LE STRADE DI MILANO, AMSTERDAM E DUBAI SOTTO LA LENTE DELL’IA

È quanto mettono in evidenza i dati di ‘Slowing by Design’, un progetto in cui è stata utilizzata l’intelligenza artificiale per analizzare oltre 51 milioni di punti di telemetria dei veicoli e migliaia di immagini di Street View a Milano, Amsterdam e Dubai, identificando le caratteristiche spaziali che influenzano la velocità di guida delle persone. In base a questi dati i ricercatori hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale addestrato su immagini di Street View e dati spaziali in grado di prevedere il rispetto dei limiti di velocità in base alle caratteristiche dell’ambiente costruito. Uno strumento che vuole fornire agli urbanisti informazioni pratiche per progettare interventi più efficaci per la moderazione del traffico, ottimizzare le strategie di gestione del traffico e creare città più sicure e vivibili.

IL FATTORE “DESIGN”, COME INCIDE SULLA VELOCITÀ

“Molte città, inclusa Milano, stanno considerando la riduzione dei limiti di velocità nelle zone urbane per migliorare vivibilità e sicurezza. In questo studio, il Senseable City Lab del Massachusetts Institute of Technology ha utilizzato un modello di intelligenza artificiale per analizzare milioni di immagini e dati di mobilità veicolare raccolti a Milano da dispositivi Unipol Tech per analizzare la relazione, a parità di limite di velocità, fra disegno della sede stradale e velocità media osservata nella strada. I ricercatori hanno scoperto che il design delle strade determina in modo decisivo la velocità con cui si guida.

IL BINOMIO DELLE POLITICHE SUL TRAFFICO E DEL DISEGNO URBANO PER LA SICUREZZA

I risultati evidenziano l’importanza di affiancare alle politiche sul traffico interventi concreti sul disegno urbano per migliorare sicurezza e vivibilità nelle aree urbane con limiti di 30 km/h”, ha spiegato Carlo Ratti, direttore di Mit Senseable City Lab e membro del Comitato di Indirizzo The Urban Mobility Council, intervenendo al The Urban Mobility Council Forum 2025, think tank della mobilità, promosso dal Gruppo Unipol, che si è svolto qualche giorno fa a Milano.”Questo studio- ha continuato Ratti- conferma che modificare il numero su un segnale di limite di velocità non è sufficiente. Se vogliamo strade più sicure, dobbiamo progettarle in modo che rallentino intuitivamente gli automobilisti. Come concetto, questo è noto da tempo. Ma solo ora, con l’avvento dell’intelligenza artificiale, possiamo svilupparlo in modo quantitativo”.I risultati principali dello studio evidenziano che gli automobilisti riducono la velocità di 2-3 km/h nelle zone a 30 km/h rispetto a strade simili a 50 km/h, il che suggerisce un impatto limitato della sola segnaletica; le strade strette e chiuse con un’elevata densità edilizia tendono a rallentare il traffico in modo naturale; le strade ampie e aperte con ampie linee di vista incoraggiano una guida più veloce; un modello di intelligenza artificiale addestrato su immagini stradali e dati spaziali può prevedere il rispetto dei limiti di velocità da parte degli automobilisti, offrendo un potente strumento per gli urbanisti.Lo studio è stato condotto in collaborazione con UnipolTech di Milano, l’Ams Institute di Amsterdam e la Dubai Future Foundation negli Emirati Arabi Uniti, ognuno dei quali ha contribuito con dati e contesto locali per testare il modello in diversi contesti urbani.

I RISULTATI

“Per anni, i progettisti si sono affidati all’intuito per progettare strade più sicure. Ora, per la prima volta, possiamo quantificare ciò che funziona, utilizzando l’intelligenza artificiale e i dati sulla mobilità nel mondo reale- ha sottolineato Paolo Santi, principal research scientist presso il Mit Senseable City Lab- Questo ci consente di procedere verso una pianificazione più intelligente, basata su dati concreti, informata a livello globale e radicata a livello locale”.”Questo è il primo studio del suo genere negli Emirati Arabi Uniti- ha aggiunto Martina Mazzarello, responsabile dei Global Labs presso il Senseable City Lab- Insieme alla Dubai Future Foundation, stiamo sviluppando strumenti per aiutare le città della regione a riprogettare le strade, soprattutto in condizioni climatiche estreme, dove la percorribilità è già compromessa”.A Milano, i ricercatori hanno analizzato oltre 51 milioni di punti di telemetria dei veicoli forniti da UnipolTech, accoppiati a migliaia di immagini di Google Street View. Ad Amsterdam e Dubai, il modello è stato testato e perfezionato con il supporto di partner locali per cogliere le differenze culturali e geografiche.I risultati sottolineano l’importanza della progettazione urbana basata sui dati nella creazione di città più sicure e vivibili.
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