La grande sfida della mobilità urbana intelligente

La rapida urbanizzazione e la crescita della popolazione hanno posto sfide significative nella gestione della mobilità urbana, come congestione del traffico, trasporto pubblico inefficiente e inquinamento ambientale. In risposta a queste problematiche, è stata avviata un’interessante collaborazione fra le aziende K-City, Open Software ed Engine, che, con la collaborazione dell’Università Federico II di Napoli, stanno sviluppando un innovativo progetto, per il quale sono già in corso i primi test, sulla città di Caserta.

Per il progetto è stato sviluppato e implementato un Gemello Digitale (Digital Twin) per la mobilità intelligente, che integra una vasta gamma di dati storici e in tempo reale per offrire una visione completa delle condizioni di mobilità urbana. La simulazione di scenari consente ai pianificatori urbani di valutare l’impatto di diverse strategie prima della loro applicazione nel mondo reale. L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa migliora ulteriormente le capacità predittive e la generazione di scenari, consentendo una gestione più efficiente della mobilità. Il sistema raccoglie e analizza dati provenienti da sensori IoT su parcheggi e traffico, parcometri intelligenti, telecamere di sorveglianza, dati sul trasporto pubblico, condizioni meteorologiche e qualità dell’aria, supportando la pianificazione urbana e la gestione del traffico. Grazie all’analisi predittiva, il sistema può, insomma, ottimizzare la posizione dei parcometri, monitorare i flussi di traffico e simulare scenari per valutare l’impatto di nuove strategie. Inoltre, l’integrazione con i dati della qualità dell’aria consente di individuare le aree più inquinate e adottare misure per ridurre il traffico e le emissioni.

I test iniziali, condotti nella città di Caserta, integrano soluzioni hardware e software in una suite cloud per la gestione delle risorse urbane; un elemento distintivo di questo sistema è l’adozione della matrice RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) per ottimizzare la gestione delle risorse e ridurre le inefficienze nei processi decisionali, come nel caso di un guasto a un semaforo. I dati raccolti sono stati elaborati da Predico, spin-off dell’Università Federico II di Napoli, dimostrando che il Gemello Digitale può ottimizzare l’uso delle risorse urbane, migliorare l’esperienza degli utenti e rendere più efficace e sostenibile la gestione del traffico.

Il sistema messo a punto ha portato alla nascita di City Brain, una realtà commerciale che sviluppa soluzioni smart per le città, con un focus sulla sostenibilità ambientale. «Grazie a una perfetta integrazione con i flussi di lavoro comunali», spiega Peppe Morelli, Ceo di K-City, «questi software non solo semplificano la gestione interna, riducendo tempi e costi operativi, ma si distinguono anche per un design intuitivo e accessibile, facilitando l’uso sia da parte degli operatori comunali che dei cittadini. Il nostro obiettivo è supportare i Comuni nella gestione intelligente e sostenibile della mobilità urbana attraverso gemelli digitali avanzati potenziati dall’Intelligenza artificiale. Grazie all’uso di algoritmi AI e machine learning, le nostre soluzioni software consentono, infatti, alle amministrazioni di monitorare, ottimizzare e prevedere in modo proattivo i flussi di traffico, l’utilizzo delle infrastrutture e le dinamiche della mobilità urbana minimizzando anche l’impatto ambientale».

L’obiettivo finale è creare un ecosistema di mobilità urbana più intelligente, efficiente e sostenibile insomma, rendendo le città più vivibili e resilienti e migliorando di conseguenza anche la qualità della vita dei cittadini.

Economy ha incontrato il professor Francesco Piccialli dell’Università Federico II di Napoli, che coordina il progetto e l’analisi dei dati elaborati su Caserta dalla spin-off  Predico, per capire più nel dettaglio tutti i meccanismi di questo progetto e le conseguenti ricadute positive sul territorio, sia per le istituzioni che per i cittadini.

Professore, qual è la più grande sfida futura per la mobilità urbana?

Le città stanno affrontando una crescita esponenziale della popolazione e dell’urbanizzazione, che porta a un aumento del traffico, inefficienze nei trasporti pubblici e problemi ambientali. La sfida principale è quindi ottimizzare la mobilità urbana rendendola più sostenibile, efficiente e accessibile, attraverso l’uso di dati e tecnologie avanzate come i Gemelli Digitali e l’Intelligenza Artificiale Generativa. Questo significa migliorare la gestione del traffico, ridurre le emissioni, ottimizzare le infrastrutture e favorire una mobilità multimodale più intelligente e integrata.

Come e perché Gemelli Digitali e IA Generativa possono impattare su questo settore? 

I Digital Twins sono repliche virtuali e dinamiche di infrastrutture urbane che, grazie all’integrazione di dati in tempo reale e modelli predittivi, permettono di monitorare, simulare e ottimizzare la mobilità. Nel nostro progetto, il Digital Twin della città di Caserta analizza e prevede l’occupazione dei parcheggi, la congestione stradale e il flusso di traffico. L’IA Generativa potenzia questo approccio permettendo di simulare scenari ipotetici (“what-if”), come la chiusura di strade o l’introduzione di nuove infrastrutture, fornendo ai decisori pubblici strumenti per testare strategie di mobilità prima della loro implementazione reale. Questo riduce i costi e i rischi, aumentando l’efficienza e la sostenibilità delle città.

Quali gli ambiti che potranno trarre il massimo beneficio?

Possiamo ottimizzare il traffico e ridurre la congestione, migliorando la circolazione e diminuendo i tempi di percorrenza. Un altro vantaggio fondamentale è la gestione più efficiente della sosta: attraverso l’analisi dei dati in tempo reale, possiamo prevedere la domanda di parcheggio e migliorare la distribuzione delle aree di sosta, riducendo il traffico generato dalla ricerca di un posto libero. Questo ha un impatto diretto anche sull’ambiente, poiché una mobilità più fluida e una gestione intelligente degli spostamenti contribuiscono alla riduzione delle emissioni e al miglioramento della qualità dell’aria. Un altro ambito che trarrà grande beneficio è la pianificazione urbanistica: con il supporto di simulazioni avanzate, possiamo testare virtualmente nuove infrastrutture o regolamenti di mobilità prima di attuarli concretamente, riducendo il margine di errore e massimizzando l’efficacia delle decisioni. Anche la gestione delle risorse di controllo, come gli agenti di polizia municipale addetti alla viabilità, può essere notevolmente migliorata grazie a modelli predittivi che suggeriscono come ottimizzare i loro percorsi e interventi, garantendo un monitoraggio più efficace e un migliore rispetto delle regole. Questi benefici rendono i Gemelli Digitali e l’IA strumenti indispensabili per rendere le città più sostenibili, efficienti e a misura di cittadino.

Quali i risultati dei primi test che sono stati condotti nella città di Caserta?

I test hanno dimostrato che il Gemello Digitale è in grado di analizzare con precisione i flussi di parcheggio e prevedere le zone di maggiore congestione. L’integrazione con modelli di IA ha permesso di identificare inefficienze nella distribuzione dei parcheggi e delle pattuglie di controllo, suggerendo soluzioni per migliorare la viabilità e ridurre i parcheggi irregolari. Inoltre, l’analisi predittiva ha mostrato come eventi cittadini e condizioni meteorologiche influenzino la domanda di mobilità, fornendo informazioni strategiche per la gestione urbana.

Uno degli elementi distintivi del software integrato è la possibilità di attivare un sistema a matrice RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed). Cioè?

Il modello RACI è un framework di gestione che permette di assegnare ruoli chiari a tutti gli attori coinvolti nel progetto, migliorando l’organizzazione e l’efficacia del processo decisionale. Nel nostro contesto, questa struttura consente di definire con precisione chi è responsabile di eseguire un’attività, chi ha l’autorità di prendere decisioni finali, chi deve essere consultato per fornire input e chi deve essere semplicemente informato sui progressi. Questo approccio garantisce una gestione più strutturata e trasparente, evitando sovrapposizioni di ruoli e migliorando la comunicazione tra le diverse parti coinvolte. Ad esempio, gli operatori che gestiscono il traffico e il controllo della sosta hanno un ruolo operativo chiaro, mentre le amministrazioni locali e i gestori della mobilità supervisionano e prendono le decisioni strategiche. Gli esperti di AI e gli urbanisti offrono il loro contributo tecnico, mentre cittadini e aziende di trasporto vengono aggiornati sugli sviluppi del progetto. L’integrazione di un sistema basato su RACI permette di rendere più efficace il coordinamento tra i diversi attori, facilitando la gestione della mobilità urbana e migliorando l’efficienza complessiva del sistema.

Qual è il ruolo dell’università e nella fattispecie di Predico, spin-off della Federico II?

L’Università Federico II e lo spin-off Predico hanno un ruolo centrale nello sviluppo del Digital Twin, fornendo il know-how scientifico necessario per integrare modelli predittivi avanzati e IA. Il nostro obiettivo è quello di applicare metodologie innovative per ottimizzare la mobilità urbana, creando strumenti pratici e operativi per le amministrazioni e gli enti locali. Inoltre, la collaborazione con aziende come K-City, Open Software ed Engine permette di trasformare la ricerca accademica in soluzioni concrete per il miglioramento della qualità della vita urbana.

I prossimi step del progetto?

Il prossimo passo è ampliare il dataset e integrare ulteriori fonti di dati in tempo reale per migliorare l’accuratezza delle previsioni. Inoltre, puntiamo a estendere il modello a nuove città e contesti urbani, per testarne la scalabilità e adattabilità. Un ulteriore sviluppo sarà l’integrazione con sistemi di mobilità intelligente, come i trasporti pubblici e la micromobilità, per fornire una visione ancora più completa della mobilità urbana.

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