The Urban Mobility Council ha presentato a Milano i risultati di due importanti ricerche condotte dal Politecnico di Milano e dal MIT Senseable City Lab, che dimostrano come l'intelligenza artificiale possa trasformare radicalmente l'approccio alla sicurezza stradale urbana.
Il think tank della mobilità, promosso dal Gruppo Unipol e giunto alla sua quarta edizione, si avvale dell'alto Patrocinio del Parlamento europeo e del sostegno di numerose istituzioni nazionali e locali.
Il primo studio, sviluppato dal Politecnico di Milano in collaborazione con UnipolTech, ha dato vita a “RoadSafeAI”, un innovativo modello di intelligenza artificiale capace di stimare il rischio stradale urbano attraverso l'analisi diretta delle immagini della rete stradale, integrate con dati telematici sulle frenate brusche registrate dai dispositivi black box installati sui veicoli.
La ricerca si è concentrata su un'area centrale di 25 chilometri quadrati a Milano, dove tra il 2023 e il 2024 sono stati rilevati oltre 80.000 eventi di decelerazione improvvisa, considerati potenziali indicatori di rischio incidenti.
Il territorio urbano è stato scomposto in migliaia di porzioni da 200x200 metri, a ciascuna delle quali è stato attribuito un punteggio di rischio da 0 a 10 in base alla frequenza e distribuzione degli eventi critici. Su queste informazioni è stato addestrato il modello di rete neurale convoluzionale, che ha dimostrato un'accuratezza superiore al 95% nel prevedere il rischio su zone non utilizzate durante la fase di addestramento. Questa caratteristica rende la tecnologia utilizzabile anche in città prive di dati telematici, basandosi unicamente su immagini stradali.
Sergio Savaresi, direttore del Dipartimento elettronica, informazione e bioingegneria del Politecnico di Milano e membro del Comitato di indirizzo The Urban Mobility Council, ha dichiarato: “Il progetto di ricerca ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale in grado di stimare, a partire da immagini della rete stradale, il livello di rischio associato a diverse aree urbane. Questo modello è stato alimentato e istruito con una enorme quantità di dati telematici e ha dimostrato un'eccellente capacità di generalizzazione, riuscendo a predire con precisione la rischiosità di aree urbane non utilizzate per l'addestramento della rete neurale”.
Il secondo studio, condotto dal MIT Senseable City Lab in collaborazione con UnipolTech, ha ribaltato una convinzione diffusa dimostrando che la sola riduzione dei limiti di velocità non è sufficiente per rallentare il traffico urbano. La ricerca ha analizzato la relazione tra il design fisico delle strade e la velocità media osservata, utilizzando l'intelligenza artificiale per elaborare milioni di immagini e dati di mobilità veicolare.
I risultati mostrano che i conducenti riducono la velocità di soli 2-3 chilometri orari nelle zone a 30 km/h rispetto a strade simili con limite a 50 km/h, suggerendo che la segnaletica da sola ha un impatto limitato.
Lo studio ha preso avvio a Milano, dove sono stati analizzati oltre 51 milioni di punti di telemetria veicolare combinati con immagini di Google Street View, per poi essere esteso ad Amsterdam e Dubai per testare il modello in ambienti urbani eterogenei. Carlo Ratti, Direttore del MIT Senseable City Lab e membro del Comitato di indirizzo The Urban Mobility Council, ha dichiarato: “Questo studio conferma che cambiare il numero su un cartello non basta. Se vogliamo strade più sicure, dobbiamo progettarle in modo che inducano intuitivamente i conducenti a rallentare. Questo concetto è noto da tempo, ma solo oggi, grazie all'intelligenza artificiale, possiamo affrontarlo con strumenti quantitativi, fin dalla fase di progettazione”.
Durante l'evento è stato presentato anche il primo Rapporto The Urban Mobility Council, realizzato con Isfort, che evidenzia come la domanda di mobilità continui a calare rispetto ai livelli pre-pandemici, con una riduzione del 3% rispetto al 2023 e dell'8,5% rispetto al 2019. Nonostante le difficoltà crescenti nei centri urbani, l'auto privata resta il mezzo più utilizzato con oltre il 50% degli spostamenti, mentre il trasporto pubblico copre meno dell'8% degli spostamenti. Il parco circolante italiano, tra i più estesi in Europa con oltre 41 milioni di veicoli, è anche tra i più vecchi: un'auto su quattro ha più di 20 anni e l'elettrico resta marginale con lo 0,7% del totale.
I dati sulla sicurezza stradale restano preoccupanti con più di 3.000 vittime e oltre 224.000 feriti nel 2023, con il maggior numero di incidenti concentrati in ambito urbano. Come sottolinea Enrico San Pietro, Group insurance General manager di Unipol: “Gli incidenti stradali, che provocano ogni anno oltre 3.000 morti, costituiscono un enorme costo sociale per il nostro Paese. Per riprendere un percorso virtuoso di riduzione degli incidenti, i dati provenienti dai dispositivi telematici analizzati in profondità possono essere di grande aiuto, non solo come feedback costruttivi ai singoli automobilisti, ma ancora di più al fine di individuare i punti critici all'interno delle nostre città sui quali le amministrazioni pubbliche possano intervenire in modo mirato e tempestivo per migliorarne la sicurezza”.
Stefano Genovese, Head of institutional&public affairs di Unipol Assicurazioni e Coordinatore del think tank The Urban Mobility Council, conclude: “Gli effetti degli obiettivi normativi imposti dalla transizione ecologica stanno entrando concretamente nella vita e nelle tasche degli italiani, che ogni giorno si spostano per lavoro, famiglia e svago. Le cronache quotidiane raccontano soprattutto di nuovi blocchi, divieti e costi in crescita per i cittadini. Serve anche accompagnare la collettività con soluzioni, come quelle oggi offerte dall'IA e dai dati, che permettano di conciliare la necessità di muoversi liberamente con gli obiettivi di decarbonizzazione e aumento della sicurezza sulle strade”.