È possibile unire i progetti di MaaS (Mobility as a Service) con l’Intelligenza Artificiale così da limitare gli ostacoli che si possono incontrare in fase di sviluppo di queste piattaforme?

Questa la domanda cui si è cercato di rispondere nella sessione del webinar del consorzio CO2-TRAFFICAI composto da Martel Innovate,  FIT Consulting e  Phoops e che è recentemente stato selezionato per prendere parte alla Fase 1 di AI4Cities, progetto di Pre-Commercial Procurement (PCP) finanziato dalla Commissione Europea che mira ad aiutare le città ad accelerare la loro transizione verso le “emissioni zero” mediante soluzioni di Intelligenza Artificiale.

Il progetto CO2-TRAFFICAI, in particolare, consente alle città e ai loro cittadini di collaborare efficacemente alla riduzione delle emissioni di CO2 attraverso una combinazione vincente di governance dei sistemi di trasporto, gestione attiva della domanda e scelte più consapevole delle soluzioni di mobilità da parte degli utenti.

La soluzione combina una piattaforma cloud-native, sensori IoT, gestione dei dati e intelligenza artificiale per migliorare sia il modo in cui le emissioni di anidride carbonica vengono valutate dinamicamente, sia la comprensione dei fenomeni legati al traffico da parte delle amministrazioni e degli operatori di trasporto.

Obiettivo finale del progetto è quello di promuovere politiche di sostenibilità ambientale anche nell’ambito del trasporto e della mobilità. Nel corso del webinar sono stati coinvolti diversi stakeholder, ognuno con interessi diversi, tra cui pubbliche amministrazioni, università, centri di ricerca e società di car pooling, allo scopo di trovare modelli di governance che aiutino a conciliare le esigenze dei diversi attori e generare un ecosistema con regole e protocolli che consentano la collaborazione e la sostenibilità, non solo ambientale ma anche economica, del progetto.

Come? Grazie all’Intelligenza Artificiale che è in grado di rilevare e simulare una serie di situazioni, per esempio relative al traffico o ai livelli di inquinamento, e inserire automaticamente delle misure correttive.

Grazie all’IA è infatti possibile combinare i dati relativi al traffico e alla qualità dell’aria per predire le emissioni di CO2, confrontare i risultati derivanti all’utilizzo di alcune policy, supportare le decisioni degli operatori delle città, determinare quanta CO2 prodotta è imputabile a una data causa e infine offrire raccomandazioni per i cittadini e gli utilizzatori dei sistemi di MaaS.

Altro tema al centro del webinar, che si è svolto in maniera interattiva così da consentire ai diversi attori coinvolti il confronto e lo scambio di idee e opinioni sulle soluzioni proposte, è stato quello dell’etica dell’Intelligenza Artificiale affinché il controllo autonomo non generi elementi discriminatori, anche nell’ambito della mobilità.

Per saperne di più sul progetto CO2-TRAFFICAI: https://bit.ly/3gVOAuE

Visita il sito ufficiale di AI4CITIES: ai4cities.eu/