L’IA entra nel traffico: ecco il sistema che può prevedere dove avverranno gli incidenti

L’intelligenza artificiale prova ad anticipare gli incidenti stradali, trasformando milioni di dati raccolti dai veicoli in una mappa dei punti più pericolosi d’Italia
Ai incidenti

L’intelligenza artificiale prova a entrare in uno dei campi più delicati della vita quotidiana: la sicurezza sulle strade. L’obiettivo è semplice da spiegare, ma molto ambizioso da realizzare: capire in anticipo dove il rischio di incidenti è più alto, così da intervenire prima che sia troppo tardi. È questa la missione di RoadSafeAI 2.0, il modello sviluppato dal Politecnico di Milano e presentato al quinto Forum di The Urban Mobility Council UnipolSai.

Advertisement

RoadSafeAI 2.0 usa dati, scatole nere e algoritmi per individuare le strade più a rischio incidenti

Alla base del sistema c’è una quantità enorme di informazioni raccolte ogni giorno dai veicoli attraverso la tecnologia UnipolTech, soprattutto grazie alle scatole nere installate a bordo. Ogni frenata improvvisa, ogni sterzata brusca, ogni accelerazione anomala può raccontare qualcosa sul livello di pericolo di una strada. A questi dati si aggiungono quelli sul traffico e sulle caratteristiche dell’infrastruttura, creando una mappa sempre più precisa dei punti critici.

Advertisement

L’idea è mettere nelle mani di chi gestisce strade e città uno strumento concreto per decidere dove intervenire prima. E i numeri spiegano bene perché ce ne sia bisogno: nel 2024 in Italia si sono contate circa 3.000 vittime della strada, con un costo sociale stimato in oltre 20 miliardi di euro. Dietro queste cifre ci sono famiglie, comunità e vite spezzate, motivo per cui la prevenzione non può più essere rimandata.

RoadSafeAI 2.0 è già stato testato a Milano e Genova, mostrando una buona capacità di adattarsi a città diverse per traffico, conformazione urbana e densità di veicoli. Interessante anche la simulazione realizzata su Napoli: pur senza utilizzare dati diretti, ma basandosi su immagini di OpenStreetMap e algoritmi dedicati, il sistema è riuscito a individuare le aree più soggette a decelerazioni improvvise con un margine di errore del 5,5%.

Ai incidenti

La direzione è chiara: passare da interventi fatti dopo gli incidenti a una vera prevenzione. Ma l’innovazione non può sostituire tutto. Servono anche asfalto migliore, ciclabili sicure, manutenzione costante e controlli più severi contro chi mette a rischio la vita degli altri.