Portare l'intelligenza artificiale nella gestione del traffico: Città intelligenti, sistemi intelligenti
Mentre le città di tutto il mondo crescono senza sosta, i leader devono costruire spazi urbani intelligenti e connessi in cui sia piacevole vivere e in cui sia facile muoversi. Per anni, fin dai miei studi all'Instituto Superior Técnico di Lisbona, sono stato affascinato dal potenziale dell'IA. Ho collaborato con il Servizio Geologico degli Stati Uniti e con progetti sostenuti dalla NASA per produrre mappe accurate di Marte. Insieme ai miei colleghi di Schréder Hyperion, stiamo cercando di utilizzare l'IA per risolvere una delle più grandi sfide affrontate dagli abitanti delle città di tutto il mondo: come eliminare gli ingorghi?
Semplicemente scorre, fino a che non lo fa più
Una delle principali sfide che le città intelligenti devono affrontare è la gestione della congestione del traffico e il miglioramento della mobilità dei cittadini. Il flusso del traffico influisce non solo sull'efficienza e sulla produttività della vita urbana, ma anche sull'ambiente, sulla salute e sulla sicurezza delle persone. Per questo motivo, è fondamentale che le città intelligenti monitorino e ottimizzino il flusso del traffico utilizzando soluzioni innovative basate su dati e tecnologia.
Il nostro nuovo libro bianco, Studio sull’analisi del traffico con la visione computerizzata, illustra come l'intelligenza artificiale possa aiutare le autorità urbane a misurare i flussi di traffico nel rispetto della privacy, senza l'intervento umano (con conseguente risparmio di tempo e denaro) e fornendo dati utili e dettagliati su come e quando i cittadini utilizzano le strade. La comprensione dei flussi di traffico è fondamentale per ottimizzare la mobilità negli spazi pubblici, ma le misure tradizionali per il loro monitoraggio richiedono molta forza lavoro, mancano di informazioni particolareggiate sul tipo di veicolo e possono perdere dettagli vitali.
Nel nostro progetto, sostenuto dal gruppo portoghese del programma Horizon 2020 dell'UE, abbiamo utilizzato l'infrastruttura di illuminazione urbana per testare una soluzione per misurare il flusso di traffico agli incroci principali. È stato utilizzato un dispositivo di edge computing alimentato dall'intelligenza artificiale installato negli apparecchi di illuminazione pubblica. Questi dispositivi sono stati dotati di due sensori di visione utilizzati per diverse applicazioni sul traffico. Sono stati avviati tre progetti pilota dimostrativi a Lisbona, nei comuni di Cascais, Loures e Oeiras, che hanno riguardato nove incroci; i risultati hanno dimostrato che l'intelligenza artificiale è molto utile per il monitoraggio del traffico e può contribuire a sostenere progetti futuri in questi luoghi.
Sono stati installati dei sensori agli incroci principali dell'area metropolitana di Lisbona per analizzare la densità del traffico
Dare valore ai sensori
In questi nove incroci abbiamo installato una telecamera, un sensore acustico e un radar sul lampione. In questo modo il sistema è stato in grado di rilevare pedoni, auto, biciclette, camion... il traffico in transito. Gli incroci più trafficati sono stati monitorati 24 ore su 24, dove si prevede un elevato flusso di traffico e situazioni di potenziale conflitto, soprattutto nelle ore di punta. Negli altri incroci, abbiamo osservato le aree residenziali nelle ore notturne, con l'obbiettivo di individuare i momenti di potenziale inquinamento acustico.
I dati sono stati raccolti per due mesi e per ogni dispositivo sono stati raccolti circa 30 giorni di dati. I dettagli tecnici completi sono riportati nel libro bianco, ma la cosa importante da notare è che nessun essere umano ha monitorato i dati: tutto è stato fatto dall'intelligenza artificiale. L'algoritmo Deep SORT è stato utilizzato per tracciare gli oggetti rilevati dal modello di visione, che sono stati poi contati. Le diverse angolazioni della telecamera hanno permesso all'IA di distinguere auto, autobus, camion, moto e biciclette.
All'inizio abbiamo fatto un breve controllo manuale per assicurarci che i veicoli venissero registrati correttamente, e l'uso successivo ha dimostrato che era così: a un certo punto il sistema ha smesso di segnalare i veicoli, ma improvvisamente ha registrato molti pedoni. Un rapido controllo ha rivelato che la strada era stata chiusa per una maratona!
Privacy by Design significa vita al confine
Una delle maggiori preoccupazioni per le infrastrutture delle smart city è come bilanciare la privacy dei cittadini con sistemi che forniscano informazioni significative. Per anni Schréder ha lavorato su come trovare questo equilibrio e una delle soluzioni più efficaci è nota come "edge processing". Elaborando i dati più vicino al "confine" della rete - dove si trova l'apparecchio di illuminazione, il palo o il sensore - i dati possono rimanere dove sono necessari, invece di far rimbalzare le informazioni da e verso il cloud o un server proprietario che potrebbe trovarsi a centinaia di chilometri di distanza. Invece di inviare immagini, il sensore invia solo una piccola quantità di dati di testo e una marca temporale al cloud per segnalare il passaggio di un certo tipo di veicolo. Nessuna immagine, nessun suono. In questo modo si risparmia anche tempo di elaborazione.
Abbiamo perfezionato gli algoritmi di intelligenza artificiale che girano nel minuscolo computer sul lampione; con questo progetto, l'obbiettivo è sviluppare un nuovo paradigma di infrastruttura urbana localizzabile, interoperabile, sicura dal punto di vista cibernetico, resiliente, distribuita, autonoma e connessa, che servirà da spina dorsale per l'implementazione di tecnologie e apparecchiature abilitanti per la transizione verso una città intelligente. Una città in cui possiamo vedere come scorre il traffico senza compromettere la privacy dei cittadini.
Osservazione potenziata dall'intelligenza artificiale
Questo studio iniziale ha fornito una serie di informazioni sul volume di traffico in diverse ore del giorno, sul traffico nelle ore di punta e su interessanti dettagli sull'utilizzo delle strade. Ad esempio, un incrocio ha mostrato un picco anomalo di traffico in direzione nord il sabato. Questo picco è simile ai valori osservati per l'ora di punta, anche se un po' più tardi (il picco va fino alle 11), il che probabilmente corrisponde alle auto che si recano al centro commerciale che si trova pochi metri a nord della rotatoria.
Informazioni come queste possono aiutare le città a prendere decisioni migliori sui flussi di traffico. Ad esempio, l'autorità potrebbe regolare la tempistica dei semafori per far sì che chi si reca al centro commerciale lo raggiunga più rapidamente. Gli urbanisti che notano un elevato traffico di biciclette su determinate strade potrebbero decidere di costruirvi delle piste ciclabili. Dati migliori possono consentire di prendere decisioni migliori e le soluzioni di intelligenza artificiale possono fornire informazioni più dettagliate sui flussi di traffico per un periodo più lungo rispetto agli osservatori umani.
Questo progetto rappresenta il successo dell'implementazione di un dispositivo di edge computing alimentato dall'intelligenza artificiale per la misurazione del flusso di traffico agli incroci principali, basato su un multi-sensore, che è stato in grado di rilevare l'impatto del traffico nelle ore di punta e di fornire preziose informazioni sui modelli di flusso del traffico. Inoltre, la soluzione è stata in grado di recuperare dati significativi sia di giorno che di notte, dimostrando la sua fattibilità. Questo progetto è un passo in avanti verso lo sviluppo di un nuovo paradigma per le infrastrutture urbane di domani, in cui gli ingorghi saranno, si spera, un ricordo del passato.
Scarica il libro bianco per maggiori informazioni
Informazioni sullo scrittore
Affascinato dalla scienza fin da giovane, dopo essersi laureato al Técnico, la più grande scuola portoghese di ingegneria, scienza e tecnologia, Lourenço ha dedicato 14 anni all'esplorazione della geologia di Marte e di alcuni suoi analoghi terrestri, sia attraverso il telerilevamento che con un faticoso lavoro sul campo (in Antartide, nell'Artico e nei deserti).
Nel 2019 è stato uno dei primi dipendenti a entrare a far parte di Schréder Hyperion, il nostro Centro di Eccellenza per le Smart City. Si è unito al team perché è convinto che la tecnologia, e in particolare l'intelligenza artificiale, possa diventare una risorsa importante per affrontare le problematiche urbane e migliorare la vita. Si concentra sullo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale per le Smart City, per migliorare la tecnologia della mobilità urbana e delle infrastrutture pubbliche intelligenti, dall'ideazione ai prototipi.
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