A cosa serve l’AI per la mobilità sostenibile in città? Il punto nel White Paper di Repower
“L’Intelligenza Artificiale trasformerà anche il settore automobilistico”: sono le parole di Mario Draghi, nel suo rapporto “Il futuro della competitività europea” presentato nel settembre 2024. Una conferma dello stretto legame che unisce le infrastrutture della mobilità con la rivoluzione innescata dallo sviluppo esponenziale dell’AI e del machine learning. A cosa serve l’AI per la mobilità sostenibile? Su questo tema il quarto capitolo del White Paper di Repower, “La mobilità sostenibile e i veicoli elettrici” individua tre punti chiave:
L’AI al servizio della mobilità intelligente in città - Già oggi l’AI sta contribuendo a modificare la mobilità urbana rendendola più intelligente e sostenibile. Attraverso l’uso di sensori avanzati e analisi dei dati in tempo reale, permette di ottimizzare la gestione del traffico e migliorare l’efficienza dei trasporti pubblici e privati. Progetti pilota in alcune città hanno mostrato come l’AI possa ridurre tempi di percorrenza ed emissioni inquinanti: a Singapore, ad esempio, viene usata per monitorare il flusso del traffico, regolando i semafori e suggerendo percorsi alternativi agli automobilisti.
Car sharing intelligente - Servizi come Share Now in Europa e Zipcar negli Stati Uniti usano algoritmi per prevedere la domanda di veicoli in specifiche aree urbane, ottimizzando la distribuzione delle flotte e riducendo gli sprechi. A Madrid, Wible combina veicoli ibridi e AI per ottimizzare i percorsi e garantire la disponibilità di mezzi in tempo reale.
Guida autonoma – È una delle applicazioni più ambiziose dell’AI nella mobilità: i veicoli a guida autonoma, grazie a sensori, telecamere e algoritmi di machine learning, analizzano milioni di dati al secondo per prendere decisioni in tempo reale. Negli Stati Uniti alcune aziende stanno già testando i veicoli autonomi in città, offrendo servizi di taxi senza conducente, mentre la Germania ha dato il via libera alla commercializzazione dei primi modelli di auto a guida autonoma di livello 3, cioè con la possibilità per il guidatore di staccare le mani dal volante in alcuni tratti di strada.
Nonostante i progressi, l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale nella mobilità presenta anche alcune sfide da risolvere, come le questioni legate alla privacy dei dati, alla sicurezza informatica e alla responsabilità legale in caso di incidenti, ma anche l’adattamento delle infrastrutture esistenti, un processo lungo e costoso. Tuttavia, secondo il White Paper di Repower, l’AI offre opportunità significative, dalla riduzione delle emissioni al miglioramento della sicurezza stradale. La chiave? Un approccio integrato che coinvolga governi, imprese e cittadini.
Vuoi saperne di più? Leggi qui il White Paper di Repower.