Un software Volkswagen per ottimizzare la pianificazione urbanistica

L’urbanizzazione è uno dei trend globali più importanti: oggi oltre quattro miliardi di persone vivono nelle aree urbane, cioè più della metà della popolazione mondiale. Gestire questo grande aumento di densità richiede una pianificazione urbanistica intelligente e “Il software è l’unico modo per renderla possibile” racconta Markus Zarbock, Responsabile della Tecnologia dello Smart.Production:Lab del Gruppo Volkswagen. Il suo team sta lavorando sulla robotica intelligente e sul software per la produzione automotive; da queste attività è nato il Volkswagen Vision Workbench (VW²), un software che riconosce ed elabora le immagini.

“Inizialmente lo abbiamo sviluppato per il controllo visivo della qualità nella produzione e nella logistica, per permettere ai colleghi di verificare rapidamente che i materiali fossero tutti presenti o che le etichette fossero state apposte correttamente. Una soluzione che semplifica il lavoro e fa risparmiare tempo” spiega Zarbock.

Andare oltre con i software

Lo Smart.Production:Lab è parte del Software Innovation Center, hub che si occupa delle innovazioni IT per tutto il Gruppo Volkswagen. “Siamo inventori e dunque sempre curiosi di capire se sia possibile andare ancora oltre” aggiunge Zarbock.

Ed è proprio quello che è successo con il software (VW²), attualmente utilizzato dagli specialisti di Volkswagen e di Scania in un progetto di ricerca negli Stati Uniti per analizzare il traffico nella città di Carmel, nello Stato dell’Indiana. Qui, semplificando, il software sfrutta le telecamere per registrare il flusso del traffico in città, creando un ampio database. I dati vengono poi analizzati dall’intelligenza artificiale (AI) e usati per ottimizzare l’infrastruttura dei trasporti.

I dati sono preziosi

“Come molte città, Carmel ha una rete di telecamere pubbliche che, tra le altre cose, registrano il traffico e finora sono state utilizzate principalmente per motivi di sicurezza” riprende Zarbock, che spiega poi come grazie a questo progetto verranno generate informazioni anche per la pianificazione del traffico basata sui dati.

Conoscere i dati relativi alla quantità delle auto, dei mezzi a due ruote e dei pedoni presenti, fornisce informazioni preziose per chi progetta le infrastrutture, permettendo di analizzare i modelli di utilizzo della strada, di ottimizzare il flusso del traffico e di supportare le procedure di emergenza. È possibile individuare i luoghi in cui sono necessari parcheggi, su quali percorsi servono linee di autobus o dove si può deviare il flusso del traffico nelle ore di punta.

Il software e l’ambiente urbano

Ma l’ambiente urbano, un contesto operativo nuovo per il software, presenta anche alcune sfide: “Uno stabilimento produttivo è un ambiente molto controllato ed è facile prevedere quello che accadrà. Ma su una strada può succedere di tutto: nel caso in cui un animale selvatico attraversasse la strada, il nostro algoritmo non era preparato per riconoscerlo” riprende Zarbock, che poi racconta di come il team abbia cercato le immagini dei diversi animali presenti nella zona e abbia insegnato al software a riconoscerli.

In questo modo si possono anche identificare le aree in cui gli animali selvatici sono più presenti e attraversano abitualmente la strada, così da poter comunicare gli avvistamenti ai veicoli che si trovano nei dintorni quasi in tempo reale.

Dati anonimi e utili

Gli sviluppatori Volkswagen hanno messo a punto un sistema gestionale che visualizza i movimenti del traffico in forma aggregata, utilizzando grafici e mappe, e trattando i dati in modo anonimo grazie al software che “pixela” automaticamente i volti delle persone. Anche le targhe vengono sfocate, e non vengono memorizzati i video ma solo le informazioni di calcolo.

Questi dati sono utili anche alla municipalità di Carmel, che vuole introdurre nuove opzioni di trasporto pubblico. Gli schemi di movimento attuali e dettagliati di veicoli, persone e merci permetteranno di soddisfare le esigenze della città e dei suoi residenti, mentre le informazioni sulle zone pericolose ridurranno anche il rischio di incidenti. I dati possono anche agevolare il lavoro delle forze dell’ordine e dei vigili del fuoco, perché grazie agli aggiornamenti ogni dieci secondi, il traffico viene rappresentato quasi in tempo reale.

Soccorsi più veloci e trasporti smart

“Questo è di grande aiuto in situazioni specifiche, come i grandi eventi o le emergenze pubbliche” aggiunge ancora Zarbock. Tutto ciò permette ai soccorritori di reagire più rapidamente agli incidenti e alle situazioni di emergenza. Il prossimo step prevede di installare questa tecnologia su un maggior numero di strade per creare un ambiente di prova ottimale e di conseguenza una mole di dati idonea a definire un modello di traffico per la città.

Verranno analizzati anche i percorsi preferiti dai ciclisti e dalle auto elettriche, per espandere in modo intelligente le piste ciclabili e l’infrastruttura di ricarica. “Per questo, le telecamere devono essere in grado di identificare diversi tipi di veicoli” spiega Zarbock. Il progetto è il primo del suo genere per Volkswagen a livello globale, ma è solo l’inizio, poiché questo software potrebbe essere utilizzato per varie soluzioni di trasporto multimodale in tutto il mondo.

Sviluppare il software

“Lo sviluppo software è un processo iterativo, quindi miglioriamo continuamente i nostri algoritmi e cerchiamo di spingerli al limite” conclude Zarbock. Carmel è un posto perfetto per questo genere di ricerca, perché vede alternarsi tutte le quattro stagioni e ciò significa che le telecamere devono dimostrare di funzionare non solo in condizioni di sole splendente, ma anche con il gelo, la nebbia e con la neve.

Carmel è abituata alle innovazioni: nel 1924 fu la prima città ad avere i semafori elettrici negli USA; oggi, invece, è la città che ha più rotonde (oltre 140) in tutti gli Stati Uniti. La popolazione supera di poco i 100.000 abitanti, più del quadruplo di trenta anni fa. Una crescita rapida, che rende necessaria una nuova pianificazione urbanistica.