{"id":5764,"date":"2024-06-04T17:22:16","date_gmt":"2024-06-04T15:22:16","guid":{"rendered":"https:\/\/neodatagroup.ai\/?p=5764"},"modified":"2024-10-01T14:21:24","modified_gmt":"2024-10-01T12:21:24","slug":"how-to-make-urban-transportation-green-and-comfortable-with-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neodatagroup.ai\/it\/how-to-make-urban-transportation-green-and-comfortable-with-ai\/","title":{"rendered":"Come rendere il trasporto urbano green e confortevole con l\u2019AI"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"simpletoc-title\">Indice<\/h2>\n<ul class=\"simpletoc-list\">\n<li><a href=\"#towards-sustainable-mobility-optimization-and-comfort-in-public-transportation\">Verso una Mobilit\u00e0 Sostenibile: Ottimizzazione e Comfort nel Trasporto Pubblico<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#the-added-value-of-ai\">Il valore aggiunto dell\u2019AI sull\u2019analisi di un sistema complesso<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#an-ambitious-and-challenging-project\">Un progetto ambizioso e sfidante<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#future-developments\">Sviluppi Futuri<\/a>\n<\/li><\/ul>\n\n\n<p><strong>Grazie a un progetto di intelligenza artificiale, Neodata ha contribuito a migliorare il trasporto urbano di una grande citt\u00e0, aumentando la sostenibilit\u00e0 ambientale e offrendo una migliore esperienza di viaggio ai passeggeri.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La mobilit\u00e0 cittadina \u00e8 un tema ampio e sfaccettato che offre all\u2019AI molte opportunit\u00e0 di essere concretamente a supporto del lavoro di pianificazione e di continuo miglioramento di aspetti come l\u2019ottimizzazione della rete (in termini di percorsi, orari, mezzi), del servizio offerto, dei ricavi e altri aspetti commerciali, e molto altro.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo articolo parla del progetto Smart Bus Path che vede coinvolta Neodata - insieme al partner SmartME - e che ha come casi pilota le aziende di trasporto di due grosse citt\u00e0 italiane (i cui nomi, insieme ai risultati verranno pubblicati alla conclusione del progetto).<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"towards-sustainable-mobility-optimization-and-comfort-in-public-transportation\"><strong>Verso una Mobilit\u00e0 Sostenibile: Ottimizzazione e Comfort nel Trasporto Pubblico<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Il tema \u00e8 quello della mobilit\u00e0 urbana declinata principalmente in due ambiti:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Il primo<\/strong>, \u00e8 la raccolta e l\u2019analisi del numero dei passeggeri. Il progetto prevede infatti il monitoraggio puntuale, per ogni fermata di ogni linea e corsa di autobus, del numero di passeggeri in salita e discesa (e di conseguenza presenti a bordo) rapportato alla capienza delle vetture.\nL\u2019obiettivo \u00e8 quello di usare i mezzi a disposizione in base alle reali necessit\u00e0 dell\u2019utenza ovvero aumentare o diminuire la frequenza o la capienza delle corse nei vari orari della giornata per evitare da una parte mezzi eccessivamente affollati e dall\u2019altra corse quasi vuote.<\/p>\n\n\n\n<p>Un primo risultato che la piattaforma riesce a raggiungere \u00e8 quindi l\u2019efficientamento delle corse e l\u2019eliminazione di quelle inutili con l\u2019effetto collaterale \u2013 oltre quello evidente di carattere economico \u2013 di minore inquinamento generato.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Il secondo ambito <\/strong>di attenzione \u00e8 quello dell\u2019esperienza del passeggero che non si limita al parametro dell\u2019affollamento dei mezzi ma si basa su un pi\u00f9 ampio misuratore dell\u2019esperienza di viaggio che tiene conto anche di altri parametri \u2013 tutti rilevabili da appositi sensori \u2013 come la qualit\u00e0 dell\u2019aria a bordo, il rumore, la puntualit\u00e0, la disponibilit\u00e0 di sedili, lo stile di guida del conducente.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"the-added-value-of-ai\"><strong>Il valore aggiunto dell\u2019AI sull\u2019analisi di un sistema complesso<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Nel flusso precedentemente descritto, il valore aggiunto dell\u2019utilizzo dell\u2019intelligenza Artificiale impatta vari aspetti come ad esempio la simulazione degli scenari possibili, che consente di individuare quali le azioni correttive per raggiungere una situazione migliore se non ottimale.<\/p>\n\n\n\n<p>Quello del trasporto urbano \u00e8 infatti un sistema complesso con relazioni non lineari e non sempre semplicemente di causa-effetto: ogni azione che altera il sistema pu\u00f2 generare effetti non prevedibili su altri fattori. Questi vanno quindi previsti e considerati in anticipo, da qui il grande valore della simulazione di scenario.<\/p>\n\n\n\n<p>La tecnologia impiegata include anche la produzione e la raccolta e processamento di una grandissima quantit\u00e0 di dati provenienti da sistemi assai eterogeneo di sensori: da quelli gi\u00e0 presenti sui mezzi ad altri aggiuntivi che in questo progetto vengono forniti da SmartME.<\/p>\n\n\n\n<p>E\u2019 infine da menzionare la particolare cura che \u00e8 stata dedicata alla User Experience ovvero rendere l\u2019operativit\u00e0 quotidiana degli utilizzatori della piattaforma \u2013 ovvero i progettisti della rete degli autobus \u2013 non solo semplice ma efficace nell\u2019individuare quali le azioni necessarie, e valutarne poi gli effetti reali.&nbsp;<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"751\" height=\"536\" src=\"https:\/\/neodatagroup.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/smartbus3-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5788\" style=\"width:530px;height:auto\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"750\" height=\"534\" data-id=\"5765\" src=\"https:\/\/neodatagroup.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/smartbus2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5765\"\/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"750\" height=\"533\" data-id=\"5766\" src=\"https:\/\/neodatagroup.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/smartbus1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5766\"\/><\/figure>\n<figcaption class=\"blocks-gallery-caption wp-element-caption\">Dashboard<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"an-ambitious-and-challenging-project\"><strong>Un progetto ambizioso e sfidante<\/strong><\/h2>\n\n\n<p><em>\u201cLa raccolta dei requisiti e la creazione di un modello dati sufficientemente flessibile da poterli soddisfare \u00e8 ad oggi l\u2019aspetto pi\u00f9 sfidante del progetto\u201d <\/em>\u2013 ci dice Tiziana Zapperi, alla guida del team tecnico. <em>\u201cLa sfida \u00e8 quella di mettere insieme le soluzioni teoriche della Data Science con le esigenze reali raccolte dai casi pilota, con l\u2019obiettivo di soddisfare queste ultime ma al tempo stesso di creare una piattaforma general purpose ovvero pronta per le esigenze di altre possibili aziende che adotteranno il sistema\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>\u201cL\u2019obiettivo che Neodata si pone per questo progetto \u00e8 quello di migliorare vari aspetti delle aziende municipali che desiderano far si che la tecnologia abbia un effetto diretto e chiaro nel rendere migliore la vita di centinaia di migliaia di persone\u201d<\/em> - dichiara Dino De Luca, Chief Growth Officer di Neodata. <em>\"Ma la nostra ambizione su questo tema va oltre: i dati raccolti durante il periodo di sperimentazione, ma anche il modo in cui la nostra piattaforma verr\u00e0 validata e migliorata dall\u2019utilizzo reale, saranno argomentazioni pi\u00f9 che interessanti per altre citt\u00e0 che vorranno cos\u00ec adottare la nostra tecnologia\u201c<\/em><\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"future-developments\"><strong>Sviluppi Futuri<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Il progetto inoltre potrebbe prevedere una seconda fase che consiste nell\u2019utilizzo della stessa infrastruttura di raccolta dati ma con una prospettiva differente, quella di chi gestisce l\u2019area urbana. I sensori presenti sugli autobus possono essere infatti estesi per raccogliere dati non solo interni alle vetture ma esterni a ovvero nei vari punti della citt\u00e0 da queste percorsi.<\/p>\n\n\n\n<p>Il risultato \u00e8 una rete mobile di sensori di rilevazione, e quindi con un numero assai inferiore di quello richiesto nel caso di sensori fissi, che opportunamente interpolati possono offrire una mappatura capillare di parametri di vivibilit\u00e0 metropolitana come la qualit\u00e0 dell\u2019aria, il rumore, la situazione del traffico, la temperatura\/umidit\u00e0, ecc.\nQuindi una piattaforma di smart city in mano alle amministrazioni comunali per analizzare e migliorare la qualit\u00e0 di vita dei cittadini.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019obiettivo \u00e8 ovviamente quello di completare al meglio lo sviluppo e la fase di sperimentazione ma soprattutto quello di entrare in contatto con altre amministrazioni comunali e aziende per il trasporto urbano per raccogliere ulteriori idee e requisiti che facciano diventare questa piattaforma sempre pi\u00f9 allineata alle esigenze delle aziende e dei cittadini.<\/p>\n\n\n\n<p>Vuoi sapere di pi\u00f9? Contattaci a <em><a href=\"mailto:info@neodatagroup.ai\">info@neodatagroup.ai<\/a><\/em> per scoprire insieme come plasmare le citt\u00e0 del futuro.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Thanks to an AI project, Neodata has helped improve urban transportation in a major city, increasing environmental sustainability and offering a better travel experience for passengers. 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