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Così sviluppiamo la città del futuro

Franca Delmastro e Raffaele Bruno progettano sistemi al servizio delle smart cities, dalla mobilità amica dell’ambiente agli edifici sostenibili.

Auto elettriche condivise, percorsi pedonali su misura, edifici in grado di suggerire comportamenti virtuosi per ottimizzare il risparmio energetico: quando si parla di smart cities, le tecnologie che entrano in campo possono essere le più disparate. Gli esempi sopra in particolare raccontano alcuni progetti di Franca Delmastro e Raffaele Bruno, entrambi ricercatori dell’Unità di ricerca Ubiquitous Internet dell’IIT-CNR, che sviluppano sistemi per rendere le smart cities sempre più efficienti.

Muoversi in efficienza

“Una delle linee di ricerca che abbiamo sviluppato di più negli ultimi anni riguarda la mobilità condivisa, esordisce Bruno, mostrandoci le immagini di una vettura molto particolare, progettata e realizzata nell’ambito del progetto europeo Esprit.

Prese singolarmente, le auto di nuova concezione Esprit ricordano le city car a due posti, ma la peculiarità sta nella possibilità di collegarle velocemente tra loro per formare un’unica vettura, che ricorda un treno composto da più vagoni. Questa caratteristica permette di rendere più efficiente il sistema di car sharing. 

“Uno dei maggiori problemi del car sharing è la sostenibilità economica – illustra Bruno – perché le auto seguono i flussi degli spostamenti delle persone e tendono a concentrarsi in luoghi dove è difficile che qualcuno le prenda”. I quartieri periferici soprattutto, dove le auto rimangono a lungo inutilizzate, privando di fatto del servizio i cittadini che durante il giorno numerosi lavorano in centro città. “Per essere davvero efficiente, un servizio di car sharing deve prevedere operatori che regolarmente vadano a riprendere le macchine dai sobborghi per riportarle là dove servono. Ma tutto questo ha un costo, che non sempre è sostenibile”, prosegue. Da qui l’intuizione dei ricercatori, che hanno progettato un sistema dove un solo operatore può guidare un treno formato da otto veicoli elettrici verso le zone della città dove c’è maggiore richiesta. “Il nostro compito all’interno del progetto riguardava lo sviluppo di sistemi di simulazione in grado di mostrare cosa sarebbe successo nella pratica – precisa – oltre alla messa a punto di sistemi di decisione e controllo, che hanno l’obiettivo di gestire al meglio il sistema, minimizzando i costi”.

Da questa esperienza sono nati in seguito altri progetti, tra cui Replicate, uno studio per capire l’impatto dell’introduzione delle auto elettriche a Firenze, nell’ambito del quale gli studiosi hanno valutato l’efficienza delle colonnine di ricarica in città, scoprendo che ci sono ancora diversi aspetti da migliorare, tra cui i tempi di ricarica, ad oggi eccessivamente lunghi. Oltre al capoluogo toscano, tra le protagoniste del progetto europeo che ha studiato mobilità ed efficienza energetica, figurano le città di Bristol e San Sebastiàn.

Un passaggio su misura per te

“Anche su Pisa abbiamo un progetto in corso, che mira a una mobilità efficiente sui tragitti casa-lavoro e casa-scuola, sia con il car pooling che con servizi pedonali”, spiega Franca Delmastro.
“Tuttavia – Delmastro tiene particolarmente a questo punto – la vera forza delle nostre ricerche non consiste tanto nelle applicazioni (esistono servizi commerciali che riescono già molto bene a far incontrare domanda e offerta di passaggi e car-sharing) quanto nelle tecnologie e negli algoritmi che sviluppiamo”. Prendiamo, per esempio, quelli che che gli informatici chiamano “sistemi di raccomandazione”, i programmi automatici che ci suggeriscono i nuovi amici da aggiungere in un social o il prossimo libro da acquistare in uno store online. Gli stessi sistemi possono anche proporre il passaggio in car pooling più adatto alle nostre esigenze. “Abbiamo sviluppato sistemi di raccomandazione innovativi, in grado di scoprire le preferenze degli utenti in base a come questi si comportano quando passano in rassegna tutti i potenziali passaggi. Per esempio abbiamo scoperto che, nonostante non lo avessero dichiarato da nessuna parte, alcune persone non gradivano conducenti fumatori, perché tendevano, più o meno consapevolmente, a non accettare passaggi da profili di fumatori”. L’algoritmo, insomma, era riuscito a scoprire alcuni gusti dell’utente che erano sconosciuti persino all’utente stesso.

Monitorando la città

Il ragionamento sull’efficienza vale anche al di fuori dall’ambito della mobilità. In un contesto urbano, come può essere una città italiana, convivono una serie di sensori (per esempio termometri ambientali o sensori di umidità del terreno al servizio dei sistemi di irrigazione) che producono continuamente dati. Se a questi aggiungiamo i dati degli smartphone dei cittadini, che pure riescono a registrare e condividere tantissime informazioni, ecco che si intuisce la complessità del lavoro da fare per far fruttare al meglio la mole di informazioni raccolta.

“Nella pratica ci sono diversi ostacoli – spiega Bruno – e uno di questi riguarda l’eccessiva quantità di dati, che spesso sono ridondanti e difficili da gestire. Per questo spesso si ricorre a un data broker, cioè un dispositivo che fa da intermediario tra i sensori che producono i dati e i computer che li devono analizzare, filtrando solo le informazioni utili”. Tra i data broker sviluppati dal ricercatore, c’è una piattaforma in grado di collezionare i dati relativi alla gestione energetica di un edificio. “Per un progetto con la Regione Toscana abbiamo messo a punto un sistema per raccogliere e gestire informazioni sulle fonti e sulle attività delle persone all’interno degli uffici, con l’obiettivo di migliorarne l’efficienza energetica”.

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