Come l’intelligenza artificiale potrà aiutarci a gestire il traffico

Nonostante il lockdown abbia portato a un calo di circa il 30% degli incidenti stradali, tra gennaio e settembre 2020 ci sono stati 90.821 sinistri stradali che hanno coinvolto delle persone e 1.788 di questi incidenti si sono rivelati fatali. L’errore umano è una delle principali cause, la distrazione è dietro ogni angolo e basta un istante per trasformare una normale giornata in una data da, malauguratamente, ricordare, ma anche la complessità di certe aree urbane, certi incroci pericolosi, possono essere un motivo d’incremento di incidenti. Riuscire a individuare queste aree che presentano un rischio più elevato e pianificare lo sviluppo futuro delle città sarà fondamentale per abbattere il numero di incidenti. Quale ruolo potrebbe giocare l’intelligenza artificiale nel creare città con strade più sicure?

Intelligenza artificiale e strade. Un progetto di ricerca dell’Universitat Oberta de Catalunya (UOC) sta sfruttando l’intelligenza artificiale per tentare di individuare la correlazione fra la complessità di certe aree urbane e la probabilità di un incidente.

Raccogliendo dati relativi agli incidenti e al traffico, e usandoli come dati per addestrare un’IA, i ricercatori stanno lavorando per sviluppare algoritmi in grado di aiutare a gestire e ridurre il traffico, riducendo il rischio di incidente. I primi risultati mostrano come l’arredo urbano, i parcheggi, i cartelloni pubblicitari e altri elementi di sfondo sono fonte di distrazione per i guidatori, dove questi elementi sono più presenti la probabilità di incidente sembra aumentare.

Chi si occupa di scienza, però, sa che correlazione non significa necessariamente causazione. Comprendere i meccanismi che portano a questo aumento di incidenza è un fattore chiave per interpretare con chiarezza i risultati.

Secondo i ricercatori l’ipotesi più fondata è che i limiti cognitivi umani siano influenzati dalla complessità della scena. Se è molto complessa, il sistema cognitivo è più “spalmato” su diversi input, forse smorzando la sua capacità di gestire eventi inaspettati. È qui che entra in gioco l’aiuto esterno dell’intelligenza artificiale, che applica algoritmi per identificare schemi urbani complessi.

Reti neurali per comprendere le reti urbane. Gli algoritmi di intelligenza artificiale riescono a svolgere il loro compito grazie all’applicazione di tecniche di machine learning. Tramite vari approcci le macchine sono in grado di imparare quali schemi o modelli emergono da una grande quantità di dati. Le IA sono uno strumento potente per comprendere dove un problema può presentarsi, ma non lo risolverà automaticamente. Affiancati dall’IA i ricercatori stanno lavorando sodo per sviluppare metodi in grado di ridurre le distrazioni per i guidatori, diminuire la complessità del tessuto urbano e pianificare le città del futuro.

Oltre il team di Barcellona altri nel mondo stanno lavorando in questa direzione. Questo sforzo nonostante sia appena agli albori inizia già a dare i primi risultati. A Cambridge una serie di sensori montati su telecamere negli incroci più congestionati stanno fornendo i dati necessari all’intelligenza artificiale per ottimizzare il funzionamento dei semafori e quindi il traffico, riducendo allo stesso tempo anche il consumo di carburante dei veicoli, sempre meno costretti a restare fermi in coda.