Il futuro dei veicoli connessi: presto parleremo di edge computing e network slicing con la stessa naturalezza di quando scegliamo un film in streaming o paghiamo in contactless. Nuovi termini, nuove interazioni con i mezzi di trasporto, diverse modalità di fruire dei servizi digitali pubblici e privati legati alla mobilità intelligente.
Smart mobility significa per esempio connettere, in modo costante, il nostro veicolo con la strada, il nostro cellulare con un autobus oppure le nostre biciclette tra loro. Ma la pratica di questa integrazione passa per l’infrastruttura 5G. Tecnologie, reti, applicazioni: la Genova Smart Week ci racconta cosa sta per arrivare.
Nel corso degli anni, la narrazione della mobilità intelligente si è ancorata al concetto di connessione: un veicolo o una infrastruttura sono smart se dispongono o forniscono connessioni wireless. Come “partecipante” allo scambio, il veicolo fornisce dati: posizione, velocità, parametri di guida e del motore, attività svolte a bordo, ecc.
La promessa della smart mobility passa dalla connessione continua tra veicolo e strada e tra veicolo e veicolo
Oggi, però, raccontiamo una smartness decisamente più avanzata. I nuovi standard V2V (Vehicle-to-Vehicle) e V2X (Vehicle-to-Everything) hanno rivalutato il ruolo del mezzo di trasporto come centrale sensoriale, nella sua costante collaborazione IoT con gli oggetti più vicini e con l’infrastruttura.
Sul fronte tecnologico, si fanno strada i concetti di network slicing, edge computing, mapping e geomatica avanzati, reti basate su nodi mobili e servizi virtualizzati.
Cosa significa in concreto? L’attuale dibattito sui veicoli connessi riguarda:
A livello infrastrutturale, gli esperti si interrogano soprattutto sull’importanza del network slicing e dell’edge computing nell’esplicitare le potenzialità del 5G. Serve infatti una rete pervasiva, a bassa latenza (nessun ritardo percepibile tra richiesta e risposta) e alta capacità (in grado di accogliere tanti utenti). Alla necessità di “affettare” la rete wireless, per dedicarla in maniera differenziata alle diverse applicazioni, si affianca dunque l’elaborazione periferica dei dati.
Qui entra in gioco l’edge computing, un aspetto architetturale ICT che riguarda la raccolta e l’elaborazione dei dati al confine tra un dominio e l’altro (es. tra veicolo e torre 5G) e non tramite data center centrali. In periferia, insomma, i dati grezzi provenienti dai sensori sul campo vengono processati in breve tempo e resi disponibili all’utente in forma raffinata, sintetica e sicura.
Ma in sostanza, cosa ci dobbiamo aspettare nel (relativamente) breve termine? Il pulmino autonomo guidato in remoto nei tratti più impegnativi e l’autobus che fa diventare verde il semaforo quando si avvicina a un incrocio. Oppure il sistema che segnala ai mezzi pubblici il rischio di collisione con pedoni, ciclisti e monopattini.
Sul fronte prezioso dei dati, intelligenza artificiale ed edge computing sono pronti a fare la loro parte, fornendo ai gestori del traffico e ai conducenti informazioni in tempo reale.
