Quanto spesso, come pendolari o semplici utenti, ci siamo lamentati del servizio trasporti della nostra città o regione? Tra coincidenze saltate, autobus sovraffollati o code nel traffico cittadino, probabilmente molte volte. La domanda successiva: perché nessuno sta facendo qualcosa per risolvere questa situazione?
Ma qualcosa sta cambiando, e sempre più velocemente. La digitalizzazione delle città genera una grande quantità di dati che, se gestiti e interpretati correttamente, migliora e migliorerà sempre più, la qualità della vita dei cittadini.
Sensori, IoT (Internet of Things), Big data e Analytics scandagliano e leggono serie crescenti di attività in settori molto diversi tra loro. Dai processi di produzione (Industria 4.0) allo spostamento di persone e merci, dalla logistica all’e-commerce, i dati ci aiutano a comprendere e gestire la realtà, offrendo una vasta gamma di nuove opportunità.
I dati possono essere utilizzati per pianificare in modo più efficiente la mobilità nelle città e sviluppare soluzioni più sostenibili, intelligenti e integrate: aumento della sicurezza, riduzione degli ingorghi, intermodalità più agile e meno impattante, creazione di nuovi servizi di trasporto e informazioni dedicate, personalizzazione delle app e dei contratti di assicurazione.
Un processo che richiede diverse tappe e attività:
- raccogliere grandi quantità di dati relativi al modo di spostarsi e viaggiare;
- analizzare tali dati con algoritmi per identificare modelli di utilizzo e sviluppo;
valutare tali modelli per individuare i punti ottimali d’intervento; - agire sulla per modellare le traiettorie della mobilità secondo le esigenze.
I vantaggi del modello Big data
L’obiettivo è offrire servizi e migliorare la qualità della vita delle persone in diversi modi: abbattere il tasso di incidenti, ridurre i tempi degli spostamenti urbani attraverso l’analisi predittiva, tagliare le emissioni di gas a effetto serra e rendere più efficiente la gestione complessiva delle città.
L’integrazione di dati provenienti da più piattaforme e la loro valorizzazione attraverso l’Intelligenza Artificiale (IA) permette di supportare processi decisionali e individuare modelli per scenari futuri.
A tal fine, un modello particolarmente efficace è quello del digital twin: una rappresentazione virtuale della città, che permette, attraverso una dashboard, di visualizzare diversi indicatori di performance e fornisce un aiuto nel prendere decisioni migliori.
Gli ostacoli al modello Big data
Ad oggi le smart city utilizzano l’Intelligenza Artificiale principalmente in tre settori chiave:
1) trasporto;
2) approvvigionamento energetico;
3) sostenibilità ambientale.
Non tutte le città, però, sono pronte ad integrare i sistemi IoT nella propria pianificazione urbana. Innanzitutto, un problema economico: non tutte le municipalità dispongono dei fondi necessari per adeguare la propria infrastruttura rendendola smart.
Ulteriori ostacoli alla diffusione di questa tecnologia, sono rappresentati dalle preoccupazioni relative alla privacy dei cittadini, le minacce di attacchi cyber, complessità delle procedure legislative e, a volte, la mancanza di competenze digitali.
È di fatto necessario garantire e normare il rispetto di una serie di condizioni per scongiurare l’uso illecito di dati privati o le intrusioni degli hacker. Tali condizioni includono la realizzazione di solide difese informatiche, una struttura di governance adeguata, capacità amministrative e competenze pertinenti per operare una corretta aggregazione e anonimizzazione dei dati.
Condivisione e disaggregazione dei dati: la mobilità inclusiva
Oggi, la mobilità urbana è gestita da una molteplicità di soggetti pubblici e privati che, fra le altre cose, dovrebbero garantire l’interoperabilità per permettere al cittadino di usufruire di un sistema di trasporto interconnesso.
Tuttavia, molto spesso, dietro ad ognuno di questi servizi di mobilità c’è una piattaforma tecnologica che gestisce i dati dei propri clienti e non dialoga con gli altri soggetti, identificati come concorrenti. Nello sharing, ad esempio, ogni marchio ha un’applicazione proprietaria che permette l’accesso esclusivamente al proprio servizio e non condivide i dati con altri soggetti.
Il mercato richiede la presenza di soggetti aggregatori capaci di superare i limiti delle singole piattaforme che offrono servizi di pagamento e di informazione omogenei e unificati, e garantiscono la neutralità rispetto ai servizi offerti. Questi soggetti potrebbero creare una visione unificata degli spostamenti delle persone e dell’utilizzo dei diversi servizi di trasporto, fornendo un servizio utile ed efficiente sia ai cittadini, sia alle Pubbliche Amministrazioni.
La condivisione dei dati è presupposto imprescindibile per un’applicazione estensiva e lungimirante delle tecnologie di smart mobility.
Secondo un’auspicata visione olistica, l’impiego del dato digitale deve tenere conto anche delle caratteristiche sociodemografiche degli utenti: la mobilità può garantire l’inclusione.
Le persone utilizzano i mezzi trasporto diversamente in base al genere, all’età, alla classe sociale. La mobilità per ragioni di cura, la sostenibilità, la fragilità (età e disabilità), la violenza e la povertà sono gli assi centrali per lo sviluppo di politiche e l’implementazione di piani e infrastrutture per un sistema di trasporto inclusivo. Per definire i target degli interventi, è necessario raccogliere sistematicamente dati disaggregati per genere e, se possibile, altre caratteristiche degli utilizzatori dei trasporti (età, origini etniche, condizione di disabilità). Per questo, è essenziale coinvolgere la società civile, che ha sviluppato competenze che possono contribuire a comprendere meglio i bisogni delle persone.
Le fonti dei dati
Disaggregazione, condivisione, visione olistica e aggiungiamo moltiplicazione delle fonti: solo così i Big Data saranno messi nelle condizioni di gestire la complessità della mobilità.
Tra le fonti principali per analizzare e comprendere determinate dinamiche di spostamento delle persone, ci sono i dati degli operatori di telefonia mobile. Altre fonti, come già anticipato, sono i gestori dei servizi di sharing, ma anche le diverse applicazioni con cui si pianificano, viaggi e percorsi.
Uno strumento prezioso per comprendere come ci si muove in una città sono i dati forniti dalle scatole assicurative. La scatola nera è un sensore in grado di segnalare non solo gli spostamenti, ma anche buche o strade sconnesse, problemi sul manto stradale, oppure pericolosità di una via in base al numero di incidenti avvenuti in quel tratto.
Le Case Automobilistiche stanno connettendo i componenti dell’auto tra loro e tra questi e altri componenti e sistemi, tramite le tecnologie dell’Internet of Things. La connettività consente al veicolo di vedere e trasmettere ciò che succede su strada e di monitorare elementi come il tempo atmosferico, il livello di inquinamento, le condizioni del manto autostradale, la distanza dagli altri veicoli e molte altre indicazioni utili anche al conducente stesso. I dati delle scatole assicurative sono uno strumento prezioso per comprendere come ci si muove in una città, mentre la scatola nera è solo l’inizio del processo di evoluzione tecnologica del veicolo, che sta diventando esso stesso un sensore.
Un modello integrato e scalabile per lo sviluppo sostenibile
Il futuro delle città è inestricabilmente legato a quello dei Big Data: l’implementazione della Smart Mobility nelle Smart City richiede un lavoro di squadra tra tecnologia, amministrazioni e aziende, con l’obiettivo di allinearsi, condividere informazioni e creare una visione globale della città innovativa.
Tale visione include la creazione di politiche di mobilità globali adattate alle città, che incoraggino l’utilizzo di trasporto pubblico e mobilità sostenibile, riducano l’uso di mezzi privati e offrano alternative efficienti. Questo porterà a un sistema di trasporti più efficiente, pratico, comodo e meno inquinante.
Maggiore è la quantità di dati disponibili per l’addestramento di algoritmi e intelligenza artificiale, più la Smart e la Future Mobility saranno in grado di prevedere, progettare pianificare una migliore qualità della vita dei loro abitanti, e attuare politiche orientate alla sostenibilità energetica, ambientale ed economica del trasporto urbano.
