Mai come oggi incalza il dibattito internazionale circa l’opportunità di integrare soluzioni tecnologiche fondate su sistemi di IA all’interno delle aree urbane, dando vita al fenomeno delle città intelligenti. Secondo un’analisi di Guidehouse Insights, il mercato delle applicazioni di intelligenza artificiale per le smart city potrebbe raggiungere quota 6,5 miliardi di dollari entro il 2032. Previsto un tasso composto di crescita annuale superiore al 28%.
Come ha illustrato la ricerca “Intelligenza artificiale e sviluppo urbano” (2021) effettuata su input della Commissione per lo sviluppo regionale del Parlamento europeo, il termine città intelligente “si riferisce in generale a un insieme integrato di iniziative volte a utilizzare le tecnologie digitali, compresa l’IA, per migliorare il benessere e la qualità della vita”. Lo studio precisa poi che “non tutte le città intelligenti sono necessariamente basate sull’IA”, e che applicare l’intelligenza artificiale al contesto urbano può offrire più vantaggi (“dal miglioramento della gestione urbana e del sostegno al processo decisionale, al lancio di servizi nuovi o migliorati per i cittadini e alla creazione di nuove opportunità economiche”).
Ciò detto, viene anche spiegato che l’impiego dell’intelligenza artificiale per le smart city “è caratterizzato da una serie di rischi, in parte condivisi da altre tecnologie digitali”, citando quindi la gestione di dati personali che può comportare pericoli per la sicurezza e la vita privata. E ancora, i rischi correlati alle prestazioni, che interessano il cosiddetto effetto “scatola nera” creato dagli algoritmi di IA ad autoapprendimento, in grado di generare oppure riprodurre pregiudizi nonché di condurre a decisioni errate.
Progetti di intelligenza artificiale per città intelligenti
Un esempio di sperimentazione di intelligenza artificiale per le smart city trova spazio a Berlino, dove Siemens sta utilizzando la tecnologia del gemello digitale (digital twin) per lo sviluppo di un distretto urbano – Siemensstadt Square – al 100% neutrale dal punto di vista delle emissioni di CO2 e al 100% privo di barriere architettoniche.
Parliamo di un gemello digitale olistico che, oltre ad utilizzare i dati inerenti la forma degli edifici e il tracciato delle strade, può sfruttare anche i dati in real time relativi all’energia elettrica e ai trasporti.
Dalla Germania all’Italia, dove in tema di mobilità urbana ed extraurbana la startup G-move ha brevettato un sensore in grado di rilevare i flussi sui mezzi pubblici, così da verificare l’affollamento dei bus e dei tempo reale. Un altro esempio nazionale è rappresentato da iCam3D, dispositivo che ricostruisce in 3D i sinistri stradali direttamente sul luogo dell’incidente e pensato per essere di aiuto alle forze di polizia. L’operatore può infatti raccogliere in 3D, nell’arco di pochi minuti, tutte le informazioni necessarie al rilievo documentale, planimetrico, metrico e fotografico, riducendo dell’80% il tempo utile all’operazione ed evitando i blocchi del traffico che, com’è inevitabile, avvengono in questi casi.
