Big Data e IA nei Trasporti Intelligenti

I semafori controllati dall'IA adattano dinamicamente i tempi del verde in base al traffico in tempo reale. Il sistema Surtrac di Pittsburgh utilizza telecamere e radar in ogni incrocio per rilevare i veicoli in avvicinamento ed eseguire modelli predittivi che ottimizzano istantaneamente i piani semaforici. Gli incroci comunicano fra loro così che i semafori a valle sappiano quando il traffico sta arrivando.

I modelli di machine learning prevedono dove e quando si formeranno i colli di bottiglia analizzando pattern storici, meteo ed eventi speciali. I sistemi di IA possono "vedere" i problemi in anticipo e permettere ai pianificatori urbani di deviare il traffico o regolare i pedaggi prima che si creino ingorghi.

Studi riportano che algoritmi IA addestrati su dati di telecamere e GPS prevedono la congestione futura molto meglio dei metodi manuali, dando alle autorità tempo per intervenire proattivamente.

Le app di navigazione sfruttano i big data per offrire percorsi più veloci in tempo reale. Google Maps e Waze raccolgono massicce traiettorie dei veicoli e segnalazioni di incidenti dagli utenti, poi applicano l'IA combinando profili di velocità storici con le condizioni live. L'app suggerisce deviazioni se si sta formando un ingorgo previsto, e alcuni sistemi inviano avvisi di percorsi alternativi a migliaia di veicoli contemporaneamente.

L'IA analizza feed di telecamere e dati dei sensori per individuare incidenti o condizioni pericolose istantaneamente. Gli algoritmi di computer vision rilevano veicoli fermi, detriti, buche, tratti ghiacciati o pedoni sulla carreggiata e inoltrano avvisi a conducenti e operatori immediatamente.

Il laboratorio sul traffico di Dubai va oltre identificando le aree soggette a incidenti in modo che le autorità possano attuare misure preventive in anticipo. Le segnalazioni crowdsourced di incidenti vengono raggruppate per confermare i pericoli più velocemente rispetto ai tradizionali chiamate al 911.

I big data migliorano autobus, metropolitane e reti ciclabili. L'IA affina gli orari degli autobus in base ai modelli di utenza e alle previsioni del traffico. A Londra, telecamere e sensori IA sono stati sperimentati per gestire i flussi di passeggeri e velocizzare i tornelli fino al 30%.

Le analisi sincronizzano autobus e treni con i semafori e tra loro, riducendo i tempi di attesa. Le agenzie di trasporto analizzano l'uso di biciclette condivise e monopattini elettrici (tramite dati delle app) per pianificare nuove piste ciclabili e ottimizzare le reti multimodali.

I camion e le flotte di consegna utilizzano analisi del traffico in tempo reale per ottimizzare i percorsi e il consumo di carburante. Le piattaforme big data assimilano feed di traffico live per deviare i veicoli merci attorno ai ritardi, riducendo significativamente i costi. I magazzini impiegano modelli predittivi per programmare le spedizioni in finestre di traffico non di punta, e l'ottimizzazione dinamica dei percorsi con IA è ormai uno standard nei software logistici moderni.

La raccolta e la centralizzazione dei dati di movimento sollevano preoccupazioni sulla privacy. Le autorità devono garantire che le informazioni sui viaggi personali siano anonimizzate e protette.

Misure di cybersecurity sono essenziali per prevenire accessi non autorizzati ai sistemi di controllo del traffico.

I sistemi intelligenti richiedono hardware esteso – da sensori ubiqui a comunicazioni ad alta velocità (reti 4G/5G) e potenti infrastrutture di calcolo. Aggiornare le attrezzature legacy è costoso, e la manutenzione continua non è banale, specialmente per le città con infrastrutture datate.

I dati sul traffico provengono da molte agenzie e aziende private. Unire flussi GPS in streaming da telefoni con rivelatori a bobina legacy o database di agenzia è complesso. Differenze nei formati dei dati, lacune di copertura e sensori rumorosi comportano sfide tecniche.

Molte città ora acquistano dati GPS da Google/Waze per integrare i propri sensori, ma allineare queste fonti richiede robusta ingegneria dei dati e attenta validazione.

Le decisioni dell'IA devono essere giuste ed equilibrate. Se le priorità dei segnali favoriscono determinate strade o quartieri, sorgono problemi di equità. I sistemi devono essere tarati per servire tutti gli utenti in modo equo.

I dirigenti dei trasporti devono assicurarsi che l'IA non penalizzi involontariamente ciclisti, pedoni o aree svantaggiate. Singapore, ad esempio, insiste sulla supervisione umana per prevenire bias e garantire risultati equi.

I modelli IA possono fallire in condizioni insolite (meteo estremo, grandi incidenti). I pianificatori sottolineano che questi strumenti dovrebbero integrare, non sostituire, gli operatori umani. Come osservato dal responsabile del traffico di Seoul, l'IA dovrebbe funzionare come "un assistente" per i decisori umani.