Il fine ultimo per una città che vuole diventare “smart” deve essere quello di offrire dei servizi evoluti che permettano di migliorare la qualità della vita dei cittadini grazie alla tecnologia (la cui funzione è strumentale): in questo processo i dati assumono un ruolo centrale.
Al riguardo, nell’ambito del progetto di realizzazione della smart city, il Comune di Trento ha voluto impostare l’utilizzo di un’unica piattaforma di gestione dei dati (che si chiama Digital Hub) per integrare e valorizzare tutte le informazioni di cui si dispone, nell’ottica di superare la suddivisione in silos e integrare le informazioni e i dati nelle varie applicazioni e servizi in una logica di interoperabilità. In questo, dunque, il Digital Hub si pone l’obiettivo di creare un sistema volto a gestire il layer dei dati permettendo di importarli da sorgenti diverse (IoT, sensori disposti sul territorio, ecc..), portarli nel data lake, aggregarli e sviluppare dei sistemi di data processing ed analysis con il fine ultimo di esportarli e metterli a disposizione per tutte le tipologie di servizi (applicazioni di servizi web, dashboard, data analysis, control room, portali, ecc..).
Al riguardo si citano alcuni esempi di attività che si stanno realizzando anche nell’ambito di alcuni progetti europei. Si ricorda, ad esempio, il progetto di Stardust, promosso nell’ambito dell’iniziativa Horizon 2020, in cui si è iniziato ad implementare dei sensori annegati nell’asfalto per gestire le informazioni dell’occupazione dei parcheggi dei disabili e di carico e scarico. Inoltre, attraverso il progetto C-Roads Italy 2, si sta lavorando per portare la stessa tecnologia per tutti i parcheggi di pagamento; si rileva, ad esempio, la possibilità di portare l’informazione che proviene dai sensori all’interno del Digital Hub per poi portare l’informazione ai cittadini in molti modi tramite delle API standard. Ciò permette, altresì, alle diverse amministrazioni di effettuare un’analisi sull’occupazione dei parcheggi, in modo da valutare l’implementazione di eventuali nuove stazioni di parcheggio.
Un ulteriore esempio dell’uso di tecnologie di Big Data e Artificial Intelligence è relativo a quando il dato proviene non dal sensore ma da telecamere che possono essere posizionate, ad esempio, vicino ad un attraversamento pedonale insieme a dei sensori per riuscire a intercettare gli spostamenti sia di pedoni sia di ciclisti ed automezzi così da migliorare questi algoritmi (grazie a tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning) e fare in modo di utilizzare degli attuatori che diano segnalazioni sia per i pedoni sia per le macchine e migliorare il livello di sicurezza. Si tratta di attività per le quali si richiede una componente tecnologica on the edge quindi direttamente sul posto.
Un’altra attività combina l’utilizzo di telecamere, Intelligenza Artificiale e aggregazione delle informazioni all’interno del Digital Hub per portare informazioni nella control room della polizia locale ma in prospettiva anche in una smart city control room che aggreghi tutte le informazioni, consiste nell’analisi delle riprese video (posizionate sia su piazze o luoghi pubblici sia lungo le strade) per riuscire a individuare delle situazioni potenzialmente pericolose. L’attività è utile soprattutto per verificare la creazione di eventuali assembramenti, tentativi di furto o incidenti. In particolare, all’interno della città di Trento si rilevano oltre 600 telecamere, sarebbe impensabile per la centrale di polizia seguirle tutte, per tali ragioni assume rilievo l’analisi dei video e l’utilizzo di Intelligenza Artificiale per poter poi fornire un alert, verificare l’informazione e fare in modo che questa possa essere utilizzata (prima tramite una gestione interna all’amministrazione ma poi portata esternamente a tutti cittadini).
In questo contesto si assiste ad un aumento della variabilità della mobilità, ovvero ad una maggiore dinamicità nei modelli di mobilità, nonché al cambiamento di chi gestisce l’informazione del trasporto, l’informazione del pagamento (ad esempio dei parcheggi, del trasporto pubblico, ecc..), oltre che alla presenza sul mercato di nuovi player e al consolidamento di nuove forme di mobilità (si pensi ad esempio alla mobilità elettrica). Si tratta di cambiamenti che devono essere gestiti, richiedendo la capacità di relazionarsi con soggetti diversi, oltre che essere in grado di raccogliere informazioni ed aggregarle: è questo il primo passo per lo sviluppo di servizi evoluti.
