Quando l’idea di smart city parte dal traffico, grande e storico problema di Roma, entrano in gioco innovazioni tecnologiche come i sensori di immagine intelligenti. In questo caso, ci pensa l’intelligenza artificiale. Nei tre progetti sperimentali lanciati da Citelum, Envision e Sony, la capacità di elaborazione dei dispositivi connessi IMX500 agirà sui parcheggi, sul trasporto pubblico e sugli attraversamenti pedonali della capitale. Il tutto, nel rispetto della privacy e sfruttando le infrastrutture esistenti.
Le parole chiave dell’intervento sono gestione, ottimizzazione e sostenibilità. Gli obiettivi portano invece alla riduzione del traffico, dell’inquinamento, dell’affollamento sui mezzi pubblici e degli incidenti.
La sperimentazione avviata a giugno 2021 sfrutterà l’intelligenza dei sensori di immagine Sony per raccogliere dati e quantificare i problemi della città. Sempre nell’ottica di mitigarli attraverso servizi digitali e pianificazione strategica.
Gli ambiti di azione sono:
Inoltre, il sistema connesso si prefigge di condurre un’analisi quantitativa della distanza media tra veicoli e pedoni. Un parametro chiave per meccanismi di segnalazione installati agli attraversamenti e prevenire gli incidenti.
I sensori Sony presentano una configurazione a strati formata da un chip pixel e da un chip logico. Poiché il segnale acquisito dal chip pixel è elaborato tramite intelligenza artificiale sul sensore, non servono processori ad alte prestazioni o memoria esterna.
Il sistema installato nella sperimentazione di Roma consente dunque di estrarre in tempo reale i metadati derivati dalle informazioni relative a parcheggi, pedoni e passeggeri alle fermate. I dati non vengono né salvati né trasmessi dal sensore, nel rispetto delle leggi sulla privacy. In questo modo, la città riduce anche la larghezza di banda necessaria per trasmettere i dati, utilizzando anche le reti già esistenti, e abbattere così i costi energetici e di comunicazione.
Nel dettaglio dell’applicazione romana, il centro ospita dei puntali smart Genius costituiti da due sensori di immagine rivolti verso le strade circostanti e i posteggi. Nella fase preliminare, si è provveduto all’addestramento di una rete neurale all’identificazione dei parcheggi liberi, del numero di passeggeri in attesa alle fermate e in salita/discesa dai mezzi e dei pedoni in attraversamento.
Il modello di business SeaaS (Sensing as a Service) di Sony sostiene i progetti di smart city nel mondo
I dati raccolti vengono poi immediatamente elaborati dal sensore interno al puntale utilizzando le reti neurali, e successivamente inviati alla piattaforma cloud di Envision. Le coordinate del parcheggio disponibile vengono quindi indicate in tempo reale sul dispositivo mobile usato dall’automobilista. Stesso processo per le pensiline smart: le informazioni approdano al software di riferimento, che le aggrega e le rende fruibili a chi gestisce la rete di trasporto pubblico.
Parte così un valido esempio di intelligenza artificiale a servizio dei centri urbani, dell’ambiente e del benessere dei cittadini.
