Nella giornata di giovedì 29 marzo si è tenuto l’evento conclusivo del progetto Techmology, all’interno dell’Interreg Italia-Slovenia denominato “Moving Forward. Energie per le sfide nell’industria della mobilità”, in collaborazione con Friuli Innovazione, SIEVA, ed Ecipa.
Siamo orgogliosi di aver partecipato a questo progetto presentando una soluzione di successo dedicata al monitoraggio attivo della mobilità presso le strutture di Area Science Park a Trieste.
Il Parco Scientifico si sviluppa su due campus e dista circa 10 km dal centro di Trieste, ha offerto un ottimo caso di studio in quanto si colloca in un’area non servita da rete ferroviaria o metropolitana, né da pista ciclabile. Il Parco conta oltre 80.000 metri quadrati di superfici attrezzate per attività di ricerca e sviluppo, ospita 57 imprese e 8 centri di ricerca e conta circa 2500 addetti fra ricercatori, imprenditori, personale amministrativo, fornitori di servizi.
Il “Decreto Rilancio” (DL 34/2020, convertito in Legge 77/2020), ha introdotto l’obbligo di nominare un Mobility Manager per tutte le aziende o gli Enti pubblici con più di 100 dipendenti e per i Comuni con più di 50.000 abitanti. L’obiettivo è individuare piani di miglioramento per gli spostamenti casa-lavoro in modo da ridurne sensibilmente l’impatto sul territorio.
Il punto di partenza per la nostra soluzione è stato l’identificazione dell’esigenza primaria, cioè la raccolta dati certi rispettando la privacy dei soggetti. I dataset strutturati così raccolti permetteranno di sviluppare piani concreti a fronte di una visione esaustiva degli spostamenti in termini di persone in movimento, tipologia di mezzi, orari, tragitti e punti di accesso.
Il passo successivo è stato individuare la combinazione di tecnologie più appropriate per la raccolta, massimizzando inoltre l’armonizzazione e la comparabilità di dati estremamente eterogenei.
Grazie alla Computer Vision il nostro sistema di Intelligenza Artificiale è in grado di distinguere univocamente tra pedoni, biciclette, moto, auto o autobus. I dati raccolti attraverso le telecamere vengono inoltre incrociati con quelli più puramente quantitativi, provenienti da una rete mesh di sensori Wi-Fi miniaturizzati che sfruttano la tecnologia Beacon per rilevare gli impulsi emessi nativamente da qualsiasi dispositivo mobile come smartphone o smartwatch.
Si ottiene così un’ottimizzazione funzionale con metriche di affluenza in tempo reale, storico dei flussi, categorizzazione persone e veicoli, lettura targhe, possibilità di acquisire foto e video ai fini di sicurezza senza rilevamento di dati biometrici. Sono infatti ampiamente rispettate le normative di privacy, i dati vengono raccolti e trasformati in dati sintetici, ossia dati che non permettono di ricondurre alla singola persona pur mantenendo inalterata la propria rilevanza statistica.
Grazie alla dashboard sviluppata come Progressive Web App si può così disporre di una banca dati affidabile, uniforme e aggiornata real time, generando report grafici per individuare correttamente le variazioni nello shift modale, nelle abitudini di spostamento in relazione al numero totale, alle fasce orarie e alla tipologia di mezzi impiegati. Il Sistema interpreta dunque autonomamente i flussi complessi e distingue tra unità in avvicinamento o in allontanamento. Il riconoscimento dei pattern comportamentali verrà guidato dall’Intelligenza Artificiale permettendo di valutare le abitudini di spostamento nel lungo periodo.
Abbiamo convalidato la proof of concept riscontrando il pieno successo funzionale della soluzione, coerentemente alle esigenze inizialmente espresse dai nostri partner. Questo è solo il primo passo di un progetto dalle potenzialità ben più ampia. Grazie alla possibilità di distinguere tra soggetti interni e visitatori, all’integrabilità con sistemi gestionali esistenti e alle molteplici opzioni di personalizzazione della dashboard questo sistema si presta a diventare un vero game-changer nei settori non solo della mobilità ma anche della gestione di qualsiasi tipologia di flusso, dalle Risorse Umane all’approvvigionamento delle linee produttive.
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