Amt, trasporto più efficiente con l'intelligenza artificiale

GENOVA - Amt continua a sperimentare soluzioni sempre più all'avanguardia per la gestione dei flussi. Questa mattina sono stati presentati i risultati dei progetti More Than This e SmartStop, che puntano ad un monitoraggio istantaneo e predittivo dell'affollamento di treni, stazioni e luoghi d'accesso alle stesse, non solo per aumentare la sicurezza ma anche per migliorare l'esperienza di viaggio dei fruitori.

More Than This è stato avviato a settembre 2021, in periodo di pandemia, e si è concluso a marzo 2023: "L'obiettivo iniziale a causa del Covid era l'analisi degli accessi e dei coefficienti di riempimento - racconta Carlo Crovetto, ingegnere di Hitachi Rail e coordinatore del progetto More Than This -. Con la fine della pandemia si sono potuti traguardare scopi di più ampio respiro che sono quello di regolamentare e ottimizzare l'accesso dell'utenza nelle grandi infrastrutture di trasporto, come stazioni metropolitane e ferroviarie. Monitora in tempo reale l'affollamento della stazione e dei veicoli equipaggiati".

Di questo servizio fruiscono da un lato gli utenti, "che attraverso le app e i monitor potranno ricevere le informazioni sull'affollamento nel momento esatto in cui andranno ad occupare i treni o le banchine" spiega ancora Crovetto, ma anche l'esercente che "a seconda della situazione può modulare al meglio l'offerta di trasporto e gestire situazioni ad alta criticità. Per esempio, in caso di manifestazione in piazza De Ferrari il servizio deve sapere come gestire l'affollamento. Abbiamo sviluppato anche dei software predittivi che consentono attraverso la digitalizzazione della stazione di prevedere l'afflusso nella mezz'ora successiva".

More Than This, acronimo di "a new MObility REgulation THinking ANd THoroughly Innovative inSpired", avviato a settembre 2021 e concluso a marzo 2023, ha avuto come capofila Hitachi Rail, a coordinamento di un’associazione temporanea di scopo costituita dalle aziende liguri Aitek, Knowhedge, Smart Track, STAM e T&G, affiancata dagli organismi di ricerca Università di Genova e CNR.

Stakeholder di riferimento è stata proprio AMT, che ha messo a disposizione la propria metropolitana (stazione De Ferrari-Hitachi e due treni di terza generazione) per la realizzazione del progetto.

Per quanto riguarda SmartStop "si è deciso di esplorare l'uso dell'intelligenza artificiale nell'ambito di fermata, con analisi video legate ai flussi di persone all'interno di due stazioni di riferimento che sono De Ferrari lato superficie e Darsena in via Gramsci in corrispondenza della metropolitana - racconta Enrico Buzzo, referente di Amt del progetto SmartStop -. Si è deciso di usare la strumentazione video non solo per la videosorveglianza ma anche per analizzare i flussi in termini di accessibilità alla fermata, di interscambio tra metropolitana e autobus e anche a livello di presidio della fermata stessa".

La piattaforma per il monitoraggio SMART delle fermate della rete di mobilità pubblica "attraverSo Tecniche di videO analytics Per il tramite di intelligenza artificiale" (appunto, SmartStop), ha innovato il concetto di fermata bus, trasformandola da semplice punto di riferimento e di accesso per i mezzi di trasporto pubblico a un luogo in grado di raccogliere informazioni utili per migliorare la gestione operativa del servizio.

La raccolta dati avviene nel pieno rispetto della normativa sulla privacy in quanto dal flusso video delle telecamere presenti alla fermata vengono tracciate le sagome delle persone, non i volti né altri elementi che potrebbero portare all’identificazione delle persone.