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INTELLIGENZA ARTIFICIALE E CITTÀ: A CHE PUNTO SIAMO?
Intelligenza artificiale e città:
a che punto siamo?
L’imponente sviluppo di sofisticati sistemi di machine learning nelle città si sta rivelando una grande opportunità per i territori, ma rischia di essere troppo pervasivo
di PASQUALINA CIANCIO
Negli ultimi anni si è assistito a un forte sviluppo delle intelligenze artificiali, in particolar modo nelle città. Le ragioni sono principalmente due. La prima: nelle città vive circa il 55% dell’intera popolazione mondiale; la seconda: nei grandi centri urbani la tecnologia è più diffusa, ci sono più sedi aziendali, spazi e opportunità che attraggono talenti e investimenti. Queste che possono sembrare delle ovvietà, in realtà, hanno suscitato – soprattutto con l’imponente sviluppo dei sistemi di machine learning – numerosi interrogativi in merito alla loro pervasività, anche se in molti oggi riconoscono la trasformazione digitale come una grande opportunità per i territori e per la loro gestione.
PRO E CONTRO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
L’intelligenza artificiale ha subito di recente una forte accelerazione. Anche se spesso siamo portati ad associare, paradossalmente, robot e macchine intelligenti ai film di fantascienza come Matrix o Blade Runner, sappiamo bene che questi sistemi fanno parte della nostra realtà quotidiana. Li utilizziamo, per esempio, quando interroghiamo il sistema predittivo di Google o mentre chiediamo a Siri di impostare la sveglia, o ancora mentre Netflix ci consiglia serie tv in linea con le nostre preferenze. Se, da un lato, questi sistemi algoritmici ci permettono di ottimizzare il nostro tempo e di risolvere problemi come l’inquinamento e la criminalità, dall’altro in molti si chiedono se il
prezzo elevato che si paga in termini di diffusione dei dati
sensibili sia commisurato ai benefici. In Italia, relativamente alla privacy, è entrato in vigore già dal 2018 il Regolamento europeo n. 2016/679 sulla tutela dei dati personali (GDPR) che risulta finora una delle normative più garantiste tra quelle esistenti a livello globale. La nuova disciplina uniforma le regole in materia di privacy in tutti i Paesi dell’Unione e rappresenta la più grande riforma in questo settore da un quarto di secolo a questa parte. Con il Regolamento cambia in maniera radicale l’approccio alla protezione dei dati: imprese ed enti dovranno operare seguendo il principio di responsabilizzazione (accountability), considerare la protezione dei dati non come obbligo formale, ma come una parte integrante e permanente delle loro attività, e promuovere consapevolezza negli utenti sui loro diritti e le loro libertà. Nello specifico, la prima novità importante è che tutte le aziende, ovunque stabilite, dovranno rispettare le regole fissate con il nuovo Regolamento se offrono servizi o prodotti a cittadini europei. Ogni utente avrà il diritto di ricevere informazioni chiare sull’uso che viene fatto dei propri dati personali e vedrà rafforzato il suo diritto di far cancellare, anche online, le informazioni non più necessarie rispetto alle finalità per le quali sono state raccolte “diritto all’oblio”. Altre misure importanti sono i principi della “privacy by design” e della “privacy by default” che le imprese e gli enti dovranno rispettare: nello specifico, dovranno inserire delle garanzie a favore degli utenti per ogni trattamento e per ogni prodotto o servizio che comporti il trattamento di dati personali. Il consenso all’uso dei dati dovrà essere ancora più specifico per ogni servizio reso. Nel caso di furto, diffusione illecita o perdita dei dati il soggetto che tratta i dati personali avrà l’obbligo di informare le Autorità garanti, e nei casi più gravi gli stessi interessati. Si ricorda, inoltre, la figura del Responsabile della protezione dei dati (RPD) che dovrà operare all’interno di tutte le Pubbliche Amministrazioni e di quelle imprese che fanno particolare uso dei dati, offrendo consulenza e supporto al proprio titolare o responsabile del trattamento. Le sanzioni per chi non rispetta le regole potranno arrivare fino al 4% del fatturato globale annuo dell’impresa. Tutte le Autorità di protezione dati dei Paesi UE, alle quali è affidato il compito di vigilare sull’attuazione del Regolamento, avranno gli stessi poteri e gli stessi compiti, a garanzia ulteriore di un’applicazione uniforme ed efficace nell’intera Comunità.
SVILUPPO DELL’IA OGGI
E se la rivoluzione digitale partisse dal proprio smartphone? Negli ultimi anni i cellulari sono diventati dei veri e propri factotum, sempre più utilizzati per scaricare App, controllare informazioni, navigare sui social e sempre meno come strumenti di chiamata. Michele Ieradi, Direttore tecnico di Esri Italia, ha mostrato come molte società stanno raccogliendo e rielaborando dati per migliorare la mobilità cittadina a partire proprio dai dati telefonici degli utenti.
CLOUD VALLEY: IN CINA UNA CITTÀ DOMINATA DALL’IA
La società tecnologica cinese Terminus ha presentato lo scorso aprile un piano per la realizzazione di una città interamente gestita dalle intelligenze artificiali a Chongqing nella Cina sud-occidentale. Il progetto, denominato Cloud Valley, prevede l’utilizzo di sensori e dispositivi connessi tramite Wi-Fi per raccogliere dati su tutto, dal tempo e dall’inquinamento alle abitudini alimentari delle persone per soddisfare automaticamente le esigenze dei residenti. Il suo creatore, Victor Ai, Amministratore Delegato della startup cinese, definisce questo progetto come una “versione in grande dell’iPhone”. Infatti, grazie alle grandi masse di dati raccolte da sensori sparsi in ogni angolo della smart city, i dati vengono velocemente rielaborati dagli algoritmi per mantenere in funzione i servizi, gestire sistemi automatizzati e rispondere alle esigenze dei suoi abitanti come farebbe il sistema domotico di uno smartphone, solo più in grande. Il progetto è stato presentato a dicembre al Web Summit di Lisbona, una delle più grandi conferenze mondiali sulla tecnologia, dove è stato accolto però da un certo scetticismo a causa della forte pervasività di questo progetto nei confronti dei dati sensibili degli utenti. Di diverso parere gli Emirati Arabi che hanno siglato un accordo con la società cinese Terminus per la creazione “della prima AI City nel Medioriente”; inoltre la startup ha ricevuto una commessa per l’Esposizione universale di Dubai dove personalizzerà servizi e prodotti basati su 5G, IoT, AI e Cloud: in particolar modo saranno previsti 150 robot nei padiglioni e nelle aree pubbliche, tra cui robot di pattugliamento, di accoglienza, guide e fattorini automatizzati.
FIGURA 1. Teralytics funzionamento matrice origine destinazione
La società Teralytics, per esempio, utilizzando i dati della rete Wind crea delle matrici origine-destinazione (Figura 1) che – grazie al machine learning – permettono di processare in maniera rapida i dati, di giungere a conclusioni utili per migliorare il car sharing o per gli esercizi commerciali. Anche la società francese Mytraffic utilizza i dati provenienti dagli smartphone, in questo caso derivano dai dati dei provider delle App, per avere delle informazioni sui movimenti delle persone attraverso il GPS e crea una mappa di densità che è molto più precisa rispetto alla triangolazione delle celle utilizzata da Teralytics (Figura 2).
FIGURA 2. Mytraffic dati di geolocalizzazione App
Questa società quindi produce informazioni utili alle matrici origine-destinazione che accedono a una stazione ferroviaria o a un centro commerciale: con questo sistema è possibile sapere il quartiere di provenienza degli utenti, è possibile fornire delle informazioni molto più raffinate relativamente alle persone in modo tale che le aziende possano fornire servizi di maggior valore. Altro esempio sono i dati che vengono da App per il trasporto privato. come Waze che utilizza i dati GPS di oltre 2 milioni di suoi utenti (Figura 3) sul movimento dei cellulari per rilevazioni ancora più precise. Queste rilevazioni vengono usate in primis per dare informazioni agli utenti stessi di Waze, ma anche un elemento che può essere utilizzato da una centrale della mobilità per avere sotto controllo la situazione del traffico o gli eventuali incidenti. L’intelligenza artificiale si può applicare anche ai sistemi di sorveglianza fissa. Attraverso un algoritmo istruito, per esempio, si può rendere una telecamera per la sorveglianza del traffico in una telecamera intelligente che raccoglie dati sulle auto che passano, e che poi verranno rielaborati da un sistema di machine learning: ne sono un esempio i sistemi ADAS (sistemi anticollisione) presenti ormai su molti veicoli che, in base allo storico degli incidenti in un dato punto della città, possono fornire informazioni e consigli utili al guidatore al fine di evitare incidenti.
DIGITAL TWINS
Negli ultimi anni oltre alle intelligenze artificiali, si sono fatti spazio anche modelli di Digital Twins, ovvero sistemi che rappresentano virtualmente il mondo reale, e possono essere impiegati in diversi settori: dal building al landscape, fino al network e alle smart city. Attraverso questo sistema si va oltre l’object detection per conoscere il comportamento del singolo oggetto e capire come si relaziona con il resto del contesto territoriale e sociale. Esri con il sistema GIS ha cercato di capire proprio questa relazione. Per fare un esempio non è sufficiente sapere dove si trova una cabina elettrica, ma capire nei dintorni quali strutture critiche ci sono. Per affrontare questa sfida si è partiti dall’identificazione dei vari domini (smart city, urban planning, construction etc.) al fine di fornire gli strumenti per soddisfare le esigenze dei richiedenti. Il processo che porta al Digital Twin si sviluppa a partire da una interazione con sistemi che raccolgono in visualizzazione veloce o real time, questi dati vengono successivamente processati da sistemi di predizione per essere migliorati: infatti, il cuore del GIS è proprio l’analisi che viene effettuata con gli algoritmi dell’IA, e alla fine di questo processo vi è lo share dei dati rielaborati con decision making o business process.
FIGURA 3. Waze app mappatura dati GPS
PROSPETTIVE FUTURE DAL TERRITORIO
L’amministrazione comunale di Milano da qualche anno ha avviato una vasta attività di rilievo e recupero del database topografico grazie a sistemi tecnologici altamente innovativi. Per ragioni di sicurezza nella città non è stato possibile l’impiego dei droni, quindi si è dovuto far ricorso ad algoritmi che hanno permesso di realizzare dei rilievi di tipo GIS e LiDAR. Attraverso questo sistema sono stai realizzati anche dei rilievi su 100 piazze che hanno permesso di registrare dati sull’affollamento nelle diverse fasce orarie e gli ostacoli presenti. Questi dati sono successivamente stati messi a disposizione degli organizzatori di eventi per realizzare iniziative in totale sicurezza. Si tratta però di un’attività ancora in fase sperimentale. A partire da queste due attività il Comune di Milano ha lanciato un bando di gara per il rilievo aerofotogrammetrico della città metropolitana usando camere nadirali e foto oblique, con l’aggiunta di un rilievo con tecnologia LiDAR (Figura 4) per la creazione di nuvole di punti e ortofoto per ottenere dati di precisione sul territorio urbano. Per avere dati più precisi si è diviso il territorio in due zone: la prima quella centrale, composta da più di 400 mq, e la seconda relativa alla periferia pari a 1200 mq. Rispetto alla foto di un volo tradizionale, la combinazione di immagini oblique, nadirali e al rilievo LiDAR permette di acquisire più informazioni sul territorio. In ambito di IA, il progetto per la realizzazione dell’aerofotogrammetria della città ha richiesto anche dei rilievi con tecnologia MMS e MMV, ovvero camere disposte su delle auto concepite come un “abaco” rappresentato dalla segnaletica orizzontale e verticale; l’interpretazione dell’immagine riesce a georeferenziare in maniera corretta e precisa un cartello stradale dandone le caratteristiche esatte. L’utilità di questa rilevazione mette a disposizione dell’amministrazione cittadina una notevole quantità di informazioni che possono essere utilizzate per migliorare la conoscenza urbana, nonché per la messa in esercizio di applicazioni orientate alla fruizione da parte di professionisti e imprese. Gli oggetti stimati che rientreranno nella rilevazione sono stimati in 1.117.600. All’interno del bando di gara le aziende dovranno fornire anche software per l’applicazione dei dati rilevati, quindi bisognerà navigare all’interno di questa mole di informazioni attraverso un sistema che può essere una WebAPP o un plugin o ancora un API (Application Program Interface). Questo progetto presenta molte applicazioni pratiche: si va dalla possibilità di identificare la morfologia dei tetti al fine di dotarli di verde per il raffrescamento, fino alla possibilità di verificare le isole di calore e delle aree umide e permeabili a supporto della de-pavimentazione. Le opportunità che i sistemi intelligenti offrono oggi alle città sempre più popolose sono infinite e possono apportare un aiuto concreto per una gestione efficace ed efficiente del territorio, senza dimenticare – però – le implicazioni in termini di privacy che queste tecnologie comportano.
Il presente articolo è stato pubblicato anche sul n° 7/2021 de “Il Giornale dell’Ingegnere”.
FIGURA 4. Rilevazione territorio con tecnologia LiDAR
