Intelligenza artificiale e big data: il Politecnico di Milano nel progetto BeCamGreen per ridurre il traffico

Pubblicato il 9 Settembre 2017

Il Politecnico di Milano partecipa al progetto di ricerca e sviluppo BeCamGreen guidato da Indra, con l’obiettivo di sviluppare una soluzione basata su intelligenza artificiale e big data. La soluzione contribuirà alla riduzione del traffico e a promuovere nuove politiche di mobilità sostenibile.
Questa attività innovativa nell’ambito delle città digitali è finanziata e realizzata all’interno dell’iniziativa EIT Digital, organizzazione per la trasformazione digitale legata alla Commissione Europea

Il progetto intende sfruttare le ricerche precedenti per perfezionare e testare in uno scenario reale con traffico un prodotto commercializzabile e unico sul mercato. Il sistema consente di identificare automaticamente, in tempo reale e con alta precisione, il tipo di veicoli presenti sulla strada e il numero di persone a bordo, sia sui sedili anteriori e posteriori.

La soluzione consentirà alle autorità locali e agli altri gestori di infrastrutture di trasporto, come gli operatori stradali e di parcheggi, di capire i modelli di mobilità e di definire strategie e politiche volte a ridurre il traffico, promuovere l’utilizzo dei mezzi pubblici, i veicoli ad alta occupazione e a bassa emissione, migliorando la circolazione, la qualità dell’aria e riducendo il rumore. L’identificazione precisa e automatica dei veicoli e degli occupanti, unita all’elaborazione e analisi dei dati, consentirà: una migliore conoscenza del traffico, l’applicazione di sconti o sanzioni, tariffe variabili (ad esempio, nei parcheggi e pedaggi), restrizioni di acceso a certe strade (sopra tutto dei centri urbani) in base ai viaggiatori, tipo de veicolo, targa, etc. Inoltre, contribuirà anche a promuovere tra i cittadini l’uso dei mezzi pubblici, i veicoli condivisi, quelli ad alta occupazione, quelli a bassa emissione, parcheggi dissuasivi, ecc.
Attualmente, l’implementazione effettiva di queste misure e il rilevamento delle infrazioni richiedono la sorveglianza e il controllo dissuasivo da parte delle autorità competenti, il che rende l’applicazione complessa e poco effettiva.

BeCamGreen intende completare lo sviluppo di un prodotto commerciale automatico, affidabile e con un costo ragionevole al fine di rispondere ad una necessità reale del mercato, in quanto si tratta di una soluzione sempre più richiesta nelle gare per le autostrade di Paesi come gli Stati Uniti, dove si facilita la costruzione di corsie speciali, e per lo sviluppo di strategie di limitazione del traffico in alcune città europee.

BeCamGreen svilupperà una soluzione automatica e non invasiva grazie all’implementazione delle tecnologie più all’avanguardia di big data, visione artificiale, deep learning e analisi multispettrale. In quest’ottica il Politecnico di Milano si occuperà dello sviluppo di un motore big data per rilevare e prevedere lo stato del traffico integrando in tempo reale le informazioni di tutti i tipi di sensori IoT, le reti sociali, gli open data e il sottosistema di visione sviluppato per il progetto. Questo motore di macro dati in tempo reale fornirà informazioni preziose che aiuteranno i gestori a prendere decisioni, a convalidare e a migliorare le loro strategie di gestione della mobilità.

Fonte: TTS Italia