Il futuro della mobilità urbana è uno dei temi attualmente più discussi. Considerando l’aumento del traffico, la limitata disponibilità di spazio nelle aree urbane e la necessità di ridurre il rumore e l’inquinamento causati dai veicoli, non c’è dubbio che il modo in cui persone e merci si spostano dovrà cambiare in modo significativo. A guidare il cambiamento c’è oggi uno strumento in più: l’Intelligenza Artificiale.

L’Intelligenza Artificiale è infatti una tecnologia chiave che consente di gestire la transizione verso sistemi ottimizzati, sostenibili e autonomi. Tra questi sistemi ci possono essere anche quelli che regolano la mobilità urbana, per la quale l’IA offre diversi scenari che promettono di migliorare radicalmente l’efficienza dei trasporti nelle città.

Vediamo di seguito una panoramica, seppure incompleta, delle potenziali applicazioni dell’IA nella mobilità. Applicazioni che possono farci immaginare un futuro in cui sarà più facile muoversi nei contesti urbani e a un impatto ambientale minore di quello attuale.

Ottimizzazione del traffico, dei percorsi e dei parcheggi

Uno dei principali ambiti in cui l’IA può portare innovazione è nell’ottimizzazione del traffico e dei percorsi. Attraverso l’analisi in tempo reale dei dati sul traffico provenienti da diverse fonti (sensori stradali, telecamere e dispositivi GPS), i sistemi basati sull’IA sono in grado di prevedere e gestire le congestioni, suggerire percorsi alternativi e ottimizzare i flussi. Ciò aiuta a ridurre tempi di percorrenza e consumi, contribuendo ad abbattere l’inquinamento atmosferico e a migliorare la qualità della vita nelle città.

Parallelamente dovrà essere anche più semplice trovare parcheggio, uno dei grandi problemi delle metropoli odierne. Per mitigare la frustrazione degli automobilisti, l’Intelligenza Artificiale potrà essere implementata nei sistemi di gestione delle aree di sosta, che interpretando dati in tempo reale, indirizzeranno gli automobilisti verso i posteggi disponibili.

Veicoli autonomi, car- e ride-sharing per una mobilità urbana intelligente

Un altro scenario reso possibile dall’Intelligenza Artificiale è la possibilità di far emergere tutto il potenziale dei sistemi di assistenza alla guida. I piloti automatici gestiti con modelli di Intelligenza Artificiale possono supportare il conducente assumendo compiti come adattare la velocità dell’auto a quella dei veicoli circostanti, rilevare ostacoli, sterzare o frenare.

Il passo successivo sarà quello di completare il percorso tuttora in corso verso la guida autonoma. I veicoli autonomi sfruttano l’IA per percepire l’ambiente circostante, prendere decisioni di guida e muoversi in modo sicuro senza l’intervento umano. Questa tecnologia promette di ridurre in modo significativo il numero di incidenti stradali e di aumentare l’accessibilità ai trasporti per anziani e persone con disabilità.

Anche il car-sharing e il ride-sharing sono strumenti di mobilità urbana che potranno beneficiare dell’Intelligenza Artificiale. I fornitori di car-sharing saranno in grado di elaborare i dati in loro possesso con algoritmi di machine learning, allo scopo di rilevare schemi di movimento e prevedere le richieste. In questo modo, sarà possibile razionalizzare l’impiego delle autovetture.

Allo stesso tempo, le piattaforme di ride-sharing impiegheranno algoritmi di IA per creare il giusto “match” tra passeggeri e conducenti, riducendo i tempi di attesa e ottimizzando i percorsi. Questo porterà a una maggiore condivisione dei mezzi e a una riduzione complessiva del traffico urbano.

L’Intelligenza Artificiale migliora la sicurezza stradale

Grazie all’Intelligenza Artificiale si aprono inoltre interessanti scenari che riguardano la sicurezza stradale.

Come abbiamo anticipato, i sistemi dotati di IA a bordo delle vetture possono monitorare in modo continuativo il traffico e rilevare potenziali pericoli, aiutando gli automobilisti a evitare incidenti. Ad esempio, L’IA può riconoscere segnali stradali, semafori e altre informazioni del contesto stradale, permettendo ai conducenti di prendere decisioni in modo rapido e sicuro. Alcuni sistemi di Intelligenza Artificiale possono monitorare anche il comportamento del guidatore e rilevare segnali di stanchezza, di distrazione o mosse azzardate.

Inoltre, l’IA può essere impiegata per sviluppare infrastrutture intelligenti, come semafori che si adattano dinamicamente al flusso del traffico e segnalano pericoli in tempo reale. Queste tecnologie non solo migliorano i livelli di sicurezza della mobilità urbana, ma contribuiscono anche a ridurre la congestione e a migliorare l’efficienza complessiva dei trasporti.

Mobilità urbana “alternativa”: l’IA per muoversi con mezzi innovativi

Non solo automobili. L’Intelligenza Artificiale può essere decisiva anche per il successo di mezzi “alternativi”. Un esempio è rappresentato dai tram autonomi, veicoli pubblici che circolano in città senza conducente. I tram autonomi sono muniti di diversi sensori che acquisiscono dati dal traffico circostante e dall’ambiente. Le informazioni vengono quindi analizzate e usate per far funzionare in sicurezza il tram nel contesto urbano.

Interessanti sono anche le applicazioni sugli eVTOL, ossia i velivoli elettrici a decollo e atterraggio verticale. Rientrano in questa categoria anche i taxi aerei, che potrebbero diventare i prossimi protagonisti della mobilità urbana. L’IA potrebbe aiutare il loro sviluppo in tanti modi: gestire i dati dei sensori e i comandi in tempo reale, monitorare sicurezza e manutenzione a bordo, migliorare l’esperienza di volo dei passeggeri, ottimizzare il consumo di energia, massimizzare l’efficienza e l’autonomia del velivolo. L’obiettivo sarà quello di offrire in futuro viaggi aerei autonomi on-demand nelle aree urbane.

Mobilità urbana: l’IA a supporto della logistica

L’Intelligenza Artificiale può essere determinante anche per migliorare la logistica commerciale. A partire dall’utilizzo di veicoli senza pilota per la consegna dell’ultimo miglio. In un’epoca in cui gli acquisti online sono in continua crescita e con loro le esigenze di recapitare la merce a domicilio, i veicoli terrestri senza pilota “guidati” dall’IA saranno utili a trasportare autonomamente i pacchi dai centri di distribuzione al cliente finale.

Oltre alle auto a guida autonoma, potrebbero poi affermarsi anche i camion autonomi. Adottando tecniche di apprendimento automatico, i camion impareranno a viaggiare da soli nelle autostrade, consegnando merci in sicurezza. Ovviamente l’IA sarebbe sfruttata anche per ottimizzare il loro percorso: le aziende di logistica potranno così pianificare gli spostamenti in modo da ridurre il numero di viaggi a vuoto. Ciò aiuterà a risparmiare tempo, denaro ed emissioni di CO2, aumentando al tempo stesso la produttività dei mezzi.

Il machine learning può essere inoltre usato per prevedere le richieste delle merci. Adeguando le scorte di prodotti in magazzino alla domanda prevista, le catene di approvvigionamento saranno più efficienti, così come l’impiego dei mezzi i trasporto.