Figura 1 – Move2CCAM Rural Autonomous Shuttle Bus Use Case @BABLE
Abstract
L’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta un’opportunità chiave per migliorare la mobilità nelle aree interne, caratterizzate da limitate infrastrutture di trasporto. In Italia, progetti pilota come autobus on-demand e piattaforme digitali integrate stanno sfruttando l’IA per ottimizzare i servizi di trasporto, ridurre i costi operativi e migliorare la qualità della vita dei residenti. Le principali aree di sviluppo includono l’ottimizzazione dei trasporti pubblici attraverso la pianificazione intelligente dei percorsi e la gestione della flotta, servizi di mobilità on-demand, come il ride-sharing e i veicoli autonomi, e l’analisi dei dati per migliorare la pianificazione urbana. Inoltre, l’IA può migliorare l’accessibilità e l’inclusione, personalizzando i servizi per rispondere alle esigenze specifiche degli utenti, offrendo informazioni in tempo reale e prevedendo l’effetto delle infrastrutture future. Queste innovazioni promettono di rendere il trasporto nelle aree interne più efficiente, sostenibile e accessibile.
Keywords: overtourism, cambiamento climatico, mobilità
L’intelligenza artificiale (IA) sta emergendo come una soluzione cruciale per affrontare i problemi legati alla mobilità nelle aree interne, dove le infrastrutture di trasporto spesso non soddisfano pienamente le esigenze della popolazione. Queste aree sono caratterizzate da una scarsa densità di popolazione e da un’ampia distribuzione geografica, il che rende difficile implementare reti di trasporto efficienti e sostenibili con i modelli tradizionali. L’IA offre nuove opportunità per ottimizzare i trasporti, ridurre i costi operativi e migliorare l’accessibilità ai servizi di trasporto, rivoluzionando il modo in cui i residenti delle aree interne si muovono e interagiscono con il territorio.
Iniziative in Italia
In Italia, diversi progetti pilota hanno iniziato a sfruttare le potenzialità dell’IA per migliorare la mobilità nelle aree interne. Questi progetti stanno portando avanti nuove idee e modelli operativi che utilizzano le tecnologie più avanzate per affrontare le sfide specifiche del territorio.
- Autobus On-Demand: L’uso di applicazioni mobili basate su IA per gestire il trasporto pubblico è uno degli approcci più innovativi. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono ottimizzare i percorsi degli autobus in base alle richieste degli utenti, creando un sistema di trasporto su richiesta che elimina le fermate non necessarie e riduce i tempi di attesa. Questo approccio flessibile è particolarmente utile nelle aree interne, dove la bassa domanda di trasporto pubblico rende insostenibili i percorsi tradizionali fissi.
- Piattaforme Digitali Integrate: Un altro importante sviluppo è rappresentato dalle piattaforme digitali che combinano diversi mezzi di trasporto, sia pubblici che privati. Queste piattaforme semplificano l’accesso ai servizi di trasporto e facilitano la pianificazione dei viaggi, integrando autobus, car sharing, taxi e persino servizi di ride-sharing. In questo modo, i residenti delle aree interne possono beneficiare di un sistema di trasporto interconnesso e più flessibile.
Figura 2 – campagna per il TPL e tariffe agevolate @Calabria Europa
Principali Aree di Sviluppo
L’IA offre possibilità straordinarie per migliorare i trasporti nelle aree interne, affrontando problemi di efficienza, accessibilità e sostenibilità. Le principali aree di sviluppo includono:
- Ottimizzazione dei Trasporti Pubblici
- Pianificazione dei Percorsi
- L’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati sul traffico, sulle abitudini di viaggio e sulle condizioni stradali per ottimizzare i percorsi degli autobus e dei mezzi pubblici. Questo processo riduce i tempi di attesa e migliora l’efficienza generale del sistema di trasporto. Inoltre, l’IA può adattarsi rapidamente alle variazioni della domanda, offrendo un servizio più flessibile.
- Gestione della Flotta: Attraverso il monitoraggio continuo dei veicoli tramite sensori e sistemi IoT, l’IA può prevedere quando un veicolo ha bisogno di manutenzione, prevenendo guasti e riducendo i tempi di inattività. Questo miglioramento della gestione della flotta non solo aumenta la sicurezza del trasporto pubblico, ma contribuisce anche a ridurre i costi operativi e a prolungare la vita utile dei veicoli.
- Servizi di Mobilità On-Demand
- Ride-Sharing e Carpooling Le piattaforme basate su IA per il ride-sharing e il carpooling sono in grado di coordinare in modo efficiente i viaggi tra diversi utenti, ottimizzando i percorsi e riducendo il numero di veicoli in circolazione. Nelle aree interne, dove i servizi di trasporto pubblico possono essere scarsi, questi sistemi rappresentano una valida alternativa per la mobilità quotidiana. Inoltre, riducendo il numero di veicoli privati in circolazione, si diminuisce anche l’impatto ambientale.
- Veicoli Autonomi: I veicoli autonomi, guidati da IA, rappresentano un’altra frontiera della mobilità nelle aree interne. Questi veicoli possono offrire un trasporto affidabile e accessibile in zone rurali con bassa densità di popolazione, dove la presenza di mezzi di trasporto convenzionali è limitata o assente. Grazie alla loro capacità di operare senza conducente, i veicoli autonomi possono ridurre i costi del trasporto pubblico e aumentare la copertura del servizio.
- Analisi dei Dati e Pianificazione Urbana
- Raccolta di Dati L’uso di sensori, dispositivi IoT e telecamere per la raccolta di dati in tempo reale sul traffico e sulle condizioni stradali permette di ottenere informazioni precise su come vengono utilizzati i mezzi di trasporto nelle aree interne. L’IA può quindi elaborare questi dati per identificare le aree di miglioramento e suggerire modifiche alle infrastrutture esistenti o la creazione di nuove infrastrutture.
- Simulazioni e Previsioni: Le simulazioni basate su modelli di IA possono essere utilizzate per prevedere l’impatto di nuovi progetti infrastrutturali o di modifiche ai servizi di trasporto esistenti. Questo strumento consente ai decisori di pianificare meglio gli investimenti, identificando le soluzioni più efficaci per migliorare la mobilità nelle aree interne.
- Miglioramento dell’Accessibilità e dell’Inclusione
- Servizi Personalizzati L’intelligenza artificiale permette di personalizzare i servizi di trasporto in base alle esigenze individuali degli utenti, offrendo soluzioni specifiche per persone con disabilità, anziani o individui con esigenze di mobilità particolari. Questo livello di personalizzazione è cruciale per garantire che tutti i cittadini, indipendentemente dalle loro condizioni, abbiano accesso a un sistema di trasporto efficiente e sicuro.
- Informazioni in Tempo Reale Le applicazioni basate su IA possono fornire agli utenti informazioni aggiornate su orari, ritardi, condizioni del traffico e percorsi alternativi, migliorando significativamente l’esperienza di viaggio. Questo tipo di servizio è particolarmente utile nelle aree interne, dove i trasporti pubblici potrebbero essere meno frequenti e gli utenti hanno bisogno di essere informati in modo preciso per pianificare al meglio i loro spostamenti.
Sfide e Opportunità
Sebbene l’adozione dell’IA nella mobilità delle aree interne offra numerosi vantaggi, ci sono anche sfide da affrontare. Una delle principali è la necessità di investire in infrastrutture tecnologiche adeguate, come reti di sensori e connettività avanzata, che permettano il funzionamento delle applicazioni basate su IA. Inoltre, vi è la questione della resistenza al cambiamento, poiché l’introduzione di tecnologie avanzate potrebbe incontrare ostacoli legati alla mancanza di competenze digitali o a una certa diffidenza verso l’automazione.
Tuttavia, i benefici potenziali sono enormi. L’IA può contribuire a superare molti dei limiti che caratterizzano il trasporto nelle aree interne, come la mancanza di servizi regolari, la frammentazione delle reti di trasporto e l’isolamento geografico. In prospettiva, lo sviluppo e l’adozione di queste tecnologie possono migliorare notevolmente la qualità della vita nelle aree rurali, promuovendo un maggiore accesso a opportunità economiche e sociali, e riducendo le disparità tra le aree urbane e quelle meno sviluppate.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale ha il potenziale di rivoluzionare la mobilità nelle aree interne, trasformando il modo in cui le persone si spostano e accedono ai servizi. Grazie all’ottimizzazione dei trasporti pubblici, ai servizi di mobilità on-demand, all’analisi dei dati e alla personalizzazione dei servizi, l’IA offre soluzioni innovative per superare le sfide legate alla mobilità nelle aree a bassa densità di popolazione. Tuttavia, per sfruttare appieno questi benefici, è necessario un impegno costante da parte delle istituzioni pubbliche per investire nelle infrastrutture e nelle tecnologie necessarie.
Con politiche di sostegno adeguate e una visione a lungo termine, l’intelligenza artificiale può diventare uno strumento fondamentale per migliorare la mobilità nelle aree interne, contribuendo a uno sviluppo territoriale più equilibrato e sostenibile.
Figura 3 – Classificazione aree interne in Italia @ISTAT
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- Litman, T. (2018). Autonomous Vehicle Implementation Predictions. Victoria Transport Policy Institute.
- Shladover, S. E. (2018). Connected and Automated Vehicle Systems: Introduction and Overview. Journal of Intelligent Transportation Systems.
- Helena Biancuzzi, Francesca Dal Mas, Maurizio Massaro, Carlo Bagnoli, “La mobilità intelligente: miglioramento del well-being e salvaguardia dell’ecosistema”, in European journal of volunteering and community-based projects Vol.1, No 2; 2024
- Maria Teresa Baldassarre, Vita Santa Barletta, Giuseppe Pirlo, Miichele Scalera, “La mobilità sostenibile nelle Smart city: Prospettive, sfide e soluzioni”, in Iconocrazia, n. 23, 2023
- Di Ruocco, I. (2022). Resilient marginal cities by encouraging intermodality strategies. TeMA-Journal of Land Use, Mobility and Environment, 15(3), 377-396.
