AI & Data Strategy
Offriamo alle aziende nuove opportunità di mercato tramite l'uso di tecnologie all'avanguardia e processi di analisi dei dati basati su lA.
Le Nazioni Unite prevedono che entro il 2050, due terzi della popolazione mondiale risiederà nelle aree urbane. In Europa, questa tendenza è ancora più marcata, con il 75% dei cittadini che già vive nelle città, secondo Eurostat. Questa rapida urbanizzazione mette a dura prova le infrastrutture e i sistemi gestionali esistenti, evidenziando la necessità di soluzioni innovative. Le Smart City emergono come risposta a queste sfide, puntando a trasformare le aree urbane in centri di sostenibilità e efficienza attraverso le tecnologie avanzate, in particolare l'Internet of Things (IoT).
Le città, sebbene occupino solo il 2-3% della superficie terrestre, sono responsabili del 70% delle emissioni di anidride carbonica e di un significativo consumo energetico. Questa elevata concentrazione di persone e attività le rende uno dei principali contributori ai cambiamenti climatici. La sfida è quindi quella di integrare efficacemente persone, infrastrutture e tecnologie per minimizzare l'impatto ambientale e migliorare la qualità della vita urbana.
L'Internet of Things (IoT) rappresenta una soluzione strategica e promettente per affrontare le complesse problematiche urbane. Con la sua capacità di automatizzare la raccolta e l'analisi dei dati, l'IoT facilita decisioni tempestive e informate, migliorando sostanzialmente vari aspetti della vita urbana.
I sensori IoT svolgono un ruolo cruciale nel monitoraggio ambientale continuo. Essi raccolgono dati in tempo reale sulla qualità dell'aria, rintracciando e misurando tutte le sostanze che possono essere dannose per l'essere umano. Allo stesso modo, sensori installati nelle reti idriche monitorano la qualità dell'acqua, rilevando eventuali contaminazioni e variazioni del pH in tempo reale, garantendo così l'accesso a risorse idriche sicure. Nei contesti urbani, i sensori per l'inquinamento acustico aiutano a identificare le zone dove il rumore supera i limiti consigliati, permettendo agli amministratori di prendere provvedimenti, come la creazione di zone a traffico limitato. Un altro esempio significativo è l'uso di sensori nei raccoglitori di rifiuti per monitorarne il riempimento, ottimizzando così le rotte di raccolta e riducendo le emissioni dovute ai mezzi di servizio.
La gestione del traffico urbano beneficia enormemente delle tecnologie IoT. Sensori e telecamere installati lungo le strade raccolgono dati su flussi di traffico, congestioni e incidenti, facilitando una gestione dinamica dei semafori per ottimizzare i tempi di percorrenza. Applicazioni di IoT consentono agli automobilisti di visualizzare in tempo reale mappa dei parcheggi disponibili, aiutando a ridurre il tempo speso in cerca di un posto. Inoltre, l'integrazione di sensori IoT nei mezzi pubblici offre ai gestori la possibilità di monitorare lo stato dei veicoli e di intervenire prontamente in caso di anomalie o ritardi, assicurando così un servizio più affidabile e efficiente.
L'illuminazione urbana è un altro settore che trae vantaggio dall'adozione dell'IoT. I sensori di luminosità e movimento possono regolare l'intensità della luce nelle strade in base alla presenza effettiva di persone o veicoli, massimizzando l'efficienza energetica e riducendo l'inquinamento luminoso. Questo non solo consente di risparmiare energia, ma migliora anche il comfort visivo e la sicurezza nelle ore notturne.
L'IoT contribuisce significativamente al miglioramento della sicurezza urbana attraverso sistemi integrati di videosorveglianza e sensoristica avanzata. Questi sistemi permettono di rilevare e rispondere a situazioni di emergenza in modo più rapido e efficace. Per esempio, videocamere intelligenti possono analizzare flussi video in tempo reale per riconoscere comportamenti sospetti o situazioni di pericolo, come assembramenti improvvisi o incidenti stradali, attivando automaticamente le risposte di emergenza appropriate.
Il monitoraggio avanzato delle infrastrutture idriche tramite l'IoT rappresenta una svolta cruciale per la sostenibilità urbana. Sensori specifici installati nelle reti idriche non solo identificano contaminazioni e garantiscono la sicurezza dell'acqua potabile, ma sono fondamentali anche nel rilevamento di perdite lungo le condotte. Questo aspetto è vitale in un contesto globale dove la risorsa idrica sta diventando sempre più scarsa e preziosa. Identificando rapidamente le perdite, è possibile intervenire prontamente per ripararle, riducendo gli sprechi significativi di acqua e minimizzando l'impatto ambientale. Tale gestione efficiente non solo conserva una risorsa critica ma riduce anche i costi operativi e l'impronta ecologica delle città.
L'uso dei sensori IoT per il monitoraggio delle infrastrutture urbane offre un ulteriore livello di sicurezza, essenziale per la prevenzione delle catastrofi. Sensori installati su ponti, viadotti, gallerie, edifici e acquedotti possono rilevare variazioni e anomalie che potrebbero preannunciare cedimenti strutturali. Questo monitoraggio in tempo reale permette l'applicazione di strategie di manutenzione preventiva e predittiva, notevolmente più economiche rispetto agli interventi post-danno. La manutenzione predittiva non solo abbassa i costi di gestione, ma riduce drasticamente i rischi per la sicurezza pubblica, garantendo la longevità e l'affidabilità delle infrastrutture vitali.
L'adozione dell'IoT nelle Smart City rappresenta molto più di un progresso tecnologico: è un imperativo strategico per la sostenibilità urbana e l'innalzamento della qualità della vita. L'implementazione efficace di queste tecnologie richiede una visione olistica che trascenda i confini settoriali e si basi su una collaborazione sinergica tra enti pubblici, imprese private e comunità locali. Tale collaborazione è essenziale per costruire infrastrutture resilienti, promuovere una gestione sostenibile delle risorse e garantire una migliore qualità della vita per tutti i cittadini.
In questo contesto, l'integrazione dell'Intelligenza Artificiale (AI) con l'IoT si rivela cruciale. L'AI amplifica il potenziale dell'IoT attraverso algoritmi avanzati che possono analizzare grandi volumi di dati raccolti dai sensori in tempo reale. Questa capacità di apprendimento e miglioramento continuo permette non solo di ottimizzare le operazioni urbane in maniera proattiva, ma anche di prevedere tendenze e comportamenti, migliorando significativamente la pianificazione urbana e la risposta a eventi imprevisti. Ad esempio, l'AI può prevedere picchi di domanda energetica o acquatica e regolare automaticamente le risorse per massimizzare l'efficienza e ridurre gli sprechi. Allo stesso modo, sistemi AI integrati possono migliorare la sicurezza pubblica analizzando flussi video per riconoscere comportamenti sospetti o emergenze in tempo reale, dirigendo le risorse dove sono più necessarie.
L'adozione di questa tecnologia avanzata presenta anche sfide significative, inclusa la necessità di garantire la privacy dei cittadini e la sicurezza dei dati in un'era sempre più digitale. Affrontare questi problemi con politiche e regolamenti adeguati sarà fondamentale per mantenere la fiducia pubblica e promuovere un'adozione diffusa delle tecnologie IoT e AI.
Se vuoi maggiori informazioni sull’integrazione tra Intelligenza Artificiale e Internet of Things nell’ambito della gestione delle città, contattaci usando il form che trovi in fondo a questa pagina.
Entro il 2050, circa il 75% della popolazione mondiale risiederà nelle città, portando a un aumento significativo della densità urbana: questa transizione porta con sé sfide decisive in termini di gestione e degrado urbano. L'Intelligenza Artificiale (IA) potrebbe svolgere un ruolo cruciale nel monitorare e migliorare la qualità della vita urbana.
Spesso percepita come un'astrazione relegata ai laboratori di ricerca o ai titoli sensazionalistici, l'intelligenza artificiale (IA) è in realtà una presenza sempre più tangibile e influente nel tessuto quotidiano delle nostre vite. Parliamo non solo di tecnologia, ma di come essa plasmi le nostre città e quartieri, migliorando concretamente la qualità della vita urbana giorno dopo giorno. Prendiamo, ad esempio, il problema del degrado urbano: una sfida complessa che richiede un'accurata raccolta e analisi di dati per essere efficacemente gestita. L'IA ci offre strumenti avanzati per misurare, monitorare e rispondere alle esigenze dell'ambiente urbano, dimostrando che la sua applicazione può essere tanto pratica quanto rivoluzionaria.
Con l'aumento previsto della popolazione urbana, i problemi relativi al degrado urbano saranno inevitabili: le città diventeranno più densamente popolate e crescerà inevitabilmente la complessità dei problemi gestionali e sociali. La densità può esacerbare problemi come la congestione, la manutenzione delle infrastrutture e l'accesso ai servizi essenziali, rendendo fondamentale una gestione efficace.
Un recente studio condotto dall'Università di Notre Dame e dall'Università di Stanford ha illustrato come l'IA possa essere impiegata per affrontare queste sfide. I ricercatori hanno sviluppato un metodo basato sull'apprendimento automatico per mappare il degrado urbano in tre città modello: San Francisco, Città del Messico e South Bend, Indiana.
Utilizzando il modello di IA YOLOv5, i ricercatori hanno analizzato migliaia di immagini da Google Street View per identificare segni visibili di degrado urbano: buche, graffiti, spazzatura, tende, sbarre o finestre rotte, facciate scolorite o fatiscenti, erbacce. Questo approccio permette di ottenere una mappatura dettagliata e di monitorare le variazioni nel tempo, offrendo una base dati preziosa per la pianificazione urbana.
Nell'analisi delle immagini raccolte dai medesimi contesti urbani, la tecnologia IA dimostra la sua capacità di individuare l'incidenza del degrado urbano con precisione spaziale e temporale. Questa analisi dettagliata consente di riconoscere specifici fattori di degrado nei diversi quartieri, offrendo così agli urbanisti e ai decisori politici gli strumenti necessari per intervenire efficacemente. Gli elementi individuati dall'IA possono quindi essere prioritizzati nelle attività di manutenzione e miglioramento, con l'obiettivo di elevare la qualità della vita urbana. Attraverso queste informazioni, è possibile sviluppare strategie mirate per trasformare spazi urbani degradati in ambienti vivibili e accoglienti, contribuendo significativamente al benessere dei cittadini.
Precisione
La tecnologia di Intelligenza Artificiale permette di identificare e tracciare il degrado urbano con elevata precisione. Utilizzando analisi avanzate su immagini continuative nel tempo, l'IA è capace di rilevare sia le piccole variazioni che i trend di degrado a lungo termine, assicurando un monitoraggio dettagliato e affidabile delle condizioni urbane.
Proattività
La capacità di prevedere e identificare i segni di degrado prima che questi diventino problemi maggiori è uno dei principali vantaggi dell'IA. Questa proattività permette alle amministrazioni di agire tempestivamente, prevenendo l'escalation del degrado e mantenendo alta la qualità dell'ambiente urbano.
Pianificazione basata sui dati
L'uso di dati reali e aggiornati migliora notevolmente l'efficacia della pianificazione urbana. Le decisioni basate su solide analisi dati permettono di ottimizzare la distribuzione delle risorse e di implementare politiche pubbliche mirate a risolvere le problematiche più urgenti.
Scalabilità
I metodi di IA possono essere applicati su larga scala, coprendo intere città o addirittura regioni, senza necessitare di un proporzionale aumento di risorse umane e finanziarie. Questo rende l'IA uno strumento estremamente efficiente per il monitoraggio e la gestione del territorio urbano, adattabile a diversi contesti e dimensioni di città.
Nonostante gli evidenti vantaggi, l'impiego dell'Intelligenza Artificiale nella gestione urbana solleva anche alcune preoccupazioni significative. La privacy è una delle principali questioni etiche: la raccolta continua di grandi volumi di dati attraverso telecamere e sensori pone interrogativi su come questi dati vengano utilizzati e chi può accedervi. Inoltre, l'affidabilità dei dati raccolti è cruciale; errori o bias nei dati possono portare a decisioni errate che potrebbero influenzare negativamente intere comunità.
Tuttavia l'implementazione dell'IA nella gestione delle città promette di rivoluzionare il modo in cui affrontiamo i problemi urbani. Man mano che la tecnologia evolve, anche le nostre capacità di gestire le sfide urbane cresceranno, permettendo di creare ambienti urbani più vivibili e sostenibili. La ricerca di Notre Dame e Stanford è un esempio promettente di come l'IA possa essere utilizzata per migliorare significativamente la qualità dell'ambiente urbano e, di conseguenza, il benessere dei suoi abitanti.
Con studi come questo, pubblicati su riviste come Scientific Reports, stiamo delineando un futuro in cui la tecnologia e l'innovazione guidano il miglioramento continuo delle nostre città.
Se vuoi maggiori informazioni sulle potenzialità e le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nell’ambito della gestione delle città e delle sfide urbane del futuro, contattaci usando il form che trovi in fondo a questa pagina.
I mutamenti socio-economici in atto impongono scelte di mobilità innovative e coraggiose nelle abitudini quotidiane, da cui possono derivare notevoli miglioramenti dal punto di vista ambientale oltre che in termini di sicurezza e riduzione del traffico.
Il settore dei trasporti è responsabile in Europa del 25% delle emissioni di gas serra, come è emerso dal "Transport and Environment Report” dell’Agenzia Europea dell’Ambiente. Al primo posto, come facilmente intuibile, troviamo il traffico su strada, seguito da quello marittimo e poi da quello aereo. Il trasporto ferroviario è invece il più sostenibile in assoluto, poiché produce solo lo 0,4% di emissioni.
Nel Rapporto di Sostenibilità del Gruppo FS si legge che “complessivamente, il beneficio della mobilità sostenibile attraverso l’utilizzo dei mezzi di trasporto collettivi del Gruppo FS è stato stimato sia per il trasporto passeggeri su ferro e su gomma, sia per il trasporto merci su ferro a circa 4,8 milioni di tonnellate di CO2e risparmiate”. Basti pensare che un viaggiatore per andare da Roma e Milano produce 25Kg di CO2 viaggiando in treno, 67,5 Kg di CO2 in macchina e 117,3 Kg di CO2 prendendo l’aereo: “complessivamente, il beneficio della mobilità sostenibile attraverso l’utilizzo dei mezzi di trasporto collettivi del Gruppo FS è stato stimato sia per il trasporto passeggeri su ferro e su gomma, sia per il trasporto merci su ferro a circa 4,8 milioni di tonnellate di CO2e risparmiate”.
Per questo il tema della sostenibilità è al centro dell’ultimo Piano Industriale 2022-31 del Gruppo FS, che da un lato incoraggia il cosiddetto shift modale, cioè un cambiamento nelle abitudini di spostamento di persone e merci, e dall’altro punta a raggiungere la neutralità carbonica entro il 2040, con 10 anni di anticipo rispetto all’obiettivo fissato dall’UE.
Anche il trasporto ferroviario deve fare i conti con la questione aperta delle emissioni che derivano dalla produzione dell’energia elettrica necessaria a far muovere i treni e gestire le stazioni e la rete ferroviaria: per questo le Ferrovie dello Stato hanno varato un piano di autoproduzione di energia da oltre 1,6 miliardi di euro.
L’obiettivo è quello di produrre circa 2,6 TWh di energia, che garantirebbe a ridurre le emissioni di CO2 di circa 800.000 tonnellate. Una mossa decisa per la decarbonizzazione dei trasporti: l’energia rinnovabile e pulita arriverà da veri e propri campi fotovoltaici posizionati sui tetti delle stazioni e degli altri edifici del Gruppo FS e per questo si avvierà un capillare monitoraggio dell’intero patrimonio immobiliare per individuare zone ed edifici da utilizzare a questo scopo.
Un progetto ambizioso e dal potenziale enorme, ma non è l’unico.
Ricordiamo anche Cantieri Sostenibili, che interessa la linea dell’alta velocità che si realizzerà tra Napoli e Bari. Questa Infrastruttura è la prima opera certificata con il Protocollo Envision in Europa e ha conseguito il livello Platinum, il massimo livello raggiungibile. Una particolare attenzione è stata posta nella gestione dei materiali da scavo che prevede un riutilizzo superiore al 96% delle terre scavate, in piena ottica di circular economy. Nei cantieri del Passante di Firenze questi materiali di scavo vengono trasportati proprio via treno, con un notevole risparmio in termini di inquinamento e congestione del traffico stradale.
La mobilità moderna non è solo mobilità. Richiede un’integrazione molto avanzata anche con i temi della connettività e della digitalizzazione, temi sui quali il Gruppo FS è molto avanti.
Proprio la digitalizzazione gioca un ruolo cruciale nel rendere efficace la manutenzione predittiva che nel settore dei trasporti sta scalzando quella “reattiva” che crea costi enormi in termini di tempo e disagi. Seguendo la manutenzione reattiva un certo componente viene cambiato quando si rompe, con conseguente guasto, ritardo e disagi per i passeggeri, spese non preventivabili e spesso sostenute, dovendo intervenire in emergenza. Per non parlare del pericolo e delle possibili conseguenze sulle persone.
Su cosa si basa invece la manutenzione predittiva? Sulla raccolta, l’analisi e l’elaborazione di dati: tutto viene monitorato, dalla rete alle strutture di supporto, fino al materiale rotabile che diventa così molto più sicuro. Il gruppo FS ha schierato le sue due principali realtà: Trenitalia, che si occupa della gestione e l’efficienza della flotta e RFI che ha la responsabilità di gestire la rete ferroviaria. Con questo cambio di paradigma si afferma una nuova metodologia che si pone l’obiettivo di prevenire i guasti e di migliorare l’efficienza delle attività di manutenzione, proprio attraverso la raccolta e l’analisi dei dati.
Usura, temperature e vibrazioni sono tra gli aspetti più importanti da monitorare, dato che se questi parametri sono fuori controllo il ciclo di vita delle componenti interessate si accorcia di molto. Naturalmente alla fondamentale acquisizione dei dati con migliaia di sensori presenti sui mezzi e sulle strutture si affianca poi la loro analisi e il loro trattamento, attività sulle quali anche il personale deve essere costantemente aggiornato.
Un esempio di questo approccio è il DMMS di Trenitalia (Dynamic Maintenance Management System) in funzione da qualche anno che consente di monitorare in tempo reale tutta la flotta di treni regionali, Intercity e delle Frecce: ogni treno invia 5.000 informazioni al minuto.
Un livello dettagliatissimo di analisi continuativa, che nessun essere umano potrebbe portare avanti con la stessa efficacia.
L'IoT ha dato origine a un concetto noto come "Industria 4.0", in cui la produzione industriale è resa più efficiente e intelligente attraverso la connessione dei dispositivi e la raccolta di dati in tempo reale.
Alcuni esempi dell'applicazione dell'IoT nell'industria manifatturiera includono:
Attraverso l'IoT, le macchine e gli impianti di produzione possono comunicare tra loro e con i sistemi di gestione, consentendo l'automazione dei processi di produzione. I sensori raccolgono dati sulla produzione, la qualità e l'utilizzo delle risorse, fornendo informazioni per ottimizzare le operazioni e ridurre gli sprechi.
L'IoT ha un impatto significativo sull'automazione industriale, consentendo una produzione più efficiente, una manutenzione predittiva e una maggiore sicurezza. L'integrazione di dispositivi connessi e di sistemi di intelligenza artificiale permette di ottimizzare i processi produttivi, ridurre i tempi di fermo macchina e migliorare la qualità dei prodotti.
L'integrazione dell'IoT nella gestione della supply chain offre una maggiore tracciabilità e visibilità sulla movimentazione dei materiali e dei prodotti lungo l'intera catena di approvvigionamento. I dispositivi IoT, come i tag RFID (Radio-Frequency Identification), consentono di monitorare e registrare automaticamente il passaggio dei prodotti, fornendo informazioni in tempo reale sulla loro ubicazione e stato. Ciò semplifica la gestione degli inventari, riduce gli errori e ottimizza i processi logistici.
In conclusione, l'Internet delle cose (IoT) ha avuto un impatto significativo sull'industria manifatturiera, dando vita al concetto di "Industria 4.0". L'adozione dell'IoT ha reso possibile la connessione dei dispositivi e la raccolta di dati in tempo reale, portando a una produzione industriale più efficiente e intelligente.
L'automazione e il monitoraggio dei processi sono migliorati grazie alla comunicazione tra macchine e sistemi di gestione, consentendo l'ottimizzazione delle operazioni e la riduzione degli sprechi. Inoltre, l'IoT ha reso possibile l'implementazione della manutenzione predittiva, consentendo alle aziende di prevedere e prevenire guasti e tempi di inattività delle macchine.
Infine, l'integrazione dell'IoT nella gestione della supply chain ha migliorato la tracciabilità e la visibilità dei prodotti lungo l'intera catena di approvvigionamento, ottimizzando i processi logistici e riducendo gli errori.
L'IoT ha aperto nuove opportunità per l'industria manifatturiera, consentendo una maggiore efficienza operativa e una migliore gestione delle risorse. È evidente che l'IoT continuerà a svolgere un ruolo chiave nell'evoluzione dell'Industria 4.0 e nell'innovazione del settore manifatturiero.
L'adozione dell'IoT rappresenta una sfida e un'opportunità per le aziende, che dovranno essere pronte a sfruttare appieno il suo potenziale per rimanere competitive sul mercato globale.
