In un prossimo futuro il modo in cui ci muoviamo e viviamo le città potrebbe cambiare in modo significativo grazie a innovazioni legate proprio all’applicazione dell’intelligenza artificiale nella gestione della mobilità, uno strumento chiave per il raggiungimento di obiettivi di efficienza e sostenibilità. Uno di questi riguarda il monitoraggio dei flussi pedonali nelle aree cittadine affollate, per migliorare la sicurezza e la vivibilità nei centri urbani. Un obiettivo del progetto CityFlows realizzato da Enea, finanziato da European Institute of Innovation and Technology (EIT) e i cui risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Urban Sciences.
L’Ai per monitorare i flussi pedonali nel rispetto della privacy
Lo studio è avvenuto grazie ai filmati acquisiti a Milano, all’ingresso della Stazione Centrale e presso i due punti di accesso alla metropolitana, uno degli snodi strategici della città, frequentato quotidianamente da oltre 350mila persone. I filmati, acquisiti per due settimane attraverso telecamere tradizionali, sono stati elaborati attraverso un’innovativa tecnica di visione artificiale e trasformati in un flusso di informazioni che ha identificato e quantificato gli oggetti osservati localizzandoli nello spazio e nel tempo. L’impiego della computer vision ha consentito l’identificazione univoca dei pedoni osservati in circa 2 milioni di fotogrammi, a intervalli di un secondo, con una precisione di circa il 70%. «In questo modo siamo stati in grado di ricostruire la distribuzione spaziale dei flussi pedonali insieme alle mappe di densità, direzione e velocità» ha spiegato Federico Karagulian, ricercatore Enea e coautore dello studio che ha quantificato e visualizzato i dati per avere una visione chiara e concisa delle dinamiche che avvengono in una particolare area della città.
Da sottolineare che l’identificazione delle persone è avvenuta nella piena salvaguardia della privacy, come ha sottolineato Francesco Vellucci, responsabile del Laboratorio Enea Sistemi e Tecnologie per la Mobilità Sostenibile: «Le immagini registrate in ogni momento della ricerca sono state infatti trattate in modo da garantire l’anonimato di ogni persona. Inoltre, un segnaposto informava i pedoni che le immagini registrate sarebbero state usate all’interno del progetto di ricerca CityFlow».
L’utilizzo statistico dei dati per la sicurezza
I ricercatori non hanno dubbi: «L’uso sempre più diffuso di aree pedonali in complessi abitativi, centri commerciali, aeroporti e stazioni ferroviarie in città densamente popolate come Roma e Milano richiede l’utilizzo di dati sui flussi pedonali anche per la sicurezza delle persone. Infatti, quando si progettano zone di passaggio pedonale, indicatori come la densità e le velocità sono comunemente usati per valutare la sicurezza e il livello di servizio», conclude Karagulian, aggiungendo che quello della sorveglianza e della sicurezza è solo uno dei tanti ambiti di applicazione della computer vision che vanno dall’industria, all’automotive per la guida autonoma fino alla medicina.
Mobility governance sempre più Ai oriented
Lo studio CityFlows è la dimostrazione di una trasformazione in atto: dell’evoluzione delle città in “Smart City”, sistemi automatizzati che facendo leva su innovazione ed intelligenza artificiale, sono in grado di rivoluzionare il modo di fare pianificazione urbana, anche in tempo reale. Gli esempi non mancano. A Singapore è in funzione un sistema di monitoraggio del traffico in tempo reale che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i flussi di veicoli e pedoni, fornendo informazioni in tempo reale per aiutare a pianificare i percorsi meno trafficati evitando le aree congestionate. A Los Angeles un sistema analogo di gestione del traffico adattivo, che utilizza l’intelligenza artificiale, si è rivelato efficace, dimostrando che l’Ai è in grado di ridurre i tempi di percorrenza e la congestione del traffico.
