Per l’intelligenza artificiale si apre la sfida smart city. Applicazione basate su machine learning & co possono infatti rappresentare la chiave di volta per sviluppare servizi innovativi realmente “human centered”: un approccio attraverso il quale si punta a sviluppare soluzioni (prodotti o servizi) incentrate sulle esigenze e i bisogni delle persone.
Il cittadino o l’impresa, fruitori del servizio, non sono intesi solo come utenti finali ma come “agenti” che portano con sé un proprio personale vissuto. Quello che cambia è anche l’output del processo: non si parla più solo di prodotto/servizio finale, ma della progettazione dell’esperienza totale dell’utente che fruisce di quel prodotto/servizio.
Un approccio che può funzionare nelle smart city, perché consente di considerare la fruizione di un servizio come “un’esperienza di cittadinanza” ed è cruciale per identificare le priorità e concentrare su di esse attività di progettazione e dirottamento degli investimenti, pubblici e privati.
In occasione dell’evento “La Città intelligente: visioni applicative e implicazioni legali” organizzato dallo studio legale Dentons nell’ambito della Milano Digital Week, Piero Poccianti, presidente di Aixia, e Stefano Melacci, ricercatore dell’Università di Siena hanno spiegato a CorCom cosa cambia nella progettazione della smart city con la diffusione di tecnologia 4.0 e a che punto è la ricerca.
“Oggi stiamo ottenendo grandi successi nel campo della percezione, nell’area del machine learning (macchine che imparano da sole) ed in particolare nelle deep neural network – spiega Poccianti – Grazie allo sviluppo di tali tecnologie siamo in grado di riconoscere oggetti in una foto, in un filmato o in una ripresa in tempo reale, di classificarli, di riconoscere e sintetizzare testi scritti e parlato, ma anche di individuare pattern (configurazioni), di effettuare diagnosi e così via. Abilità dell’AI che potrebbero ottenere risultati straordinari se applicate anche alle nostre città per uno sviluppo sempre più smart e sostenibile”. In questo senso si possono coniugare gli strumenti di Intelligenza Artificiale insieme all’IoT per crare reti di strumenti intelligenti quali telecamere per il rilevamento del traffico e di comportamenti anomali, di sensori di inquinamento, umidità e temperatura ma anche sensori in grado di rilevare perdite negli impianti idrici, per la misurazione della luce.
“A livello applicativo queste strumentazioni potrebbero migliorare la circolazione di merci e persone, la sicurezza stradale e non solo, ma anche ottimizzare i consumi delle risorse, quali acqua e l’energia – puntualizza l’esperto – Fondamentale sarà l’impiego di queste tecnologie per il monitoraggio e la gestione (pianificata ed ottimizzata) di incidenti e cataclismi come alluvioni, incendi o altre calamità naturali”.
Un altro ambito applicativo nel quale l’AI potrà apportare benefici significativi sarà nella gestione delle risorse energetiche, nello specifico l’intelligenza artificiale potrebbe ottimizzarne i consumi. “Conoscendo e prevedendo le condizioni meteo – dice il presidente di Aixia – l’AI potrebbe essere in grado di scegliere la fonte energetica (solare, geotermica, eolica, ecc) più adatta da impiegare in un preciso momento grazie anche alla creazione di una rete capillare (magari installata sui tetti dei singoli edifici) capace di lavorare in modalità cooperativa”. Sul fronte servizi al cittadino, l’AI è abilitatore di innovazione e di efficienza in settori che vanno dalla sanità allo svolgimento di pratiche amministrative, passando per la possibilità di creare reti per far incontrare le esigenze del singolo con chi può fornire servizi personalizzati e sostenibili.
In questo contesto un ruolo cruciale lo possono svolgere i chatbot che oramai fanno parte della nostra quotidianità ma restano ancora confinati alla richiesta di realizzazione di specifiche funzionalità, come ad esempio consultare le previsioni meteo, spegnere le luci di casa o effettuare una ricerca sul web.
Per Stefano Melacci, ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Informazione dell’Università di Siena, la sfida da vincere è quella relativa allo sviluppo di sistemi nei quali ci sia una conversazione che si possa basare su un continuo scambio di conoscenza tra l’uomo e la macchina, dove anche la macchina possa prendere l’iniziativa, imparare nuovi concetti, mostrare curiosità, chiedere chiarimenti e, soprattutto, dare spiegazioni del proprio comportamento.
“Il Siena Artificial Intelligence Lab (SAILab) dell’Università di Siena – fa sapere Melacci – ha portato avanti degli studi e delle attività in stretta collaborazione con alcune realtà aziendali, il cui risultato è stato lo sviluppo di un prototipo di sistema conversazionale che mette in luce come la stretta integrazione tra linguaggio, conoscenza e semplici capacità di ragionamento possano aprire la strada verso il miglioramento della qualità dei chatbot attualmente presenti sul mercato”.
Sono state effettuate alcune sperimentazioni preliminari presso l’Università di Siena stessa, nell’ambito di conversazioni volte alla gestione dei corsi di studio. Tuttavia, la realizzazione di sistemi più complessi e di soluzioni commerciali capaci di sfruttare questo tipo di tecnologie è ancora una sfida aperta sia per la comunità scientifica che per l’industria.
Ma l’Italia è pronta ad utilizzare l’AI nella pianificazione urbana? “L’Italia non è ancora pronta così come non lo sono gli altri Paesi- avverte Poccianti – Questo accade non perché mancano risorse o capacità per implementare soluzioni AI nella pianificazione urbana ma perché il modello economico su cui ci basiamo è sbagliato. Vi è la necessità infatti di definire una nuova strategia di convivenza con l’ambiente e di rielaborare un nuovo modello di sviluppo”.
La partita si gioca sugli obiettivi dunque: se si tratta solamente di far aumentare il Pil sarà sufficiente realizzare e vendere auto a guida autonoma o altri servizi ad alto contenuto tecnologico per le città.
“Se invece vogliamo davvero risolvere il problema, cercheremo di individuare soluzioni volte ad ottimizzare e limitare gli spostamenti, a decentrare la produzione di energia ed ottimizzarne i consumi, ad individuare e ridurre i costi ambientali, ad esempio con nuove soluzioni packaging riutilizzabili – conclude Poccianti – Se questi sono i nodi che vogliamo sciogliere possiamo creare una rete di soluzioni che includano il trasporto urbano, il noleggio di city bike e di auto con servizi innovativi, il riutilizzo di contenitori e in generale evitare gli sprechi e i consumi. L’Intelligenza Artificiale può darci una mano oppure produrre effetti distopici. Tutto dipende da noi”.
