Smart city e intelligenza artificiale: come saranno le città del futuro?

Ma la trasformazione è già in atto: l’intelligenza artificiale di nuova generazione e l’uso efficace di milioni di dati che possiamo ricavare dall’ambiente e dai comportamenti delle persone, sono già a portata di mano, pronti per trasformare le nostre città in smart city. 

D’altronde, le Nazioni Unite dicono che il 70% della popolazione mondiale vivrà in città entro il 2050. È quindi sempre più urgente sviluppare reti di trasporto urbano intelligenti, sistemi per la gestione ottimizzata di acqua e gas ed edifici ad alta efficienza energetica. 

In questo articolo capiremo qual è il DNA delle smart city e come sia possibile e auspicabile sfruttare le nuove tecnologie per accelerare e potenziare la transizione verso queste realtà urbane più accoglienti e più efficienti, per tutti. 

Che cos’è una smart city? 

Una smart city, ossia una città intelligente, è un concetto che si riferisce a una città che utilizza tecnologie avanzate, come l’Internet of Things (IoT), l’intelligenza artificiale (IA), i big data e l’automazione, per migliorare la qualità della vita dei suoi cittadini, ottimizzare l’uso delle risorse e rendere i servizi pubblici più efficienti e sostenibili. 

La smart city è idealmente fondata su una rete di infrastrutture intelligenti e connesse che raccolgono, analizzano e utilizzano dati in tempo reale per prendere decisioni informate e migliorare il funzionamento delle città. 

Quali sono gli obiettivi principali di una smart city? 

Per raggiungere il massimo livello di benessere per gli individui e gli ecosistemi naturali, le smart city si pongono otto obiettivi principali: 

1. Migliorare la qualità della vita dei cittadini 
2. Rendere la città più sostenibile riducendo l’impatto ambientale 
3. Ottimizzare i servizi pubblici grazie all’uso di dati e tecnologie 
4. Promuovere la mobilità intelligente e sostenibile 
5. Favorire l’inclusività sociale e ridurre le disuguaglianze 
6. Incentivare l’innovazione e la crescita economica 
7. Rafforzare la sicurezza e la resilienza della città 
8. Coinvolgere i cittadini nella governance attraverso strumenti digitali 

Quali dovrebbero essere le principali fonti di energia in una smart city? 

Le principali fonti di energia in una smart city dovrebbero essere rinnovabili e pulite, come l’energia solare, eolica e idroelettrica, affiancate da sistemi di accumulo energetico e di riduzione delle perdite per garantire efficienza e sostenibilità. 

Cosa è necessario per rendere una città intelligente? 

Le tecnologie sono un elemento essenziale delle smart city.  

Per rendere una città smart è quindi necessario implementare infrastrutture digitali, utilizzare tecnologie IoT e Big Data. Dall’altro lato, per diventare sostenibili, è fondamentale promuovere l’uso di energie rinnovabili, ottimizzare i trasporti e coinvolgere i cittadini nella gestione urbana tramite piattaforme digitali per sensibilizzare ogni individuo alla cura delle aree urbane. 

Esempi di smart city: da Milano a New York 

Se cerchiamo degli esempi concreti di smart city, possiamo guardare a molte delle grandi metropoli che conosciamo: 

• Milano ha implementato progetti di mobilità sostenibile, ZTL, bike sharing, e reti energetiche intelligenti, promuovendo sostenibilità e inclusività. Dal 2015 al 2020, il Comune di Milano è risultato primo nella classifica delle città smart italiane ICity Rate realizzata da Forum PA. 

• Singapore è prima al mondo secondo lo Smart City Index dell’IMD.  Il progetto Smart Nation lanciato nel 2014 ha beneficiato di un’iniezione governativa di 1,73 miliardi di dollari. Utilizza sensori per monitorare la qualità dell’aria, sistemi di trasporto autonomi e piattaforme digitali per la gestione urbana. L’IA è al centro di tutto. 

• Amsterdam ha inaugurato il suo progetto per diventare smart city nel lontano 2009 e porta avanti più di 170 iniziative smart diverse in tutta la città. 

• Barcellona impiega reti di sensori per la gestione di acqua, energia e risorse, coinvolgendo i cittadini nelle decisioni governative. 

• New York sta adottando e testando centinaia di sensori e tecnologie intelligenti a partire da un programma pilota del 2020. 

Ciascuna di queste città sta sviluppando programmi unici, ma tutte hanno in comune due fattori essenziali: l’impiego dell’intelligenza artificiale e dei dati. 

La smart city è per sua natura un’entità data-driven, dove processi decisionali, servizi e infrastrutture si basano su analisi quantitative e qualitative di dati precisi e aggiornati in tempo reale.  

I dati costituiscono l’infrastruttura intangibile ma essenziale su cui si fonda l’architettura della smart city.  

Questi provengono da diverse fonti: sensori, telecamere, sistemi di monitoraggio ambientale e analisi dei dati online. Grazie all’Internet of Things (IoT), ogni parte della città è connessa, creando una rete che permette di monitorare in tempo reale l’ambiente e le infrastrutture. 

Ma raccogliere dati non è sufficiente: la vera sfida è trasformarli in informazioni strategiche e comprensibili. Spesso le istituzioni e le aziende raccolgono dati frammentati e difficili da interpretare. Per questo è emerso il bisogno di investire in prodotti capaci di aggregare, analizzare e presentare i dati in modo efficace.

I benefici delle decisioni data-driven 

Una volta fusi e resi comprensibili, i dati diventano strumenti essenziali per prendere decisioni ottimizzate, a beneficio di ogni fascia di residenti.  

Una gestione più efficiente del traffico in base all’ora del giorno può ridurre gli ingorghi e le emissioni, mentre l’analisi dei consumi energetici permette di ridurre gli sprechi. I dati possono anche rendere gli spazi urbani più inclusivi, adatti alle necessità delle fasce fragili, come bambini, anziani e disabili. 

Come l’intelligenza artificiale potenzia l’analisi dei dati urbani

L’intelligenza artificiale gioca un ruolo chiave nell’analisi dei dati urbani. Grazie alla sua straordinaria capacità di analizzare in tempo reale enormi quantità di dati in diversi formati e provenienti da diverse fonti, automatizza processi complessi e identifica schemi che altrimenti sfuggirebbero all’analisi umana.  

Grazie all’IA, è quindi possibile fare previsioni accurate e soluzioni ottimizzate per migliorare la qualità della vita dei cittadini.  

La smart city è uno dei temi da sempre al centro dei progetti di Almawave, che mira a trasformare il concetto tradizionale di città sfruttando il potenziale dell’intelligenza artificiale. 

Digitalizzare e semplificare i processi, rendere più efficienti i servizi, risparmiare le risorse energetiche e adottare sistemi di supporto ai processi decisionali, sono solo alcuni dei vantaggi che offrono le soluzioni di Almawave. 

Vediamole in dettaglio.

AlW4SmartCity – Decision Support System (DSS)

Il Decision Support System sviluppato da Almawave è una piattaforma interattiva che supporta le Pubbliche Amministrazioni e gli stakeholder nella valutazione dello stato della città su tematiche quali ad esempio sicurezza, percezione e copertura del verde, stato di benessere del turismo e qualità dell’aria.  

Grazie a indicatori sintetici (smart index), alla rappresentazione cartografica e a modelli di machine learning, la soluzione crea un gemello digitale (digital twin) del territorio con cui monitorare e avere una panoramica degli asset cittadini e simulare scenari ipotetici del contesto urbano attuale. 

Lo strumento è altamente adattabile alle esigenze di forze dell’ordine, amministrazioni, cittadini e PMI. 

Smart City Index

Gli Smart City Index, che possono anche far parte del DSS, misurano la “Smartness” delle città su vari aspetti, come ad esempio sicurezza pubblica, manutenzione del verde e del patrimonio arboreo, inquinamento urbano, mobilità elettrica e molto altro.  

Ogni indice valuta servizi che rendono la città più sostenibile e innovativa, come la riduzione degli incidenti stradali e il miglioramento della sicurezza pubblica. Aggregando vari indicatori, gli indici monitorano l’evoluzione della città nel tempo.  

Ad esempio, lo Smart Green Index valuta lo stato manutentivo del patrimonio arboreo urbano, la copertura vegetativa e la percezione dei residenti, mentre lo Smart Security Index, utilizzando dati interni ed esterni all’Amministrazione e modelli di Machine Learning, misura la sicurezza urbana in termini di soddisfazione dei cittadini, di copertura di asset (telecamere, illuminazione, ecc.) ed episodi che possono concorrere a una maggiore o minore sicurezza (crimini, incidenti …).

AIWave 

AIWave è la Platform-as-a-Service di Almawave che, utilizzando un approccio low-code/no-code, riduce la complessità di adozione dell’Intelligenza Artificiale nei processi delle imprese e delle Pubbliche Amministrazioni. 

La piattaforma fornisce tecnologie e modelli per trasformare le potenzialità del linguaggio naturale in dati, conoscenza, azioni ed interazioni. L’offerta comprende tre categorie: Cognitive Services Bundles per utenti esperti, Models as a Service con modelli linguistici pre-addestrati e AI Applications configurabili senza conoscenze tecniche. 

AIWave risulta quindi essere un valido alleato nel contesto delle smart city, per supportare e favorire la transizione ecologica e la trasformazione digitale delle comunità urbane. 

Sistema Informativo del Verde (SIV)

Il Sistema Informativo del Verde (SIV) è una soluzione digitale avanzata per il monitoraggio e la gestione del verde pubblico e della manutenzione del patrimonio arboreo cittadino, verticale e orizzontale.  

Basato su tecnologia GIS, il SIV offre rappresentazioni cartografiche multilivello; associa a ciascun albero una scheda di valutazione VTA (Visual Tree Assessment) abilitando il monitoraggio fitosanitario; integra dati provenienti da sensori IoT; include funzionalità di Workforce Management per la pianificazione e gestione operativa. 

Smart Water Management System 

Per la gestione ottimizzata delle reti di distribuzione dell’acqua, il Gruppo Almawave ha ideato il software SWMS (Smart Water Management System). 

La soluzione permette di monitorare in tempo reale le reti distributive sul territorio e rilevare anomalie e perdite. Questo supporta nella pianificazione degli interventi per ridurre al minimo i malfunzionamenti e le perdite. Il sistema SWMS permette anche simulazioni “what-if” per prevedere diversi scenari futuri e migliorare l’efficienza della gestione dell’acqua, in perfetta ottica “smart city”.

POI e location data pack 

Il Gruppo Almawave può anche fornire a istituzioni e aziende data pack relativi a territori e punti di interesse (POI). I data pack sono costituiti da data set completi a livello informativo, sia quantitativo che qualitativo. Comprendono non solo informazioni dettagliate su tutti i luoghi con presenza fisica (come indirizzo, GPS e contatti), ma anche insight aggiuntivi come il sentiment espresso online dalle persone e la popolarità del luogo. 

I data pack sono alla base delle attività di location intelligence, fondamentali per ottimizzare la pianificazione urbana, migliorare i sistemi di collegamento e gestire il traffico, offrire servizi efficienti ai cittadini, aumentare la sicurezza ed evitare fenomeni di sovraffollamento turistico. 

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