L’intelligenza artificiale (AI) è un campo dell’informatica che mira a sviluppare sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza umana. Questi sistemi utilizzano algoritmi e modelli matematici complessi per apprendere da dati, riconoscere modelli, risolvere problemi e prendere decisioni.
Nonostante le crescenti preoccupazioni riguardo all’impatto dell’Intelligenza Artificiale sul lavoro e sulla società, molti esperti sono concordi nel ritenere che i vantaggi supereranno notevolmente gli eventuali rischi.
Le sue applicazioni sono varie e coprono un’ampia gamma di settori, in grado di offrire soluzioni avanzate e miglioramenti significativi anche nei trasporti.
L’AI sta trasformando radicalmente il settore dei trasporti, introducendo miglioramenti sostanziali in termini di efficienza, sicurezza e comfort. Per conseguire questo obiettivo, l’uso dell’apprendimento automatico (Machine Learning) sta diventando sempre più diffuso in molteplici ambiti della mobilità.
AI e veicoli autonomi
Le auto a guida autonoma hanno il potenziale per ridurre gli incidenti causati da errori umani e migliorare il flusso del traffico complessivo. Molte delle principali case automobilistiche e aziende tecnologiche stanno attualmente sviluppando nuovi sistemi per veicoli autonomi, testati su strade pubbliche.
Gli sviluppatori usano algoritmi di controllo per riprodurre il comportamento di conducenti esperti, che navigano nel traffico circostante: strade intelligenti per sfruttare molti dei loro vantaggi.
Al momento l’opinione pubblica è un po’ scettica riguardo al passaggio del volante all’intelligenza artificiale e lo stallo nei regolamenti e nella legislazione riflette la sfiducia del pubblico.
AI nei sistemi di gestione del traffico
L’AI può ottimizzare il flusso veicolare e ridurre la congestione del traffico. Attraverso l’analisi dei dati sul traffico in tempo reale, gli algoritmi sono in grado di indirizzare i veicoli verso percorsi meno congestionati, contribuendo così a ridurre i tempi di viaggio e il consumo di carburante.
La gestione intelligente del traffico consente agli operatori di reagire rapidamente ai cambiamenti delle condizioni. Ciò può prevenire gli ingorghi stradali anche prima che si verifichino.
Contribuisce a potenziare la sorveglianza dei volumi di traffico in numerose aree della rete: assistendo i controllori del traffico, rileva condizioni di traffico inconsuete e formula previsioni basate su situazioni storiche analoghe.
AI e trasporto pubblico
Così come nel caso del trasporto privato, anche la gestione in tempo reale del trasporto pubblico può trarre beneficio dall’ottimizzazione assistita dall’AI.
I vasti flussi di big data provenienti dai sistemi di biglietteria e dagli strumenti automatizzati di conteggio dei passeggeri contribuiscono a una più approfondita comprensione dei movimenti dei passeggeri stessi nella rete di trasporto pubblico.
Sulla base di una migliore consapevolezza della situazione, i controllori del traffico possono intervenire quando i modelli di domanda si discostano dalle condizioni medie nonché quando ritardi o guasti alle infrastrutture influiscono sulle operazioni.
Gli algoritmi possono fornire supporto sia ai controllori del traffico che ai passeggeri, offrendo suggerimenti su come gestire al meglio la situazione.
I responsabili del traffico sono in grado di prendere decisioni ben informate per ripristinare il normale servizio, ad esempio mediante deviazioni temporanee di treni o autobus, sostituzione di autobus in caso di interruzioni ferroviarie o la selezione oculata dei collegamenti da mantenere o eliminare, il tutto con l’obiettivo di minimizzare l’impatto sui passeggeri. Parallelamente, i passeggeri ricevono notifiche dettagliate che descrivono il percorso alternativo migliore per raggiungere la loro destinazione, contribuendo così a ridurre al minimo i ritardi all’arrivo.
L’esempio di Amburgo
Amburgo, la seconda città più grande della Germania, sta dedicando sforzi significativi per affrontare il traffico, ridurre le emissioni e potenziare la mobilità. Un progetto pionieristico, sostenuto finanziariamente dal governo tedesco e dalla stessa città di Amburgo, è stato lanciato: Transmove.
L’obiettivo primario è consentire previsioni sulla mobilità intelligente e sostenibile, oltre a fornire raccomandazioni mirate per una gestione del traffico più efficiente.
Transmove consente agli urbanisti e ai pianificatori del traffico, nonché ai comuni cittadini, di effettuare previsioni affidabili e in tempo reale sulla mobilità a lungo e breve termine, direttamente sui loro computer o dispositivi mobili. Ciò contribuisce a un flusso di traffico costante e a una migliore mobilità, che va di pari passo con la riduzione degli inquinanti nocivi derivanti dai trasporti.
Le previsioni sulla mobilità sono elaborate mediante una combinazione innovativa di simulazioni dinamiche basate su agenti (che modellano il comportamento individuale degli utenti della mobilità) e un approccio di previsione statica basato sul modello di trasporto di Amburgo.
AI nella logistica dei trasporti
Analizzando i dati sulle rotte di spedizione, sui modelli di traffico e sulle condizioni meteorologiche, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono ottimizzare i percorsi di consegna, riducendo il consumo di carburante e le emissioni.
L’evoluzione di questi nuovi software di pianificazione dei trasporti non sostituirà mai gli spedizionieri umani nelle società di logistica. L’uso di algoritmi in tali software per calcolare percorsi è indiscutibile, ma non tutte le variabili, restrizioni e condizioni possono essere completamente previste dagli algoritmi stessi. Inoltre, tali software spesso non considerano eccezioni o deviazioni spontanee: competenza e esperienza rimarranno sempre fondamentali ed insostituibili.