Trento è un esempio brillante di come una città possa coniugare innovazione tecnologica e sostenibilità ambientale per migliorare la qualità della vita dei suoi cittadini. Grazie a una visione lungimirante e a un impegno costante, Trento sta diventando un modello per altre città italiane e internazionali che aspirano a diventare smart e sostenibili. Il suo percorso dimostra che l'innovazione e la sostenibilità non sono solo obiettivi desiderabili, ma anche raggiungibili attraverso la collaborazione tra istituzioni, aziende e cittadini.
TRENTO SMART CITY: IL PROGETTO
L’obiettivo è migliorare i servizi che la città offre e soprattutto la qualità della vita di chi la abita.
Sfruttando le tecnologie esistenti, che devono essere il mezzo e non il fine e mettendo al centro i cittadini, affinché non siano solo fruitori ma anche attori protagonisti sia nella co-ideazione dei servizi che nella gestione dei beni comuni».
Il piano di Trento Smart City è partito nel 2014, fino ad allora era mancata una visione precisa: avevamo le basi, un tessuto innovativo con università e centri di ricerca, ma mancava una strategia. Nel corso degli anni erano stati avviati tanti progetti smart, però slegati tra loro e privi di una visione d’insieme.
Nel 2017 si è entrati nella fase di maturità ed è nato l’ufficio che oggi presiedo. Da allora stiamo introducendo un sistema operativo della città basato su più layer: lavorando su una parte infrastrutturale, una sensoristica e una piattaforma di “Service delivery” volta a realizzare componenti specifiche e su cui far appoggiare le applicazioni e i servizi.
I PROGETTI SMART IN CORSO
Dal 2015 il Comune ha partecipato a diversi progetti europei del programma Horizon 2020, assieme alla Fondazione Bruno Kessler e all'Università, che hanno garantito al Comune un budget pluriennale di circa 1,5 milioni di euro (di cui metà per il personale). Tre progetti sono ad oggi terminati: WeLive, Simpatico e QROWD. Quattro invece, sono ancora in corso, tra questi vi sono Stardust e Decenter.
Con WeLive, per esempio, abbiamo avviato un nuovo concetto di Pubblica Amministrazione basata sui servizi mobili urbani creati in collaborazione con i cittadini. Grazie alla loro partecipazione sono state dapprima realizzate 5 app, per poi integrarle a settembre 2019, sempre ascoltando i consigli dei cittadini, in un’unica applicazione modulare personalizzabile, “La mia Trento”, che racchiude ora una decina di servizi.
MOBILITÀ E ICT
QROWD è stato il capostipite dei progetti che ci hanno portato a lavorare sui big data. Abbiamo iniziato a raccogliere e integrare tra loro le diverse informazioni relative alla mobilità: sia quelle statiche (come i dati cartografici ad esempio di stalli di parcheggio, rastrelliere per le bici e piste ciclabili), che quelle in "near real time" (come i dati del traffico).
Si è inoltre sfruttato ancora il coinvolgimento dei cittadini, sia per ampliare la conoscenza dei dati geografici mancanti, sia per raccogliere, previo consenso, dati sui loro spostamenti tramite l’app i-Log, per poi usarli per calcolare il modal split della città, ossia la percentuale di utilizzo dei diversi mezzi di trasporto da parte di residenti e pendolari sul territorio.
«Stardust, è un progetto Smart Cities & Communities, che vede Trento come Lighthouse garantendo un budget importante anche per misure infrastrutturali. È iniziato nel 2017 e terminerà nel 2022. Il progetto intende realizzare una visione olistica della Smart City e interessa la mobilità elettrica, i sistemi ICT e la riqualificazione energetica negli edifici».
Uno degli obiettivi del progetto riguarda l'incetivazione della mobilità elettrica. Tra le diverse azioni previste, quella più importante riguarda una modalità innovativa della logistica dell’ultimo miglio, ossia della consegna delle merci all’interno della Zona a traffico limitato (ZTL). Verranno realizzati più hub sul territorio: uno centrale presso l’interporto e uno o due più piccoli ma automatizzati situati appena fuori dal centro storico. Le consegne dagli hub alla ZTL avverranno con veicoli elettrici dedicati che potranno garantire orari e modalità più in linea con le esigenze di cittadini e operatori.
Sturdust prevede la realizzazione dei layer relativi a dati (digital hub) e sensori, con l'obiettivo di raccogliere tutti i dati prodotti dai diversi dispositivi relativi a tematiche diverse come mobilità, qualità dell’aria, sicurezza, consume energetico, illuminazione e raccolta dei rifiuti, per poi integrarli tra loro e storicizzarli. L’obiettivo è quindi costruire su questi dati una serie di analytics in ottica di "data driven decision", nonché di renderli disponibili in app e servizi a valore aggiunto.
Già dai prossimi mesi, a esempio, verranno installati i primi sensori per il rilevamento dell'occupazione degli stalli a raso, partendo da quelli riservati a disabili e al carico e scarico di merci attorno al centro storico: i dispositivi si trovano all’interno di un "bussolotto" che con un carotaggio viene inserito sotto l’asfalto. In questo modo sarà possibile monitorare il parcheggio e fornire ai cittadini servizi evoluti per trovare il posto libero più vicino rispetto alla propria posizione oppure, tramite algoritmi predittivi, indicare quello che si libera a breve.
ILLUMINAZIONE TELECONTROLLATA E RIQUALIFICAZIONE ENERGETICA
«Il progetto interessa un parco pubblico e due piste ciclabili e punta a ridurre sia i consumi energetici che l’inquinamento luminoso. I lampioni a Led saranno equipaggiati con sensori in grado di rilevare la presenza di persone o ciclisti e sarà creata una rete di telecontrollo wireless. L'intero sistema, connesso con fibra ottica al software di gestione comunale, permetterà di ridurre nelle ore notturne il flusso luminoso dell'80% in caso di assenza di persone negli spazi, riportandolo tempestivamente a pieno regime non appena si rileva la presenza di persone: in questo modo si prevede di risparmiare circa il 60% dell’energia».
«Stiamo sperimentando sensori audio che si potrebbero utilizzare per capire chi frequenta abitualmente i parchi e in quali fasce orarie, ancora per poter utilizzare i dati a supporto delle decisioni del Comune, a esempio per proporre attività sportive o momenti ricreativi in base alle reali necessità dei cittadini. Sul fronte della sicurezza, invece, pensiamo di applicare algoritmi di intelligenza artificiale alle 600 telecamere cittadine affinché al rilevamento di situazioni anomale o di incidenti venga inviato in automatico un alert al personale della centrale operativa della polizia locale».
L’intervento è previsto su 3 torri di edilizia residenziale pubblica, per un totale di 156 appartamenti di cui una quindicina circa sono privati. Tra gli interventi principali di rigenerazione urbana del quartiere vi sono la realizzazione di un nuovo involucro ventilato, di impianti fotovoltaici e un impianto termico a pompe di calore basato sulla geotermia. L’obiettivo è ridurre del 50% il fabbisogno energetico degli edifici.
IL PROGETTO DECENTER: GLI ATTRAVERSAMENTI PEDONALI DIVENTANO SMART
Decenter è un progetto europeo di ricerca, che coinvolge anche partner della Corea del Sud, che vuole testare soluzioni basate su IoT (internet of things) e AI (intelligenza artificiale) distribuita tra Edge (dove sta il sensore) e Cloud (dove vengono analizzati i dati). Il Comune di Trento è coinvolto per testare queste tecnologie in ambito urbano per aumentare la sicurezza degli attraversamenti pedonali. Il sistema prevede l’uso di diversi sensori: telecamere "privacy by design e by default", in quanto riconoscono solo le forme e non le persone, microfoni e ulteriori sensori IoT per raccogliere informazioni ambientali come temperatura, illuminazione e umidità. I diversi dati raccolti dai sensori vengono analizzati in tempo reale dagli algoritmi di intelligenza artificiale posti in loco, creando una replica digitale (digital twin) dell'attraversamento pedonale. In base agli eventi "calcolati" verranno azionati i segnalatori acustici e visivi più appropriati in direzione dei pedoni e/o dei guidatori. In futuro l’infrastruttura sarà pronta a comunicare anche con le auto o i mezzi connessi. L’aspetto interessante del progetto è che l’algoritmo di intelligenza artificiale viene eseguito direttamente presso l'attraversamento pedonale (on Edge) così da garantire una risposta rapida, ma tutti i dati raccolti vengono trasmessi al Cloud per essere processati da meccanismi di machine learning. In questo modo si riesce a migliorare l’attendibilità e l’intelligenza dell’algoritmo che più dati elabora e più può addestrarsi e diventare "intelligente". Quest'anno studieremo il funzionamento del sistema su un attraversamento pedonale nel quartiere Vela a Trento, per poi estenderlo, una volta stabile, ad altri attraversamenti pedonali ritenuti pericolosi.
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