Usare il machine learning per migliorare la mobilità
Nel panorama tecnologico odierno in rapida evoluzione, un campo che ha catturato l'attenzione diffusa è l'intelligenza artificiale (AI). Con la sua capacità di replicare l’intelligenza umana ed eseguire compiti complessi, l’intelligenza artificiale possiede un immenso potenziale per trasformare vari aspetti della nostra vita. Di seguito, ci concentreremo sull’essenza dell’intelligenza artificiale nei trasporti, sui suoi impatti e sui suoi benefici.
Cos'è l'intelligenza artificiale ed è destinata a durare?
L’intelligenza artificiale (AI) è uno dei campi dell’informatica più entusiasmanti e in rapido sviluppo. Implica la creazione di una tecnologia intelligente in grado di eseguire attività che tipicamente richiedono l'intelligenza umana, come l'apprendimento, la risoluzione di problemi, il processo decisionale e la comprensione del linguaggio naturale.
Sebbene vi siano preoccupazioni circa l’impatto dell’IA sull’occupazione e sulla società, molti esperti ritengono che i benefici dell’IA supereranno di gran lunga i rischi. Automatizzando le attività di routine, l’intelligenza artificiale può consentire ai lavoratori umani di concentrarsi su lavori più creativi e significativi. Inoltre, l'intelligenza artificiale può aiutarci a prendere decisioni più informate e a comprendere meglio ciò che ci circonda.
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale sono diverse e di vasta portata. Esploriamo i suoi effetti sui trasporti.
L'intelligenza artificiale nei sistemi di gestione del traffico
L’intelligenza artificiale viene utilizzata anche nei sistemi di gestione del traffico per ottimizzare il flusso del traffico e ridurre la congestione. Analizzando i dati sul traffico in tempo reale, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono regolare i segnali stradali e reindirizzare i veicoli su strade meno congestionate, riducendo i tempi di viaggio e il consumo di carburante.
La gestione intelligente del traffico è già stata implementata con successo. Città come Taichung ,Vienna,York o Roma si affidano già alla soluzione in tempo reale di PTV che combina tecniche di machine learning con la modellazione dinamica del traffico.
Questo software, PTV Optima, aiuta gli operatori a fare previsioni affidabili sul traffico fino a 60 minuti in anticipo e a identificare gli scenari migliori per gestire la congestione, le chiusure stradali e i cantieri.
La gestione intelligente del traffico consente agli operatori di reagire rapidamente ai cambiamenti delle condizioni. Ciò può prevenire o mitigare gli ingorghi e le strade congestionate, anche prima che si verifichino.
L’intelligenza artificiale aiuta anche a migliorare il monitoraggio dei volumi di traffico in molte località della rete. L’intelligenza artificiale aiuta i controllori del traffico a individuare condizioni di traffico anomale e basa le sue previsioni su situazioni di traffico storiche simili.
La mobilità ecologica è spesso alimentata dall’intelligenza artificiale e dalla tecnologia intelligente. L’obiettivo è ottenere ed elaborare dati e migliorare il modo in cui i sistemi di trasporto funzionano e interagiscono tra loro. Se questi sistemi fossero implementati più spesso, potremmo sperimentare i loro immensi benefici.
Intelligenza artificiale e trasporto pubblico
Proprio come il trasporto privato, la gestione in tempo reale del trasporto pubblico può trarre vantaggio dall’ottimizzazione assistita dall’intelligenza artificiale. I flussi di big data provenienti dai sistemi di biglietteria e dalle apparecchiature automatizzate per il conteggio dei passeggeri contribuiscono a una migliore comprensione dei flussi di passeggeri attraverso la rete. 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 assistere sia i controllori del traffico che i passeggeri con suggerimenti su come affrontare al meglio la situazione. I controllori del traffico potranno decidere le migliori azioni per ripristinare il normale servizio, ad es. mediante treni o autobus con deviazioni brevi, sostituendo gli autobus ai treni o selezionando quali collegamenti tagliare e quali mantenere, al fine di ridurre al minimo l’impatto sui passeggeri. I passeggeri ricevono notifiche che descrivono il miglior percorso alternativo per raggiungere la loro destinazione, riducendo al minimo i ritardi all'arrivo.
L'implementazione di tutto questo nell'ambito di PTV Optima presenta importanti vantaggi: non solo le decisioni si basano su uno stato generale del traffico per il trasporto pubblico e privato – essenziale per la pratica sostituzione degli autobus. Inoltre, le raccomandazioni dei pianificatori di viaggio ai passeggeri sono sempre coerenti con le azioni di dispacciamento dei controllori del traffico, lasciando a terra meno viaggiatori durante i loro viaggi.
Attualmente PTV sta lavorando all'implementazione di questo obiettivo nell'ambito del progetto di ricerca UPPER finanziato dall'UE, coordinato da UITP.
L'intelligenza artificiale nella mobilità condivisa
Per i servizi di mobilità su richiesta, l'intelligenza artificiale può ottimizzare l'implementazione di flotte di veicoli condivisi e migliorare l'esperienza utente dei passeggeri.
Analizzando i dati sulla domanda dei passeggeri e sulle condizioni del traffico, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono prevedere la domanda dei passeggeri con un anticipo fino a un’ora. I veicoli inattivi vengono quindi inviati ai futuri hotspot della domanda, giusto in tempo per far salire i passeggeri. Ciò riduce i tempi di attesa e le deviazioni.
In questo caso, l'intelligenza artificiale batte l'analisi convenzionale delle serie temporali: le reti neurali non solo osservano l'evoluzione temporale della domanda, ma possono anche scoprire modelli spaziali: spesso la domanda in un quartiere è correlata con quella nelle parti adiacenti della città.
AI in azione: la storia di #transmove
Amburgo, la seconda città più grande della Germania, si impegna a superare le congestioni, ridurre le emissioni e migliorare la mobilità. Pertanto, un progetto finanziato dal governo tedesco e dalla città di Amburgo, apre la strada: #transmove. L'obiettivo è consentire previsioni sulla mobilità intelligente e sostenibile e fornire raccomandazioni per una migliore gestione del traffico.
#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.
In #transmove, le previsioni di mobilità vengono generate attraverso un'innovativa combinazione di simulazioni dinamiche basate su agenti (modellazione del comportamento individuale degli utenti della mobilità) con un approccio di previsione statica basato sul modello di trasporto di Amburgo. I risultati e le azioni proposte vengono messi a disposizione di tutte le parti interessate, soddisfacendo le loro diverse esigenze e aspettative.
Oltre a un algoritmo di apprendimento automatico integrato, nel calcolo delle previsioni è inclusa una simulazione del comportamento di mobilità individuale degli utenti come parte della ricerca scientifica di accompagnamento sulla modellazione basata su agenti.
Sulla base del software, i coordinatori del traffico possono valutare l'impatto del traffico delle misure pianificate sul flusso di mobilità ad Amburgo. In questo modo è possibile prevedere tempi ideali (ad es. in tempi di traffico ridotto, attuazione parallela di misure di costruzione) per una pianificazione efficiente dei lavori infrastrutturali. Ciò fa risparmiare tempo e costi ai coordinatori del traffico, perché tutti i dati rilevanti per la pianificazione sono disponibili in un unico software. Il vantaggio sta anche nella qualità: le previsioni di mobilità basate sui metodi AI sono molto precise e le decisioni per le misure di coordinamento del traffico possono essere prese sulla base di previsioni molto realistiche.
In breve: pianificatori e decisori ottengono una migliore qualità delle informazioni e delle previsioni; i cittadini ottengono una migliore qualità della vita.
L'intelligenza artificiale nella logistica dei trasporti
Un’altra area in cui l’intelligenza artificiale sta facendo la differenza è la logistica e la gestione della catena di fornitura. 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.
Gli spedizionieri umani nelle società di logistica saranno presto sostituiti da software di pianificazione dei trasporti basati sull’intelligenza artificiale? La risposta è chiaramente no. Il software di routinge pianificazione utilizza algoritmi per calcolare i percorsi. Ma non tutte le variabili, restrizioni e condizioni possono essere mappate dagli algoritmi. Il software inoltre non considera le eccezioni e le deviazioni spontanee. È qui che entrano in gioco i dispatcher con la loro conoscenza ed esperienza.
Il futuro dell'intelligenza artificiale nei trasporti
Nel complesso, l’intelligenza artificiale sta trasformando il settore dei trasporti, rendendolo più efficiente, sicuro e conveniente per tutti. Sebbene vi siano ancora sfide da superare, come la necessità di più dati e lo sviluppo di normative rigorose, i vantaggi dell'intelligenza artificiale nel settore dei trasporti sono chiari e continueranno a crescere in futuro.
Ma c’è un enorme spazio di crescita. L’attuale disponibilità di big data è finora in gran parte inutilizzata, quindi il potenziale è enorme. Non solo in termini di machine learning e intelligenza artificiale, ma anche di analisi e visualizzazione dei dati.
In PTV Group stiamo lavorando su una serie di nuove dashboard che verranno rilasciate a breve, che forniranno alle città informazioni sulla mobilità facilmente accessibili. Nel 2022, PTV Group ha rilasciato la sua prima dashboard, PTV Access, per visualizzare i punteggi di accessibilità e mobilità nelle città tedesche (presto in Francia e in altre città del mondo). Tali strumenti consentono alle parti interessate della città di modellare ambienti urbani sostenibili e inclusivi incentrati sui bisogni dei cittadini.
In conclusione, l’intelligenza artificiale nei trasporti può aiutarci a creare un sistema più sicuro, più efficiente e più sostenibile. Grazie alla continua ricerca e sviluppo, possiamo guardare avanti verso un futuro in cui i trasporti saranno più accessibili, convenienti e sostenibili.
