Sempre più spesso sentiamo parlare di come le nostre città debbano evolvere per diventare delle smart city. Per raggiungere questo obiettivo è tuttavia necessario raccogliere ed analizzare una incredibile quantità di dati in tempo reale. Le piattaforme IoT, realizzate in alcuni casi dagli stessi player che hanno installato altre infrastrutture nelle nostre città, abilitano la raccolta dei dati, tuttavia è necessario analizzare questi dati per trasformarli in informazioni.
L’uomo è fondamentale per impostare questo tipo di analisi sulla base dei dati storici, ma non può tuttavia essere in grado di analizzare i dati in modo così tempestivo da rendere le nostre città più smart. Per fare questo è necessario affidarsi al machine learning ed ai sistemi di intelligenza artificiale, così da poter utilizzare in tempo reale i dati raccolti così da abilitare azioni che aiutino i cittadini ad avere una migliore esperienza all’interno dei centri urbani. Ecco alcuni ambiti in cui l’intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per migliorare i tempi di risposta e rendere le nostre città più smart:
- Analisi del traffico: utilizzare l’intelligenza artificiale per applicazioni di image e video recognition, congiuntamente a servizi di mappe e/o navigazione, o insieme alla geolocalizzazione degli smartphone, permetterebbe di fornire indicazioni sul traffico ancor più precise di quanto non facciano gli attuali sistemi di navigazione. Inoltre, in caso di incidenti, la chiamata dei mezzi di soccorso e/o delle forze dell’ordine potrebbe essere automatizzata, così da ridurre i tempi di risposta e migliorare la qualità degli interventi
- Controllo intelligente della temperatura negli stabili: gli edifici, specialmente quelli più datati, sono una delle principali fonti di inquinamento all’interno dei centri urbani. Utilizzare sistemi di intelligenza artificiale, insieme a sensori adeguati, permetterebbe con una spesa relativamente contenuta di migliorare sensibilmente l’erogazione del condizionamento all’interno degli stabili, andando contemporaneamente a ridurre le emissioni di sostanze inquinanti e le spese in condizionamento per i cittadini, generando così vantaggi sia ai singoli che alla comunità
- Gestione intelligente dei parcheggi: l’utilizzo di sensori, insieme alla geolocalizzazione dei cittadini, potrebbe permettere di identificare molto più facilmente i parcheggi liberi nella zona di interesse, permettendo un sensibile risparmio di tempo ed una migliore esperienza d’uso
- Dimensionamento dei mezzi pubblici disponibili: utilizzare applicazioni di intelligenza artificiale che, tramite l’utilizzo di immagini / video ed i dati di geolocalizzazione degli utenti, permettano di pianificare i mezzi disponibili non in base ad una pianificazione standard ma in base ai reali flussi dei passeggeri all’interno della giornata
- Monitoraggio edifici ed infrastrutture: l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per analizzare l’enorme quantità di dati che i sensori eventualmente utilizzati per monitorare lo stato di edifici ed infrastrutture sono in grado di raccogliere, riuscendo ad identificare pattern potenzialmente pericolosi all’interno dei dati così da lanciare degli allarmi tempestivi in caso di problemi. L’utilizzo di apparati intelligenti poi (es. valvole) potrebbe permettere inoltre di ridurre significativamente gli eventuali danni causati da problemi (es. perdite di acqua)
I temi dell’intelligenza artificiale per le Smart City sono al centro dell’Edizione 2018 di ICITY LAB, che si terrà a Firenze il 17 e il 18 ottobre. Per avere maggiori informazioni e per iscriversi
Questi sono solo alcuni esempi di come l’intelligenza artificiale potrebbe aiutarci a “creare” delle vere e proprie smart city, a rendere più intelligenti le nostre città. Naturalmente ci sono dei potenziali problemi legati alla sicurezza ed alla privacy delle persone. Per questo motivo è necessario che il legislatore dia delle chiare linee guida su come questo tipo di applicazioni devono essere sviluppate, integrando fin da subito delle logiche di ethics-by-design, andando poi a vigilare attentamente che le applicazioni gestiscano i dati nel modo corretto (es. anonimizzino correttamente le informazioni o le conservino solo per le finalità e nei termini stabiliti).
Se non vi è assoluta certezza circa la sicurezza delle applicazioni, sia da un punto di vista tecnico che da un punto di vista del rinforzo normativo, così come sulla impossibilità da parte di soggetti privati di impossessarsi dei dati personali relativi ai singoli cittadini, non sarà possibile diffondere efficacemente questo tipo di applicazioni.
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*Luca Flecchia è Data Driven Innovation Practice Head diP4I – Partners4Innovation
