Le tecnologie e i concetti delle Smart City si arricchiscono dell’Intelligenza Artificiale per portare le città a diventare veri ecosistemi sinergici e reattivi. A partire da quello che la città “vede”.
Le smart city sono davvero smart?
Il concetto di Smart City è da anni nell’immaginario collettivo dei cittadini e nei progetti dichiarati degli amministratori locali.
Nella percezione concreta di chi abita le città c’è però relativamente poco di “smart” e intelligente: è una critica che gli italiani, mediamente, fanno alle loro città e che spesso va oltre il dovuto, probabilmente perché il modello delle Smart City negli anni è stato presentato in modi sin troppo futuribili, generando aspettative che poi è stato difficile – se non impossibile – soddisfare.
Quindi forse sarebbe più corretto affermare che le città italiane hanno messo in campo diversi progetti da Smart City, ma troppo spesso senza partire da un approccio organico: ci sono cioè in campo, specie nelle grandi città, servizi da Smart City effettivamente funzionanti ed efficaci.
Ma disgiunti fra loro, dedicati a bisogni specifici e non pensati per operare in sinergia con altri servizi verticali: metaforicamente, potremmo dire che in questo modo una città diventa “furba” per alcuni compiti, ma non intelligente in generale.
Spesso questo accade perché manca una visione di ecosistema dell’Intelligenza Artificiale applicata alle Smart City.
Le buone idee e la buona volontà degli amministratori devono incontrare i reali bisogni dei cittadini, le possibilità della tecnologia a livello di prodotti implementabili, una visione tecnologica più ampia che guardi anche alla ricerca e dia costantemente nuove prospettive di sviluppo ai servizi sviluppati.
Serve un mix tra tecnologie, visione e concretezza che oggi possono portare soprattutto le startup tecnologiche. In campo Smart City, AI Tech sta svolgendo esattamente questo ruolo.
AI Tech: come rendere le città intelligenti e non solo “furbe”
AI Tech, partner di Tch Data nel progetto Tech Lab, nasce nel 2010 come spinoff tecnologico dell’Università di Salerno. Alessia Saggese, una dei co-fondatori di AI Tech, spiega: “Diversi membri del gruppo Intelligenza Artificiale dell’Università hanno deciso di portare al mercato non solo le loro esperienze e competenze, ma una vera e propria strategia di sviluppo che nel tempo si è poi trasformata in prodotti”.
Una strategia che parte da un concetto di base: l’intelligenza di una Smart City deriva dalla capacità di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati derivanti dall’ambiente urbano. E in una qualsiasi città ci sono già moltissimi sensori che possono raccogliere questi dati: sono le telecamere che monitorano gli spazi pubblici.
Decine o centinaia di “occhi” a cui manca una sola cosa: la giusta intelligenza per le applicazioni che si vogliono attivare. Le soluzioni di AI Tech portano appunto questa intelligenza a bordo delle telecamere stesse.
“Una qualsiasi telecamera di videosorveglianza – spiega Alessia Saggese – può diventare un sistema di analisi automatica delle immagini, potenzialmente in grado di generare una miriade di eventi di interesse per varie diverse applicazioni verticali. Il punto è dotarla di algoritmi mirati di Intelligenza Artificiale, sviluppati in funzione dei servizi che si vogliono attivare”.
L’analisi AI applicata alle smart city
AI Tech ha per questo sviluppato una ventina di algoritmi di deep learning per l’analisi video applicata a vari scenari verticali, che sono stati identificati a partire dalla visione che l’azienda ha delle Smart City.
“Se pensiamo alle Smart City – approfondisce Saggese – identifichiamo tre elementi fondamentali da caratterizzare: l’ambiente, le persone, i veicoli. Analizzare l’ambiente significa andare a identificare una ampia serie di eventi potenzialmente pericolosi o indesiderati, che spaziano dall’incendio all’abbandono di rifiuti là dove non permesso. Il monitoraggio delle persone porta a una vera e propria analisi statistica di cosa succede all’interno della città, ad esempio correlando i flussi pedonali e le situazioni di affollamento con eventi particolari. L’analisi del traffico veicolare punta invece soprattutto a evitare le congestioni e a ottimizzare l’occupazione dei parcheggi chiusi e su strada”.
Questa è la sintesi, le singole applicazioni possibili vanno dalla security tradizionale alla protezione ambientale, dalla valutazione del distanziamento sociale al rilevamento di oggetti abbandonati, dalla caratterizzazione del flusso dei visitatori nelle aree commerciali alla comunicazione pubblicitaria personalizzata, dal rilevamento dei veicoli contromano allo smart parking, dalla gestione intelligente dell’illuminazione pubblica in funzione del traffico alla manutenzione predittiva delle strade grazie alla caratterizzazione di flussi di veicoli. E l’elenco è destinato ad aumentare.
Uno degli elementi più caratterizzanti dell’attività di AI Tech sta nella semplicità di implementazione delle sue soluzioni. L’algoritmo (proprietario) di deep learning addestrato per una specifica applicazione di analisi delle immagini spesso può essere integrato direttamente a bordo delle telecamere.
Il valore aggiunto di AI Tech
“Sin dall’inizio abbiamo avuto ben presente – spiega Saggese – che non aveva senso proporsi sul mercato con una soluzione che, per l’analisi di un flusso video, richiedesse un server da decine di migliaia di euro. Abbiamo puntato su dispositivi a basso costo e basso consumo, come le videocamere di sorveglianza, e abbiamo potuto farlo proprio perché progettiamo noi direttamente il modello di rete neurale che vi inseriamo: possiamo quindi arrivare alla rete neurale più ottimizzata possibile”.
Nei casi in cui una telecamera non supporti questa integrazione, viene affiancata da un microserver rugged basato sulla piattaforma Nvidia Jetson.
“Di base AI Tech vende software di analisi video – spiega Alessia Saggese – ma fornisce anche una soluzione integrata hardware e software: una piccola appliance con GPU Nvidia su cui caricare uno o più moduli verticali di deep learning. Di fatto è una soluzione immediata che porta funzioni sofisticate di analisi video a sistemi, magari installati diverso tempo fa, che di per sé non ne avrebbero”.
AI Dash e servizi cloud
AI Tech ha anche sviluppato una piattaforma – AI Dash – che raccoglie, aggrega, analizza e mostra in maniera informativa ma anche immediata tutte le informazioni e gli eventi raccolti dalle sue applicazioni distribuite in una Smart City, come anche da dispositivi e applicazioni di terze parti.
Il ruolo fondamentale che gioca AI Dash è evitare un sovraccarico di informazioni che fa perdere di vista gli eventi davvero importanti. Di suo, e con le regole che l’utente definisce, la console fa in modo che siano sempre evidenziati gli eventi più critici e quelli più importanti per l’utilizzatore.
AI Tech va anche oltre, proponendo ad esempio alcune delle sue componenti di analisi video sotto forma di servizi cloud, e offrendo la sua competenza per applicazioni sempre nuove: “Se non abbiamo già pronta una applicazione per il problema specifico di un cliente, lo affrontiamo insieme per arrivare a una soluzione ad hoc”, spiega Saggese.
Operando sempre in una logica di ecosistema: AI Tech è sul mercato attraverso una rete di partner, in particolare distributori e system integrator, attraverso cui può implementare in maniera mirata le sue tecnologie.
In tutto questo, AI Tech non ha certo dimenticato la sua natura originaria, strettamente collegata alla ricerca scientifica. “L’azienda investe costantemente nella ricerca scientifica e nell’avanzamento tecnologico – ricorda Saggese – partecipando attivamente a diversi progetti di ricerca e finanziando borse di studio e dottorati di ricerca”.
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