Recentemente è stata dedicata una grande attenzione al mondo virtuale, soprattutto a causa del focus sul nuovo possibile “metaverso” che tutti saremo senza indugi invitati a raggiungere. Dalla prospettiva delle smart city, creare i modelli dei processi che si verificano e degli itinerari che vengono percorsi all’interno dell’ambiente urbano può portare diversi vantaggi, e aiutare così le autorità cittadine a raggiungere più velocemente i propri obiettivi.

Questi modelli possono aiutare a comprendere le dinamiche e i ritmi della città sia attraverso immagini d’archivio, sia con il monitoraggio in tempo reale. Grazie all’utilizzo di queste informazioni, si possono raccogliere dati su diversi fattori, come l’indice di traffico, i tempi di risposta dei servizi pubblici d’emergenza, la qualità dell’aria e il numero di autoveicoli in marcia, e usarli per progettazioni future.

Creare modelli virtuali può sembrare fantascientifico, ma in realtà è un’attività che si sta già sperimentando da diverso tempo. Le autorità cittadine stanno cominciando a raccogliere dati da diverse sezioni all’interno di piattaforme “Digital Twin” per comprendere e anticipare l’impatto di diversi eventi, dagli effetti dei cantieri stradali sul flusso del traffico alla pianificazione dei percorsi di evacuazione migliori in caso di incidente, passando per l’analisi dell’impatto delle iniziative per il miglioramento della qualità dell’aria o il consumo di energia. Le telecamere di videosorveglianza di rete giocano un ruolo fondamentale e possono agire da sensori critici per raccogliere dati visivi all’interno della città e registrare gli eventi in tempo reale.

Cos’è una Digital Twin?

Prima di parlare di come le Digital Twin vengono utilizzate, è utile sapere che cosa siano. Le Digital Twin sono rappresentazioni virtuali che funzionano da controparte digitale in tempo reale di un oggetto o un processo fisico. Nel contesto delle smart city, sono modelli virtuali della città costruiti utilizzando i dati raccolti anche dai sensori IoT. Questi dati possono variare ampiamente e riguardano elementi come il livello d’inquinamento acustico e atmosferico, le condizioni metereologiche e il movimento di veicoli e pedoni in determinate aree della città.

La piattaforma Digital Twin diventa molto utile quando le autorità cittadine cercano di comprendere i movimenti, i comportamenti e il conseguente impatto di diversi eventi.

Ad esempio, se un concerto si sta svolgendo nel centro di una città, si possono raccogliere dati per scoprire come le persone hanno raggiunto l’evento, quali entrate tendono ad essere più affollate, quale direzione viene percorsa dal traffico pedonale. Con l’utilizzo di queste informazioni, le autorità cittadine possono trarre informazioni e fare ipotesi riguardo il comportamento delle folle in caso di eventi futuri nello stesso luogo. Può essere utile anche per pianificare gli interventi in caso di incidenti, in quanto le informazioni sulle entrate meno affollate possono essere usate per anticipare gli itinerari di pronto soccorso.

Image courtesy of www.iesve.com

Comprendere il ritmo dinamico della città

Le informazioni non riguardano solo un evento singolo. A seconda delle proprie capacità di monitoraggio, è possibile tracciare e mappare il movimento generale del traffico intorno alla città, includendo informazioni sul numero e sulla tipologia dei veicoli e su come i cittadini utilizzino le strade in un determinato periodo di tempo.

Queste informazioni hanno un valore inestimabile per i piani urbanistici futuri, in quanto possono essere usate per prendere decisioni sulle modifiche all’infrastruttura urbana. Ad esempio, se si vuole rendere una strada pedonale, allora gli effetti sul traffico automobilistico e pedonale possono essere visualizzati utilizzando un modello virtuale prima che vengano fatti i lavori.

Poiché i dati vengono raccolti da molteplici fonti per poi essere inseriti nella piattaforma Digital Twin, è possibile utilizzare l’intelligenza artificiale multidimensionale per eseguire un’analisi dati avanzata. È in queste attività che l’intelligenza artificiale viene applicata per analizzare diverse serie di dati, al fine di trarre informazioni più dettagliate su cui sviluppare strategie mirate a livello macro.

Queste informazioni possono essere utilizzate anche a livello virtuale, analizzando situazioni ipotetiche, per verificare l’impatto e l’esito di un’azione. In questo modo, le difficoltà possono essere anticipate e previste in modo proattivo.

 

Le telecamere di sorveglianza forniscono un prezioso input

La forza delle piattaforme Digital Twin dipende dalla qualità e dalla granularità dei dati forniti dai sensori posizionati strategicamente all’interno della città. I sensori inseriscono queste informazioni nei modelli, in modo che le rappresentazioni virtuali possano essere costruite in modo accurato. Le telecamere di rete sono cruciali in questo processo, in quanto non solo assicurano il monitoraggio – catturando immagini di alta qualità, che costituiscono la base per trarre importanti informazioni dall’analisi dati – ma permettono di utilizzare dati raccolti in tempo reale per rendere più efficaci le attività in corso.

Le analitiche on the edge, installate a bordo dei dispositivi, possono esaminare i video registrati dai sensori visivi, fornire informazioni relative agli assembramenti (attraverso, ad esempio, il conteggio delle persone) o alle classificazioni dei veicoli all’interno di un’area. Queste informazioni possono poi essere convogliate nella piattaforma Digital Twin.

Questo è particolarmente utile quando si prova a determinare quale azione potrebbe causare il minor numero di danni alle dinamiche naturali della città. Ad esempio, se le autorità dovessero chiudere una strada per lavori di manutenzione, si potrebbe utilizzare il modello digitale, prima per comprendere dove si trova il punto meno trafficato della strada – e quindi qual è il momento migliore per svolgere i lavori per minimizzare il traffico. Una volta noto, si può allertare e inviare sul posto il personale addetto alla manutenzione per chiudere la strada.

Le telecamere forniscono valore aggiunto, in quanto possono essere usate per registrare l’impatto dei lavori stradali in tempo reale, ad esempio se il traffico aumenta in modo significativo in seguito alla chiusura della strada. In questi casi, le autorità possono regolare il traffico e reindirizzare i veicoli per agevolarlo. Queste informazioni non sono utili solo in tempo reale, ma possono essere registrate e usate nella gestione di situazioni simili in futuro.

 

Sostenere gli obiettivi delle smart city – ora e in futuro

Gli obiettivi delle smart city possono variare nel tempo e da caso a caso. Vi sarà chi è più interessato a ridurre i tempi di risposta, chi ad abbassare il tasso di criminalità, chi a migliorare l’accessibilità dei parcheggi. Probabilmente tutti e tre obiettivi importanti che potrebbero essere perseguiti contemporaneamente, adottando diversi gradi di intensità.

I dati registrati all’interno di una smart city, inoltre, possono contribuire al raggiungimento di obiettivi di sostenibilità più ampi.

Le piattaforme Digital Twin possono aiutare le autorità cittadine a raccogliere informazioni, adottare azioni mirate, quantificare gli sviluppi e prevedere i risultati. Se ad esempio l’obiettivo è migliorare la qualità dell’aria, le autorità cittadine possono analizzare il modello Digital Twin e vedere dove e perché si forma il traffico e pianificare azioni specifiche per risolvere il problema. Questo potrebbe voler dire aprire più corsie o regolare i tempi dei semafori in alcuni momenti della giornata per migliorare il flusso del traffico. Una cosa che deve essere tenuta in considerazione, però, è la sicurezza della piattaforma, per far sì che i dati siano attendibili e che non vengano alterati.

Le telecamere di sorveglianza di rete giocheranno un ruolo fondamentale nel fornire dati visivi per aiutare a monitorare l’attività in tempo reale per la pianificazione di eventi o cambiamenti futuri.
Anche la verifica degli eventi aiuta a costruire la fiducia nella tecnologia digitale, portando a un suo maggiore utilizzo. Ecco perché questo tipo di modelli virtuali diventeranno, nel prossimo futuro, un elemento cruciale per far sì che le smart city si avvicinino ai propri obiettivi e ne traggano i relativi vantaggi, sia per i residenti che per i turisti.

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