L’Intelligenza Artificiale trasforma la sorveglianza urbana: il caso di Milano

L’impiego dell’intelligenza artificiale (IA) per monitorare i flussi pedonali nelle aree urbane densamente popolate rappresenta una frontiera innovativa nel campo della sicurezza e della pianificazione urbana. Un esempio significativo di questa applicazione si è verificato a Milano, dove il progetto CityFlows, condotto da ENEA (Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile) e finanziato dall’European Institute of Innovation and Technology (EIT), ha dimostrato l’efficacia dell’IA nella gestione dei flussi pedonali. Questo studio, focalizzato sulla piazza Duca D’Aosta, di fronte alla Stazione Centrale di Milano, ha analizzato circa 2 milioni di fotogrammi, registrati per due settimane, per monitorare il movimento di circa 350mila persone che transitano quotidianamente in uno degli snodi più strategici della città.

Il progetto CityFlows ha evidenziato come l’IA possa contribuire significativamente alla sicurezza urbana, elaborando dati con una precisione del 70% e fornendo informazioni dettagliate su densità, direzione e velocità dei pedoni. Questi dati sono fondamentali per gli amministratori pubblici e i progettisti urbani, che possono utilizzarli per migliorare la vivibilità delle città e la sicurezza delle persone in aree ad alta densità di traffico pedonale.

L’innovazione tecnologica e il rispetto della privacy

Un aspetto cruciale del progetto CityFlows è stato il rispetto della privacy dei cittadini. Le immagini registrate sono state trattate per garantire l’anonimato di ogni individuo, conformemente alle normative sulla protezione dei dati. Questo approccio dimostra che è possibile utilizzare tecnologie avanzate di sorveglianza, come la computer vision, in modo etico e rispettoso della privacy individuale.

La metodologia di elaborazione dei dati adottata rappresenta una novità nel campo dell’IA applicata alla sorveglianza urbana. Dopo aver identificato e tracciato nel tempo e nello spazio ogni pedone, è stata possibile la rappresentazione bidimensionale su mappa alla risoluzione del metro, consentendo elaborazioni statistiche sui risultati ottenuti. Questo framework innovativo apre nuove prospettive per l’utilizzo dell’IA nella gestione degli spazi urbani, offrendo strumenti più precisi e affidabili per la pianificazione e la sicurezza.

Implicazioni e potenziali sviluppi futuri

I risultati del progetto CityFlows a Milano offrono spunti interessanti per il futuro dell’IA nella gestione delle città. L’analisi dei flussi pedonali può essere estesa ad altre aree urbane e utilizzata per diversi scopi, dalla progettazione di spazi pubblici più sicuri e accessibili, alla gestione delle emergenze e alla prevenzione del crimine. Inoltre, l’approccio adottato da CityFlows potrebbe ispirare ulteriori ricerche e applicazioni dell’IA che tengano conto della necessità di bilanciare innovazione tecnologica e diritti individuali.

Bullet Executive Summary

Il progetto CityFlows ha dimostrato l’efficacia dell’intelligenza artificiale nel monitorare i flussi pedonali in una delle aree più affollate di Milano, offrendo dati preziosi per la sicurezza e la pianificazione urbana. La nozione base di intelligenza artificiale applicata in questo contesto è la computer vision, che permette di identificare e tracciare i movimenti delle persone in spazi pubblici, rispettando la loro privacy. Una nozione di intelligenza artificiale avanzata è rappresentata dall’elaborazione statistica dei dati raccolti, che apre nuove prospettive per l’utilizzo dell’IA nella gestione degli spazi urbani. Questo studio stimola una riflessione sul potenziale dell’IA nel migliorare la vivibilità delle città, sottolineando l’importanza di un approccio etico e rispettoso dei diritti individuali.