European Commission logo
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Article Category

Intervista
Contenuto archiviato il 2024-04-18

Article available in the following languages:

I megadati rendono possibili reti migliori per il trasporto urbano

Migliorare il trasporto pubblico può essere un compito molto difficile. Ma cosa accadrebbe se le città potessero sfruttare il potenziale illimitato dei megadati per prendere delle decisioni migliori? Grazie a SIADE SaaS, esse sono adesso in grado di scoprire gli schemi di mobilità dei passeggeri e svelare i punti di forza e quelli deboli delle reti, attuali e pianificate, del trasporto urbano.

Trasporti e Mobilità icon Trasporti e Mobilità
Cambiamento climatico e Ambiente icon Cambiamento climatico e Ambiente

Il progetto SIADE SaaS (Spatial Decision Support System for Transportation Planning) essenzialmente segna un cambiamento nel posizionamento della PMI spagnola Terrain Technologies. A partire da un servizio di consulenza costruito attorno a un algoritmo per dedurre le destinazioni dei passeggeri, l’azienda ha richiesto il supporto da Orizzonte 2020 per diventare un fornitore di software. Adesso, le città in tutta Europa possono trarre vantaggio da una soluzione che arricchisce i megadati con una componente spaziale, consentendo un’analisi complessa del comportamento dei viaggiatori al fine di migliorare le reti del trasporto pubblico. María J. Arguelles, coordinatrice del progetto, ci dice di più riguardo alle soluzioni dell’azienda e ai risultati raggiunti finora. In che modo i megadati possono fornire una migliore esperienza del trasporto pubblico in Europa? María J. Arguelles: I sistemi per la vendita dei biglietti con carte intelligenti attualmente disponibili nei sistemi di trasporto pubblico di molte città rendono possibile un’enorme quantità di dati. Questi gruppi di dati riflettono il modo in cui la gente si comporta, e questo a sua volta significa che è possibile valutare le loro esigenze relative al trasporto e fornire un’immagine accurata delle loro abitudini, come gruppi (in base ai tipi di tariffa, come ad esempio studente, anziano, ecc.) o a livello di individuo. Grazie all’analisi dei megadati, possiamo adattare il trasporto pubblico a queste esigenze, pianificare nuovi servizi, ridurre al minimo il tempo di percorrenza, ecc. Quali sono stati i limiti dei tentativi di utilizzare questi dati finora, e in che modo il vostro software si distingue a tal proposito? È importante chiarire che i megadati portano una grande complessità nel trasporto a causa di un qualcosa a loro intrinseco: ciò che viene comunemente definito come le «5 V» (volume, velocità, veridicità, varietà e valore). Ad esempio, un grande volume di dati implica una grande capacità di archiviazione. Non ci possiamo dimenticare che città come Madrid, ad esempio, generano quasi 500 milioni di viaggi all’anno, e all’incirca 1,2 miliardi per l’intera area metropolitana di Madrid che sono quasi la stessa quantità di Istanbul. La dimensione della varietà implica gruppi di dati generati da fonti differenti, come ad esempio obliteratrici degli autobus o telefoni cellulari, mentre la veridicità sottolinea l’importanza della qualità dei dati e il livello di fiducia. A complicare ancora di più il quadro, il fatto che i registri del trasporto siano connessi a posizioni geografiche significa che abbiamo a che fare con dati che possiedono una componente spaziale, o megadati spaziali. Per superare queste difficoltà, SIADE SaaS è stato progettato come uno sviluppo dei sistemi GIS centrali, fondendo la natura spaziale dei dati con metodologie avanzate di analisi dei dati. In che modo esattamente rimediate all’assenza di informazioni sulle destinazioni dei passeggeri? Questo è uno degli algoritmi centrali di SIADE. Siamo in grado di dedurre fino all’88 % delle destinazioni dei passeggeri con una precisione del 96 %. Questi risultati confermano che siamo molto bravi nel costruire matrici punto di partenza-destinazione basate sui dati del trasporto, che sono molto più veloci, meno costose e più complete rispetto a quelle generate usando una metodologia tradizionale nel trasporto pubblico: le interviste. È importante rilevare che le nostre matrici si basano su milioni di dati registrati, mentre le interviste si basano su una piccola percentuale dell’intera popolazione. Che risultati siete riusciti a raggiungere finora grazie ai finanziamenti dell’UE? Che risultati dovete ancora ottenere prima della conclusione del progetto? Il progetto si è basato sull’idea che abbiamo bisogno di modificare il modello imprenditoriale e trasformarlo in un SaaS (Software come Servizio). Ma questo è un processo costoso, e quindi senza il finanziamento dell’UE non avremmo raggiunto così velocemente quell’obiettivo. Il progetto coinvolge anche diverse aziende di consulenza nel campo dei trasporti, operatori dei trasporti e/o agenzie per i trasporti in tutta Europa, che sono stati fondamentali nel collaudo delle versioni di SIADE. Oltre a quello, siamo fortunati a essere supportati da un gruppo di istruttori forniti dall’UE che guidano le nostre decisioni nella strategia commerciale. Abbiamo già portato a termine due delle tre fasi del progetto, incluso il modulo completo di analisi e il simulatore. Il simulatore è in grado di prevedere con una precisione del 93 % i cambiamenti nel flusso dei passeggeri dopo aver modificato o cancellato uno qualsiasi degli elementi in una rete di trasporto, come ad esempio fermate dell’autobus, linee, politica del biglietto cumulativo, frequenze, eccetera. Attualmente siamo nella fase dei megadati, risolvendo tutti i problemi connessi alle 5 V. Parti degli algoritmi sono state affinate con successo per adattarle alla nuova struttura. Ci può fornire degli esempi di sfide provenienti da specifici clienti che sono state superate grazie alla vostra tecnologia? Certamente. Ad esempio, siamo riusciti a dimostrare che il trasporto mediante autobus a Oradea (Romania) non copriva in modo efficiente l’intero centro cittadino. A Gijón (Spagna), abbiamo scoperto, grazie al simulatore, che dei cambiamenti nell’itinerario 14 incrementerebbero la velocità commerciale, ma a un costo: le persone che vivono in uno dei quartieri interessati dalla nuova progettazione dell’itinerario smetterebbero di essere utenti dell’autobus, mentre la maggior parte di loro userebbe un altro itinerario (18) invece di utilizzare i biglietti cumulativi. A Modena (Italia), il modello di dati è stato migliorato e modificato al fine di sfruttare molto meglio le capacità di SIADE. I nostri suggerimenti di creare un itinerario circolare a Gijón sono stati anche applicati nel nuovo Piano della mobilità della città. Ci può dire di più riguardo alla vostra diffusione sul mercato a questo punto? Stiamo attualmente collaborando con diverse aziende di consulenza nel settore dei trasporti al fine di valutare assieme le opportunità di appalti in Spagna, America Latina ed Europa orientale. Il fatto che abbiamo un progetto di successo finanziato dall’UE rappresenta uno straordinario vantaggio competitivo. Quali sono i vostri piani successivi, una volta portato a termine il progetto? Stiamo avendo successo nella creazione di una piattaforma che soddisfa le esigenze dei nostri clienti e dei nostri partner al 100 %, quindi ci aspettiamo di continuare a svilupparci in altri mercati al di fuori dell’Europa e dell’America Latina, quali ad esempio gli Stati Uniti e il Canada.

Paesi

Spagna

Articoli correlati