Come l’AI sta cambiando la mobilità: i progetti più innovativi

Intelligenza artificiale e mobilità sono sempre più interconnesse e stanno rivoluzionando il modo in cui ci muoviamo nelle città. Grazie agli algoritmi avanzati, l’AI consente, ad esempio, di ottimizzare le rotte, migliorare la sicurezza sulle strade e ridurre l’impatto ambientale

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L’AI è il motore che alimenta l’integrazione dei trasporti nelle smart city, rendendo la mobilità urbana più fluida, intelligente e sostenibile, in profonda connessione con la transizione ecologica. Queste tecnologie, lavorando insieme, creano un ecosistema urbano interconnesso, in grado di rispondere in modo adattivo e dinamico alle esigenze dei cittadini. In questo articolo esploreremo alcuni dei progetti più innovativi che stanno trasformando il futuro della mobilità.

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Intelligenza artificiale e mobilità: sempre più connessi

L’AI sta trasformando il settore della mobilità su diversi fronti grazie alla capacità di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale e di prendere decisioni autonome. Una delle applicazioni più evidenti è nei veicoli autonomi, dove l’intelligenza artificiale utilizza, tramite i sistemi ADAS, sensori, radar e telecamere per monitorare l’ambiente circostante, riconoscere ostacoli e pedoni e prendere decisioni di guida in frazioni di secondo. Questa tecnologia non solo riduce il margine di errore umano, ma promette di migliorare la sicurezza stradale riducendo gli incidenti causati da distrazione o stanchezza.

L’AI interviene anche nell’ottimizzazione delle rotte, permettendo ai veicoli e ai sistemi di trasporto pubblico di scegliere i percorsi più rapidi e meno trafficati, riducendo i tempi di viaggio e di conseguenza l’inquinamento. Inoltre nelle piattaforme di ride-hailing e car-sharing gli algoritmi di intelligenza artificiale ottimizzano la distribuzione dei veicoli in base alla domanda, migliorando l’efficienza e l’accessibilità del servizio. Infine, c’è aria di rivoluzione anche la gestione delle infrastrutture urbane, come i semafori intelligenti, che regolano il traffico in tempo reale per ridurre gli ingorghi, e i parcheggi smart, che guidano i conducenti verso posti liberi, minimizzando il tempo perso nella ricerca.

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I progetti più innovativi di AI applicata alla mobilità

Mentre tecnologie come i veicoli autonomi e le reti di trasporto intelligente stanno già dimostrando il potenziale dell’intelligenza artificiale nella mobilità, il futuro potrebbe riservarci innovazioni ancora più radicali. Dai taxi volanti ai droni per il trasporto merci, passando per i tunnel sotterranei ad alta velocità e i robot di consegna, stiamo assistendo alla nascita di nuovi paradigmi che ridefiniranno il modo in cui ci spostiamo nelle città e tra di esse. Questi progetti, alimentati dall’AI, ci avvicinano a una realtà in cui la mobilità sarà più veloce, più efficiente e, soprattutto, più interconnessa.

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Urban Air Mobility (UAM) e taxi volanti

L’Urban Air Mobility (UAM) è una delle frontiere più ambiziose e futuristiche della mobilità. L’idea alla base di questa innovazione è di sfruttare lo spazio aereo urbano, solitamente sottoutilizzato, per trasportare persone e merci in modo rapido ed efficiente. Al centro di questa rivoluzione ci sono i veicoli a decollo e atterraggio verticale elettrici (eVTOL), che promettono di superare i problemi di congestione stradale e ridurre drasticamente i tempi di viaggio nelle città.

Uno degli esempi più avanzati è Joby Aviation, una startup californiana che sta sviluppando un taxi aereo elettrico in grado di trasportare fino a quattro passeggeri con una velocità massima di 320 km/h e un’autonomia di circa 240 km. La visione della startup è quella di creare un servizio di trasporto urbano su richiesta, ma con il vantaggio di spostarsi per via aerea.

Anche Lilium, startup tedesca, sta progettando un jet elettrico per la UAM con capacità simili, ma con un’attenzione particolare all’ottimizzazione dell’autonomia e del carico. Il loro modello a cinque posti punta a rendere i voli urbani non solo più rapidi, ma anche più silenziosi e sostenibili rispetto agli elicotteri tradizionali, grazie all’uso di motori elettrici e una configurazione ad ala fissa. A dimostrazione della validità di questo progetto, Lufthansa ha annunciato una partnership con la startup per esplorare le opportunità che i veicoli eVTOL possono offrire.

Oltre alla mobilità per persone, la UAM potrebbe rivoluzionare anche il trasporto di merci, soprattutto in aree urbane congestionate. I droni cargo progettati per trasportare pacchi o forniture urgenti, come quelli di Elroy Air o Volocopter, si integrano perfettamente nel concetto di città intelligenti, dove la consegna di beni è gestita in modo autonomo e ottimizzato dall’AI.

Nonostante i progressi tecnologici, però, ci sono ancora diverse sfide da superare per rendere la UAM una realtà. Una delle principali riguarda la regolamentazione dello spazio aereo nelle città, che dovrà essere adattata per consentire un traffico sicuro e coordinato di veicoli volanti. Anche le infrastrutture dovranno essere organizzate di conseguenza, dal momento che si renderanno fondamentali i vertiporti, ovvero le piattaforme di decollo e atterraggio distribuite in modo strategico, integrate con le reti di trasporto esistenti. Milano e Bologna, ad esempio, li stanno progettando e in Lombardia i primi taxi potrebbero innalzarsi in volo già nel 2025.

Anche la fiducia del pubblico nei confronti dei veicoli volanti sarà indispensabile. Le tecnologie di intelligenza artificiale e di machine learning saranno essenziali per garantire che questi mezzi siano sicuri e affidabili in qualsiasi condizione, con sistemi di prevenzione degli incidenti e gestione del traffico aereo.

La Urban Air Mobility potrebbe diventare realtà già entro il prossimo decennio. Aziende come Airbus, Uber Elevate (ora parte di Joby Aviation) e Hyundai stanno facendo investimenti massicci in questo settore, con piani per avviare servizi commerciali entro i prossimi anni. Le basi per una futura rete di trasporto aereo urbano sono già state gettate.

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Platooning e camion autonomi per il trasporto su strade smart

Il platooning è una tecnologia che sfrutta l’intelligenza artificiale per permettere ai camion di viaggiare in convoglio, mantenendo una distanza ridotta tra i veicoli grazie alla comunicazione wireless Vehicle-to-Vehicle (V2V). In questa configurazione, un camion leader guida il gruppo, mentre i camion che seguono replicano i movimenti del primo, con una riduzione al minimo dell’intervento umano. Questo sistema consente di migliorare l’efficienza del trasporto su strada, riducendo la resistenza aerodinamica e, di conseguenza, il consumo di carburante e le emissioni di CO2.

Aziende come Peloton Technology e Einride hanno sviluppato soluzioni avanzate di platooning, combinando l’AI con la guida autonoma. Il vantaggio principale di questa tecnologia è l’ottimizzazione dei costi operativi per le flotte di trasporto merci. Inoltre il platooning riduce l’usura dei veicoli e migliora la sicurezza stradale, poiché i sistemi di AI sono in grado di reagire più rapidamente agli ostacoli e ai cambiamenti nel traffico rispetto agli esseri umani.

Nonostante le sue potenzialità, il platooning deve affrontare la necessità di infrastrutture stradali smart e di regolamentazioni specifiche per consentire operazioni su larga scala. Tuttavia, con il rapido sviluppo dei veicoli autonomi, il platooning è una delle soluzioni più promettenti per rivoluzionare la logistica su strada nel prossimo futuro.

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La rivoluzione Maas

Il concetto di Mobility as a Service (MaaS) rappresenta un cambiamento radicale nella mobilità urbana, dal momento che integra diverse modalità di trasporto – mezzi pubblici, car sharing, biciclette elettriche e persino taxi autonomi – in un’unica piattaforma digitale accessibile agli utenti. Grazie all’intelligenza artificiale i sistemi MaaS analizzano in tempo reale le preferenze degli utenti, le condizioni del traffico e la disponibilità dei mezzi, proponendo il percorso più efficiente e sostenibile. L’idea è di offrire un servizio su misura che possa sostituire l’uso dell’auto privata, migliorando l’efficienza del trasporto e riducendo l’impatto ambientale.

Progetti innovativi come Umob, come Moovit o come Telepass sono piattaforme che permettono agli utenti di pianificare e pagare i propri spostamenti attraverso diversi mezzi con un’unica app. Queste soluzioni non solo ottimizzano la mobilità, ma promuovono anche un utilizzo più intelligente delle risorse, spingendo le città a diventare meno congestionate e più sostenibili. Il sistema MaaS è ancora in fase di espansione, ma è uno dei pilastri della mobilità del futuro, grazie alla sua potenzialità di trasformare completamente il modo in cui ci spostiamo nelle città.

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L’intelligenza artificiale a supporto dei Park and Ride

I parcheggi scambiatori, meglio conosciuti come Park and Ride, o P+R, esistono già da alcuni anni, ma stanno cambiando il modo di vivere la mobilità urbana grazie al fatto che offrono interscambi fluidi tra mezzi sempre più green. Rappresentano infatti una soluzione efficace per tenere sotto controllo il traffico nei centri urbani, ridurre l’inquinamento acustico e atmosferico e favorire una maggiore intermodalità. Attive in molte città, tra cui Roma e Bologna, queste strutture sono state introdotte con successo, proponendo servizi come tariffe agevolate per chi utilizza il trasporto pubblico o i mezzi in sharing e offrendo ai pendolari un’opzione sostenibile e pratica.

I parcheggi scambiatori permettono agli automobilisti di lasciare la propria vettura, che sia di proprietà o a noleggio, alla periferia della città, per poi continuare il viaggio con mezzi di trasporto pubblico o in condivisione. Con l’integrazione dell’intelligenza artificiale, questi parcheggi stanno diventando ancora più efficienti. Grazie alle tecnologie avanzate possono fornire in tempo reale informazioni sulla disponibilità dei posti, consentire prenotazioni anticipate e integrarsi con le piattaforme MaaS. Progetti come ParkBee nei Paesi Bassi stanno sperimentando soluzioni che collegano i parcheggi scambiatori con le app di navigazione, come Google Maps o Waze, e con il trasporto pubblico, migliorando l’efficienza e riducendo i tempi di attesa.

Queste strutture offrono un grande vantaggio per ridurre la congestione del traffico nei centri cittadini, poiché incentivano l’uso di mezzi più sostenibili per il tratto finale del viaggio. Inoltre i parcheggi scambiatori possono adattarsi dinamicamente alle esigenze del traffico cittadino grazie all’AI, che ottimizza l’uso degli spazi e rende più semplice l’intermobilità. Proprio perché migliorano l’efficienza dei trasporti, anche questi sistemi supportano la transizione verso una mobilità urbana più sostenibile e rispettosa dell’ambiente.

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I modelli predittivi del Il laboratorio MORE a Firenze

Il progetto MORE (MObility Holistic Research) è un laboratorio di ricerca congiunto tra l’Università di Firenze, Ferrovie dello Stato e l’Istituto Universitario Europeo (EUI) e ha la sua sede presso la stazione di Santa Maria Novella a Firenze. Il laboratorio è formato da circa ottanta ricercatori provenienti da dieci dipartimenti universitari e da esperti di mobilità, trasporti e tecnologie innovative del FS Research Center, il centro studi delle Ferrovie dello Stato.

Gli obiettivi principali del progetto MORE sono focalizzati sull’innovazione della mobilità urbana attraverso l’uso dei Big Data e dell’intelligenza artificiale, con una visione orientata alla sostenibilità e alla sicurezza. Il laboratorio intende sviluppare modelli predittivi che possano anticipare i comportamenti di pendolari e viaggiatori e migliorare la pianificazione dei trasporti e del territorio, riducendo l’impatto ambientale e sociale della mobilità urbana.

Uno degli obiettivi centrali di MORE è fornire strumenti avanzati alle istituzioni locali per ottimizzare la gestione del traffico e la distribuzione delle risorse. Grazie all’integrazione di dati provenienti da diverse fonti, il progetto mira a creare algoritmi che non solo analizzano i flussi di traffico, ma che siano anche in grado di fare previsioni a lungo termine, ad esempio sull’impatto della costruzione di nuovi poli attrattivi in città, come teatri, scuole o centri sportivi.

Un altro obiettivo è quello di affrontare la complessità della mobilità in un contesto olistico, che consideri non solo le infrastrutture di trasporto ma anche i fattori sociali, economici e legali che influenzano gli spostamenti. Attraverso quest’analisi multidisciplinare, il progetto MORE punta a fornire un quadro completo delle dinamiche di mobilità e a promuovere una cultura ispirata ai principi della sostenibilità e della sicurezza, fornendo alle amministrazioni locali strumenti per ridurre le emissioni, ottimizzare i consumi energetici e migliorare la qualità della vita nelle città.

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Trasporti hyper-local: i robot consegneranno i pacchi

I trasporti hyper-local con robot di consegna autonomi rappresentano una delle innovazioni più futuristiche e avanzate nel campo della mobilità urbana. Questi piccoli veicoli autonomi, progettati per operare su distanze brevi, sono già in fase di sperimentazione in varie città per la consegna di pacchi, cibo e beni di consumo. Aziende come Starship Technologies e Nuro stanno guidando lo sviluppo di questi robot, che sfruttano l’intelligenza artificiale e la robotica avanzata per muoversi in città in sicurezza tra i pedoni e gli ostacoli, riducendo la necessità di intervento umano.

I robot di consegna autonomi sono in grado di navigare autonomamente attraverso i quartieri cittadini utilizzando sensori, radar, GPS e algoritmi di apprendimento automatico per pianificare percorsi ottimali e prevenire collisioni. Questi veicoli possono operare su marciapiedi e strade locali, rendendoli perfetti per il trasporto “ultimo miglio”, ovvero la fase finale della consegna, che spesso rappresenta la parte più complessa e costosa della logistica.

Il loro impatto sulla mobilità urbana potrebbe essere significativo: riducendo la dipendenza da veicoli più grandi per le consegne locali, anche i robot autonomi potrebbero contribuire a diminuire la congestione stradale e le emissioni di CO². Inoltre il loro utilizzo potrebbe portare a un’efficienza maggiore nelle consegne, con tempi di attesa più ridotti per i consumatori e costi inferiori per le aziende.

Una delle difficoltà principali rimane l’integrazione di questi robot in un ambiente urbano complesso, dove devono confrontarsi con pedoni, ciclisti, animali e altri veicoli. Tuttavia con i continui progressi nella guida autonoma e nei sistemi di intelligenza artificiale i robot di consegna rappresentano una soluzione promettente per i trasporti hyper-local.

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17/9/24

moveo by Telepass