Le tecnologie digitali per ottimizzare la mobilità del futuro

Le tecnologie digitali per ottimizzare la mobilità del futuro
13 January 2021 – 8:00

Durante il 2020 il tema della mobilità è emerso molte volte all’interno del dibatto pubblico ed è stato affrontato da diversi punti di vista. Da quello ambientale, quando le limitazioni agli spostamenti hanno portato ad una riduzione delle emissioni di CO2, dal punto di vista sociale, quando con la questione degli assembramenti è stato necessario imporre una riduzione del 50% della capienza dei trasporti, dal punto di vista economico, visto che la pandemia ha generato un calo negli introtroiti – già spesso disastrati – delle aziende di trasporto pubblico. Il tema della mobilità è sistemico, e per questo TechEconomy2030 sta affrontandolo dal punto di vista della sostenibilità digitale, con un prospettiva secondo la quale l’applicazione delle tecnologie digitali può aiutare a migliorare e ripensare la mobilità nella nuova normalità agendo tanto sull’urbanistica quanto sull’interazione tra le persone e i mezzi di trasporto.
La mobilità durante la pandemia
Il calo drastico della mobilità ha avuto una serie di conseguenze note, come quelle economiche, dove si stima che in Europa il fatturato del trasporto pubblico si riprenderà solo a partire dal 2023, e altre meno note. Ad esempio non tutti sanno che il 40% delle merci che vengono trasportate in aereo ogni anno volano all’interno delle stive degli aerei passeggeri e dunque la riduzione dei viaggi ha avuto conseguenze in termini di ritardi nelle consegne, aumento dei costi di giacenza e di trasporto. Erano circa 6000 gli aerei passeggeri che a fine marzo 2020 erano parcheggiati all’interno degli aeroporti mentre alcune compagnie hanno comunque ritenuto opportuno volare, seppur con aerei vuoti, per non perdere la copertura concordata con i gestori aeroportuali.
Per farsi un’idea di come il traffico aereo sia nettamente calato durante il 2020, è significativo il breve video realizzato da Eurocontrol, che mostra come il traffico sull’Italia a mezzogiorno del 3 Aprile fosse calato dell’87% rispetto all’anno precedente.
Ma se la mobilità è calata a seguito della pandemia non è soltanto un tema di restrizioni decise dai governi, ma lo è anche per il senso di insicurezza che vivono le persone nel muoversi: alcuni dati mostrano che oggi in Italia una persona su 5 non intende utilizzare i trasporti pubblici poiché potrebbero essere scarsamente igienizzati e/o sovraffollati, preferendo piuttosto di non muoversi da casa o, se costretti a farlo, utilizzare mezzi propri o andare a piedi.
Anche la diffusione del telelavoro ha avuto – e sicuramente avrà – i suoi effetti sulla mobilità. A tal proposito è stato stimato che l’adozione (forzata) di questa modalità di lavoro ha comportato una riduzione del 56% degli spostamenti casa-lavoro durante il lockdown e che in futuro questa percentuale sarà del 18%, poiché il telelavoro dovrebbe comunque essere garantito come modalità lavorativa alternativa a quella in presenza.
Vediamo quindi come, in questo scenario che “costringe” chi lavora nella mobilità e nei trasporti a dover prendere delle decisioni tanto operative quanto strategiche, le tecnologie digitali potranno contribuire a gestire ed indirizzare il cambiamento della mobilità.
L’Intelligenza Artificiale per la mobilità su strada e rotaie
L’intelligenza artificiale viene spesso accostata alla mobilità per quanto riguarda i mezzi a guida autonoma. Si tratta, infatti, di uno degli esempi di applicazione più frequenti e che nel 2027 potrebbe raggiungere un valore globale di 16 miliardi di dollari, ma non è l’unico, né il più importante, esempio di applicazione.
L’IA può essere utilizzata per migliorare la sicurezza alla guida come stanno facendo BMW, Toyota e altri produttori implementando sistemi in grado di rilevare il movimento degli occhi dei guidatori e avvertirli in caso di una guida poco attenta e/o frenare per evitare incidenti. O ancora, questa tecnologia può anche aiutare ad evitare gli ingorghi stradali che otre ad avere delle conseguenze molto dannose per l’ambiente, sono anche fonte di stress per le persone e causa di incidenti. Ad esempio Waze e Google utilizzano l’intelligenza artificiale non solo per fare previsioni sul traffico e fornire soluzioni alternative agli automobilisti, ma anche per ridurre gli ingorghi promuovendo il carpooling, abbattendo così il numero di auto in strada.
Anche per quanto riguarda gli spostamenti in treno, l’Intelligenza Artificiale può rivelarsi molto utile per la regolazione del traffico e l’efficientamento delle linee ferroviarie: dentro e fuori le stazioni. È quello che fa D-Rail, una startup svedese che monitorando in tempo reale le linee riesce a fornire determinati input ed insight per automatizzare alcune delle attività legate al trasporto in treno.
I Big Data per l’urbanistica
Per migliorare la mobilità è necessario capire come le persone si muovono all’interno delle città e i Big Data sono molto utili per favorire un rinnovamento dell’urbanistica perché offrono la possibilità di analizzare al meglio i flussi degli spostamenti. Grazie ai dati è possibile capire qual è la domanda di viaggio nei vari momenti della giornata, quali sono le aree maggiormente interessate dai flussi, qual è la capacità del sistema di trasporto pubblico e quali modalità di trasporto vengono utilizzate e con quale frequenza.
Incrociando questi dati è possibile, ad esempio, attuare misure per ottimizzare il trasporto pubblico per evitare sovraffollamento, per gestire al meglio risorse quali benzina ed elettricità, per capire quali possono essere le nuove zone a traffico limitato e dove convenga implementare divieti, sensi di marcia unici e aree pedonali.
A Modena è stata utilizzata questa tecnologia per ottimizzare la mobilità urbana al fine di renderla più sostenibile ed efficiente. Grazie al progetto CLASS è stato possibile analizzare grandi mole di dati raccolti da sistemi IoT per generare modelli efficienti di gestione del traffico che hanno portato a migliorare del 30% i tempi di risposta dei veicoli per le emergenze, a ridurre del 30% il numero degli incidenti e del 40% il tempo dedicato alla ricerca del parcheggio con una conseguente riduzione del 20% dell’inquinamento.
La Realtà Aumentata per la sicurezza in strada
E se il gaming potesse essere uno strumento per migliorare la mobilità? È quello che sta provando a fare PTV Group dove unendo la grafica e i software di Unity, una casa di videogame, a dei software di simulazione del traffico, hanno sviluppato un programma che grazie alla realtà aumentata simula una guida o una passeggiata al fine di pianificare al meglio la sicurezza in strada.
Hanno inoltre sviluppato un simulatore di guida che sfruttando questa tecnologia fornisce agli automobilisti alcuni dettagli sui veicoli vicini e sui semafori mostrandoli direttamente sul parabrezza. Ad esempio vengono mostrate le possibili traiettorie dei veicoli vicini o un countdown per i semafori utili, per evitare brusche accellerazioni o frenate a ridosso del cambio del colore. Si pensi al fatto che questo modello potrebbe essere esteso anche ai mezzi di trasporto pubblico, ai mezzi su acqua, rotaie e agli aerei.
Soluzioni di questo tipo porterebbero ad una riduzione significativa degli incidenti garantendo sicurezza tanto alle persone quanto agli stessi veicoli. Ma evitare incidenti vuol dire anche evitare ingorghi e quindi ridurre a cascata anche l’impatto in termini di inquinamento generando così una reazione a catena positiva e sostenibile.
Sono molte le applicazioni delle tecnologie digitali per la mobilità del futuro e sebbene molte siano ancora in fase di sperimentazione e sviluppo, mostrano già chiaramente dei concreti scenari di applicazione per migliorare la mobilità del futuro agendo sia sull’urbanistica sia sulle persone.
L’articolo Le tecnologie digitali per ottimizzare la mobilità del futuro è stato pubblicato originariamente su Tech Economy 2030 – Digital transformation for sustainability.

Fonte: Techeconomy

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