L’UE vuole conquistare nuova centralità nel campo dell’intelligenza artificiale. Con tante conseguenze nei vari settori, tra cui quello della mobilità e dei trasporti.
Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ha generato negli ultimi anni un autentico tsunami economico, finanziario e geopolitico. Schiacciata dallo strapotere cinese e americano nel campo, l’Europa cerca una sua via, per uscire dalla dimensione regolatoria e stimolare lo sviluppo economico e tecnologico. Per questo lo scorso aprile la Commissione europea ha lanciato l’AI Continent Action Plan, un piano d’azione che vuole rendere il vecchio continente all’avanguardia nel campo dell’AI con un approccio aperto, etico e sovrano.
Per farlo punta a creare 13 AI Factories, ecosistemi dedicati all’IA, all’elaborazione di dati e allo sviluppo di modelli e fino a 5 AI Gigafactories. Tra i settori che il programma ritiene strategici c’è anche quello dell’automotive e della mobilità. Ma in cosa lo sviluppo dell’AI può rappresentare un punto rivoluzionario in questo campo?
Lo sviluppo dei veicoli a guida autonoma
Una delle più intuitive applicazioni degli algoritmi di AI nel campo della mobilità è lo sviluppo dei veicoli a guida autonoma. Quanto siamo distanti da un uso massivo e sicuro di questa nuova modalità di guida?
I livelli di autonomia del veicolo sono 5: dal livello 1 della guida assistita al livello 5 di quella completamente automatizzata. Ad oggi i veicoli di livello 2 (automazione parziale) sono diffusi e i sistemi di livello 3 autorizzati in Europa solo in contesti specifici. Secondo alcune previsioni il livello 5 sarà raggiunto solo nel 2035.
A livello dimostrativo, anche in Italia non mancano le esperienze significative. «Nella celebre competizione 1000 Miglia, trecento chilometri in guida autonoma sono stati percorsi nel 2024 grazie al progetto AIDA del Politecnico di Milano, che ha visto un’auto dotata di tecnologie di guida autonoma percorrere un tratto della storica competizione», ha raccontato a Changes Annapaola Marconi, responsabile del gruppo di ricerca “Motivational Digital Systems” presso la Fondazione Bruno Kessler.
L’auto a guida autonoma non è ancora una realtà, ma l’evoluzione dell’intelligenza artificiale ne sta accelerando ricerca e sviluppo, proprio grazie alla capacità dei modelli di IA di predire i movimenti e le situazioni e leggere i contesti, basandosi sulla connessione macchina-ambiente e sfruttando i set di dati raccolti dalla sensoristica avanzata disposta sulla vettura e lungo l’infrastruttura.
Una mobilità sempre più connessa
Alla base della mobilità connessa ci sono i dati elaborati dagli algoritmi di IA, rilevati con strumenti di Internet of Things, dai sensori e dai sistemi di monitoraggio e di controllo del traffico (Traffic Management Systems).
«Fino a pochi anni fa – spiega Annapaola Marconi – l’approccio alla mobilità era reattivo, nel senso che si raccoglievano dati, gli si analizzava e si decideva poi come reagire. Oggi si punta alla predizione, anticipando i fenomeni, regolando i flussi di traffico, per esempio, tramite i dati a disposizione». Un approccio che prevede numerosi benefici in termini di efficienza e sostenibilità. «Regolare il flusso di traffico significa diminuire l’inquinamento e inoltre l’uso di Large Language Model (LLM) aiuta a definire modelli capaci di fare previsioni sulla domanda di mobilità, sugli orari e sugli itinerari». Il legame tra intelligenza artificiale e mobilità risiede, infatti, nella capacità di adeguare l’offerta dei mezzi di trasporto pubblici, di quelli di sharing mobility e la strutturazione stessa della viabilità.
Per i singoli cittadini, sottolinea Annapaola Marconi, gli LLM rendono possibile un’assistenza più intelligente, con servizi di infomobilità multimodale real time e un customer support personalizzato. Tutto questo ha riflessi anche sulla prevenzione e sulla «promozione di comportamenti positivi».
Da anni si parla infatti di MaaS – Mobility as a Service, come un nuovo modo di pensare e progettare la mobilità. In questo i sistemi di AI sono centrali, con la loro capacità di gestire i dati in tempo reale, di offrire soluzioni efficaci e di supportare i policymaker nelle loro decisioni.
L’impatto dell’IA sulla logistica e sul trasporto merci
L’Europa guarda con particolare interesse alle implicazioni che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ha nel campo del trasporto delle merci. Gli algoritmi AI based, infatti, sono sempre più utilizzati per ottimizzare i processi della catena di fornitura, per semplificare l’integrazione tra i vari mezzi di trasporto (gomma-ferro-nave-aereo) e per migliorare l’efficienza. Questo è possibile grazie all’analisi dei dati, all’automazione e alla robotica. Le conseguenze di tutto questo in termini di sostenibilità sono rilevanti, visto che in Europa il trasporto su strada delle merci rappresenta il 30% delle emissioni totali dei trasporti.
«Un esempio è il progetto HD Motion che punta ad accelerare la competitività delle imprese e della Pubblica amministrazione attraverso le tecnologie digitali come l’IA, la Cybersecurity e l’HPC», commenta Annapaola Marconi. Il programma, finanziato dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy, punta a offrire alle aziende soluzioni tecnologiche innovative, «venendo incontro alle esigenze delle tante piccole imprese italiane, che hanno difficoltà a sviluppare al loro interno progetti digitali avanzati».
L’AI Continent, la gestione dei dati e la mobilità
L’AI Continent della Commissione europea promuove la Data Union Strategy, per valorizzare i dati pubblici, rendendoli sempre più integrabili tra loro, nel rispetto dei principi del GDPR e delle normative nazionali. «Come spesso succede quando si parla di intelligenza artificiale, le principali questioni aperte riguardano infatti la gestione e la governance dei dati», osserva Marconi.
A questo proposito un riferimento importantissimo, a cui il piano dell’AI Continent rimanda è l’AI Act, che, come analizza Annapaola Marconi, «anche in ambito mobilità stabilisce criteri di trasparenza e gestione chiari e si pone il problema di risolvere questioni etiche e di contrasto ai bias alla base del machine learning dei modelli di IA».
Nel campo della mobilità, l’AI Continent non rappresenta un mero assetto normativo, ma introduce importanti risorse tecnologiche. Lo fa, secondo Annapaola Marconi, «nel campo delle infrastrutture con le 13 AI factories e 5 Giga factories promosse”. Il piano europeo, insomma si preoccupa di creare un ecosistema europeo fecondo nel campo dell’AI, che nella mobilità permette «alle piccole imprese di poter sfruttare una potenza di calcolo altrimenti inaccessibile. Inoltre, il piano incoraggia i comuni a condividere i dati con quell’approccio che nel campo dei trasporti è fondamentale».
