Road to MCE 4x4 2023 - I dati per una mobilità sostenibile

Il 19 ottobre si terrà l'ottava edizione di MCE 4x4. Per leggere l'articolo completo visita il sito MCE4x4.mobilityconference.it

La digitalizzazione delle città genera una grande quantità di dati che, se gestiti e interpretati correttamente, migliora e migliorerà sempre più, la qualità della vita dei cittadini.
Sensori, IoT (Internet of Things), Big data e Analytics scandagliano e leggono serie crescenti di attività in settori molto diversi tra loro. Dai processi di produzione (Industria 4.0) allo spostamento di persone e merci, dalla logistica all’e-commerce, i dati ci aiutano a comprendere e gestire la realtà, offrendo una vasta gamma di nuove opportunità. I dati possono essere utilizzati per pianificare in modo più efficiente la mobilità nelle città e sviluppare soluzioni più sostenibili, intelligenti e integrate: aumento della sicurezza, riduzione degli ingorghi, intermodalità più agile e meno impattante, creazione di nuovi servizi di trasporto e informazioni dedicate, personalizzazione delle app e dei contratti di assicurazione.

Un processo che richiede diverse tappe e attività:

  • raccogliere grandi quantità di dati relativi al modo di spostarsi e viaggiare;
  • analizzare tali dati con algoritmi per identificare modelli di utilizzo e sviluppo;
    valutare tali modelli per individuare i punti ottimali d’intervento;
  • agire sulla per modellare le traiettorie della mobilità secondo le esigenze.

I vantaggi del modello Big data

L’obiettivo è offrire servizi e migliorare la qualità della vita delle persone in diversi modi: abbattere il tasso di incidenti, ridurre i tempi degli spostamenti urbani attraverso l’analisi predittiva, tagliare le emissioni di gas a effetto serra e rendere più efficiente la gestione complessiva delle città.
L’integrazione di dati provenienti da più piattaforme e la loro valorizzazione attraverso l’Intelligenza Artificiale (IA) permette di supportare processi decisionali e individuare modelli per scenari futuri.
A tal fine, un modello particolarmente efficace è quello del digital twin: una rappresentazione virtuale della città, che permette, attraverso una dashboard, di visualizzare diversi indicatori di performance e fornisce un aiuto nel prendere decisioni migliori.

Gli ostacoli al modello Big data

Ad oggi le smart city utilizzano l’Intelligenza Artificiale principalmente in tre settori chiave:

1) trasporto;

2) approvvigionamento energetico;

3) sostenibilità ambientale.

Non tutte le città, però, sono pronte ad integrare i sistemi IoT nella propria pianificazione urbana. Innanzitutto, un problema economico: non tutte le municipalità dispongono dei fondi necessari per adeguare la propria infrastruttura rendendola smart.
Ulteriori ostacoli alla diffusione di questa tecnologia, sono rappresentati dalle preoccupazioni relative alla privacy dei cittadini, le minacce di attacchi cyber, complessità delle procedure legislative e, a volte, la mancanza di competenze digitali.

È di fatto necessario garantire e normare il rispetto di una serie di condizioni per scongiurare l’uso illecito di dati privati o le intrusioni degli hacker. Tali condizioni includono la realizzazione di solide difese informatiche, una struttura di governance adeguata, capacità amministrative e competenze pertinenti per operare una corretta aggregazione e anonimizzazione dei dati.

Condivisione e disaggregazione dei dati: la mobilità inclusiva

Oggi, la mobilità urbana è gestita da una molteplicità di soggetti pubblici e privati che, fra le altre cose, dovrebbero garantire l’interoperabilità per permettere al cittadino di usufruire di un sistema di trasporto interconnesso.

Tuttavia, molto spesso, dietro ad ognuno di questi servizi di mobilità c’è una piattaforma tecnologica che gestisce i dati dei propri clienti e non dialoga con gli altri soggetti, identificati come concorrenti. Nello sharing, ad esempio, ogni marchio ha un’applicazione proprietaria che permette l’accesso esclusivamente al proprio servizio e non condivide i dati con altri soggetti.
Il mercato richiede la presenza di soggetti aggregatori capaci di superare i limiti delle singole piattaforme che offrono servizi di pagamento e di informazione omogenei e unificati, e garantiscono la neutralità rispetto ai servizi offerti. Questi soggetti potrebbero creare una visione unificata degli spostamenti delle persone e dell’utilizzo dei diversi servizi di trasporto, fornendo un servizio utile ed efficiente sia ai cittadini, sia alle Pubbliche Amministrazioni.

La condivisione dei dati è presupposto imprescindibile per un’applicazione estensiva e lungimirante delle tecnologie di smart mobility.

Per approfondire ulteriormente il tema e leggere l'articolo completo visitare il sito di MCE 4x4 al seguente link.

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