Il termine ‘Smart Mobility’ si riferisce all’uso di tecnologie avanzate e approcci innovativi per migliorare l’efficienza, la sicurezza e la sostenibilità dei sistemi di trasporto. Questo concetto integra varie modalità di trasporto, come il trasporto pubblico, la bicicletta, gli spostamenti a piedi e il car sharing, con tecnologie digitali come l’Internet of Things (IoT), l’intelligenza artificiale (AI), l’analisi dei Big Data e le applicazioni mobili per migliorare la circolazione delle persone e lo spostamento delle merci. Gli obiettivi chiave della Smart Mobility includono la riduzione della congestione del traffico, la minimizzazione dell’impatto ambientale, il miglioramento dell’accessibilità e dell’esperienza complessiva del cittadino. Ciò spesso comporta la condivisione dei dati in tempo reale, l’analisi predittiva e la connettività tra diverse reti e servizi di trasporto. La Smart Mobility è parte integrante del concetto più ampio di Smart City, già analizzato in precedenza.
Il termine ‘Smart Mobility’ si riferisce all’uso di tecnologie avanzate e approcci innovativi per migliorare l’efficienza, la sicurezza e la sostenibilità dei sistemi di trasporto.
Dunque la Smart Mobility è un approccio innovativo e sostenibile alla mobilità, urbana e non, e si basa fortemente sull’utilizzo di tecnologie avanzate. Quali sono però queste tecnologie e come possono essere utilizzate?
Internet of Things (IoT)
L’Internet of Things (IoT) descrive la rete di oggetti fisici, ossia le “things”, che hanno sensori, software e altre tecnologie integrate allo scopo di connettere e scambiare dati con altri dispositivi e sistemi su Internet. Questa connettività consente un migliore monitoraggio, gestione e ottimizzazione dei sistemi di trasporto.
Esempi:
Semafori intelligenti : i semafori abilitati all’IoT possono regolare i tempi in base alle condizioni del traffico in tempo reale per ottimizzare il flusso del traffico e ridurre la congestione.
Comunicazione da veicolo a infrastruttura (V2I – Vehicle To Infrastructure) : i veicoli dotati di sensori IoT possono comunicare con la rete stradale per ricevere aggiornamenti sulle condizioni del traffico, sugli incidenti o sui lavori stradali, aiutando i conducenti a prendere decisioni informate.
Videocamere di monitoraggio del flusso veicolare : Videocamere e sensori montati in punti strategici che sono in grado di calcolare il flusso di traffico in determinate condizioni, momenti della giornata e periodi del mese o dell’anno. Permettono la pianificazione mirata di interventi atti a rendere più sicura la circolazione stradale e, sul lungo periodo, anche a migliorare la qualità dell’aria nei territori circostanti.
L’Internet of Things (IoT) descrive la rete di oggetti fisici, ossia le “things”, che hanno sensori, software e altre tecnologie integrate allo scopo di connettere e scambiare dati con altri dispositivi e sistemi su Internet. [Definizione di IoT di Oracle]
Intelligenza Artificiale (AI)
L’intelligenza artificiale viene utilizzata per analizzare dati, prevedere tendenze e prendere decisioni autonome, migliorando l’efficienza e la sicurezza dei sistemi di trasporto.
Esempi:
Veicoli autonomi : gli algoritmi di intelligenza artificiale elaborano i dati provenienti da vari sensori (telecamere, LIDAR, radar) per consentire alle auto a guida autonoma di navigare, riconoscere oggetti e prendere decisioni di guida.
Manutenzione predittiva : l’intelligenza artificiale analizza i dati provenienti dai sensori del veicolo per prevedere quando è necessaria la manutenzione, prevenendo guasti e riducendo i tempi di fermo.
Big Data Analysis
I Big Data implicano la raccolta, l’elaborazione e l’analisi di grandi volumi di dati provenienti da più fonti per ottenere informazioni approfondite e migliorare il processo decisionale nei sistemi di trasporto.
Esempi :
Gestione del traffico : analizzando i dati provenienti da dispositivi GPS, telecamere del traffico e social media, gli addetti alla gestione e pianificazione urbana possono identificare i modelli di traffico e implementare misure per alleviare la congestione.
Ottimizzazione del trasporto pubblico : l’analisi dei dati relativi alla vendita dei biglietti, al conteggio dei passeggeri e ai percorsi dei servizi aiuta a ottimizzare gli orari, i percorsi e l’allocazione delle risorse per i sistemi di trasporto pubblico.
Applicazioni Mobili
Le applicazioni mobili forniscono agli utenti informazioni in tempo reale, facilitano i servizi di trasporto e migliorano l’esperienza dell’utente offrendo comodità e connettività.
Esempi :
App di ride-sharing : App come Uber e Lyft mettono in contatto i passeggeri con gli autisti, fornendo un’alternativa efficiente ai taxi tradizionali e riducendo la necessità di possedere un’auto privata.
App di trasporto pubblico : App come CityMapper o Transit offrono informazioni in tempo reale su orari, ritardi e percorsi alternativi del trasporto pubblico, aiutando gli utenti a spostarsi in città in modo più efficace.
Mobility as a Service (MaaS) : Sono app e servizi basate su un concetto di trasporto integrato che combina varie forme di servizi in un’unica piattaforma accessibile su richiesta. L’obiettivo di un MaaS è fornire agli utenti soluzioni di mobilità fluide, flessibili ed efficienti offrendo l’accesso a molteplici opzioni di trasporto, come trasporto pubblico, ride-sharing, noleggio auto, bike-sharing, parcheggio e altro ancora, attraverso un’interfaccia digitale unificata.
Combinazione e Integrazione delle tecnologie
Soluzioni di parcheggio intelligente : combinando IoT, AI, Big Data e applicazioni mobili, i sistemi di parcheggio intelligenti possono monitorare gli spazi di parcheggio disponibili utilizzando sensori IoT, prevedere la disponibilità del parcheggio con l’intelligenza artificiale, analizzare i dati per ottimizzare la gestione del parcheggio e fornire agli utenti informazioni in tempo reale su disponibilità di parcheggi tramite app mobili.
Ecosistema di veicoli connessi : in una città intelligente, i veicoli connessi utilizzano sensori IoT per raccogliere dati sull’ambiente circostante, l’intelligenza artificiale per elaborare e rispondere a questi dati, i Big Data per analizzare le tendenze e migliorare l’efficienza a livello di sistema e app mobili per fornire ai conducenti informazioni reali, aggiornamenti orari e assistenza alla navigazione satellitare.
Considerazioni Finali
In conclusione, la Smart Mobility rappresenta un cambiamento rivoluzionario nel trasporto urbano, utilizzando tecnologie all’avanguardia come l’IoT, l’AI, l’analisi dei Big Data e le applicazioni mobili. Queste innovazioni mirano collettivamente a migliorare l’efficienza, la sicurezza e la sostenibilità dei sistemi di trasporto. Integrando queste tecnologie, le soluzioni di smart mobility affrontano le sfide urbane critiche, tra cui la congestione del traffico, l’inquinamento e la sicurezza stradale. Esempi come semafori intelligenti, veicoli autonomi, manutenzione predittiva e app di trasporto pubblico in tempo reale illustrano le applicazioni pratiche e i vantaggi della mobilità intelligente.
Il successo dell’implementazione della Smart Mobility richiede un cambiamento di mentalità verso una visione più olistica e sostenibile dei trasporti. Abbracciare la mobilità intelligente significa dare priorità alle opzioni di trasporto pubblico e condiviso, ridurre la dipendenza dai veicoli privati e promuovere una cultura di innovazione e collaborazione. In definitiva, la mobilità intelligente non solo migliora la qualità della vita urbana, ma contribuisce anche all’obiettivo più ampio di costruire città più intelligenti e resilienti per il futuro.
Autore : Federico Giustiniani Manisco
Data : 19 Maggio 2024
© immagini e testo – fedegiusman.com
