionali più rapidi, trasparenti e fondati su dati oggettivi, con ricadute positive anche in termini di sostenibilità ambientale.
Ad esempio, in Germania, Svezia e Danimarca queste soluzioni sono già parte integrante della gestione urbana. Anche in Italia si registrano segnali di accelerazione, con i primi comuni che stanno avviando percorsi di trasformazione digitale per migliorare l’efficienza dei servizi e la qualità della vita nei centri urbani, in linea con gli obiettivi di mobilità sostenibile.
A darne conferma Giuliano Caldo, Regional Director di Arrive per l’area DACH, Penisola Iberica e Italia: “Le amministrazioni comunali possono oggi avvalersi di strumenti evoluti per affrontare le sfide della gestione urbana. La digitalizzazione e l’intelligenza artificiale non sostituiscono il ruolo decisionale degli enti pubblici, ma ne ampliano le capacità di analisi e di lettura del contesto urbano. È un’opportunità concreta per costruire città più moderne, efficienti e vivibili”.
IA e Big Data, cosa è possibile fare sul campo? L’importanza della capacità predittiva
Le moderne piattaforme di intelligence urbana consentono una mappatura completa e costantemente aggiornata della città. Veicoli dotati di telecamere percorrono le strade raccogliendo immagini georeferenziate, che vengono elaborate automaticamente da algoritmi di intelligenza artificiale.
Il sistema riconosce stalli di sosta per auto, biciclette e persone con disabilità, aree di carico e scarico, ZTL e segnaletica, restituendo in tempi rapidi una rappresentazione accurata del tessuto urbano.
L’aspetto più rilevante è la capacità predittiva: i dati raccolti permettono di simulare l’evoluzione dei flussi, valutare l’effetto di nuove regolamentazioni e confrontare diverse ipotesi di intervento prima dell’attuazione, attraverso strumenti di analisi intuitivi.
Risultati misurabili e benefici per amministrazioni e cittadini
Dove queste soluzioni sono già operative emergono benefici concreti e misurabili: riduzione dei tempi decisionali, interventi più mirati, uso più efficiente delle risorse pubbliche e una gestione dello spazio urbano maggiormente allineata alle reali esigenze di mobilità, con effetti positivi su traffico, emissioni e vivibilità.
Come l’Italia pensa di accelerare questo processo: i primi casi e le prospettive
Molte amministrazioni sembrano aver compreso l’importanza di IA e Big Data in questo processo evolutivo. Per esempio, Pisa è stata tra i primi comuni italiani ad adottare soluzioni di intelligence urbana per la gestione della mobilità, dimostrando come queste tecnologie possano essere implementate con successo anche nel contesto italiano.
La tendenza è in crescita: sempre più amministrazioni guardano con interesse alle esperienze già consolidate in città europee come Sundbyberg in Svezia, Heidelberg e Friedrichshafen in Germania, Aarhus in Danimarca.
“Disporre di una visione integrata e in tempo reale dei dati consente di leggere la città in modo più consapevole e responsabile – aggiunge Caldo –. È un passaggio fondamentale per accompagnare l’evoluzione urbana con strumenti adeguati alla complessità attuale e agli obiettivi di sostenibilità”.
