L’Università Federico II di Napoli sviluppa un gemello digitale urbano basato su intelligenza artificiale e dati in tempo reale per simulare e ottimizzare traffico e parcheggi, migliorando la mobilità cittadina e la sostenibilità.
Intelligenza Artificiale: lo studio dell’Università di Napoli che ottimizza traffico e parcheggi
La gestione del traffico e dei parcheggi rappresenta una delle sfide più complesse per le città moderne. Per affrontarla, un gruppo di ricerca guidato da Francesco Piccialli, professore di Informatica presso il Dipartimento di Matematica e Applicazioni “R. Caccioppoli” dell’Università degli Studi di Napoli Federico II, ha sviluppato un gemello digitale urbano. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista internazionale Nature Communications.
Il modello digitale
Il sistema sfrutta intelligenza artificiale e dati in tempo reale provenienti da parcometri, sensori ambientali, registri di infrazioni e condizioni meteo. Questo consente di simulare, prevedere e ottimizzare la mobilità cittadina, anticipando la domanda di parcheggio, valutando l’impatto di eventi o chiusure stradali e suggerendo scenari alternativi per migliorare la circolazione.
Applicazioni e risultati
La sperimentazione ha dimostrato come machine learning e intelligenza generativa possano supportare le amministrazioni comunali nelle decisioni strategiche, riducendo inefficienze e impatti ambientali. Il gemello digitale permette di testare virtualmente nuove politiche di mobilità, come modifiche alla viabilità o la realizzazione di parcheggi multipiano, prima della loro implementazione reale.
La ricerca rappresenta un passo avanti verso città più sostenibili e predittive, dove l’IA diventa uno strumento concreto per migliorare la qualità della vita urbana e orientare le scelte pubbliche in modo più consapevole. Allo stesso tempo, rafforza il ruolo della Federico II come punto di riferimento nella trasformazione digitale del territorio e nella ricerca applicata a sistemi intelligenti e big data.
