DETECTOR: come combattere l’evasione tariffaria
Molti sistemi pubblici affrontano il grave problema del mancato pagamento del biglietto, altrimenti noto come evasione tariffaria. Ciò si verifica quando i viaggiatori non acquistano o non convalidano il loro biglietto di viaggio, il che a sua volta incide negativamente sulla sostenibilità economica dell’operatore e favorisce una sensazione di ingiustizia tra i pendolari invece paganti. Per ovviare a questo problema, sono state messe in atto soluzioni quali ispezioni di massa dei biglietti e i cosiddetti tornelli, che tuttavia non sono in grado di fermare tutti gli evasori tariffari.
Bloccare la strada agli evasori tariffari
Nell’ambito del progetto TRAINSFARE, l’azienda di coordinamento AWAAIT ha lavorato allo sviluppo di DETECTOR, un sistema automatico di analisi video in tempo reale che consente controlli selettivi per affrontare l’evasione tariffaria. Utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, il sistema analizza le immagini catturate da una telecamera sopra i tornelli e invia un avviso agli smartphone degli ispettori dei biglietti qualora rilevi un’evasione tariffaria. In questo modo, il flusso dei passeggeri non viene interrotto dai controlli. La tecnologia e le opportunità commerciali sono state realizzate nella Fase 1 del progetto. Ora nella Fase 2, «L’obiettivo principale di AWAAIT in TRAINSFARE è quello di ottenere una versione scalabile, internazionalizzata e completamente commercializzabile di DETECTOR», conferma Fransje Portegies, coordinatrice del progetto, che aggiunge: «Il prototipo iniziale era un prototipo funzionante messo a punto per i requisiti e le condizioni operative del primo cliente di AWAAIT. L’obiettivo del progetto TRAINSFARE è di far evolvere questo prototipo verso una nuova generazione con tecniche e metodologie di intelligenza artificiale all’avanguardia e di commercializzare il sistema attraverso gli operatori del trasporto pubblico in tutto il mondo».
La strada per la penetrazione nel mercato
«Essendo una piccola e giovane azienda, le principali sfide iniziali di AWAAIT erano migliorare l’immagine del marchio dell’azienda stessa, espandere la consapevolezza della sua offerta di prodotti e ideare ed eseguire la giusta strategia di sviluppo del mercato per una crescita sostenibile», riferisce Portegies. La penetrazione nel mercato è sempre più difficile del previsto, soprattutto per soluzioni pionieristiche e in mercati quali il trasporto pubblico. Per questi motivi, il progetto ha attivato la sua presenza nei social network, riprogettato il suo sito web e creato un blog sull’evasione tariffaria nei trasporti pubblici. Al tempo stesso, ha partecipato a forum e saloni professionali incentrati sul trasporto pubblico. «La nostra presenza a tali eventi è stata essenziale per aumentare la consapevolezza del nostro marchio, per estendere la nostra rete di contatti nel settore dei trasporti pubblici e per la generazione e il follow-up delle opportunità di sviluppo del mercato», sottolinea Portegies. Nonostante l’esistenza di difficoltà, «gli sforzi del progetto hanno a tutt’oggi portato alla generazione di opportunità di sviluppo del mercato e all’evoluzione della tecnologia annessa», riferisce Portegies. DETECTOR è già stato testato in cinque città al di fuori della Spagna e altri due operatori non spagnoli sono in lizza per eseguire test pilota presso la loro sede nel 2020. Portegies osserva: «Dal punto di vista tecnologico, ci siamo fortemente concentrati sull’estensione della portata analitica e sulla manutenibilità e generalizzabilità del sistema». DETECTOR è sempre più in grado di lavorare in ambienti diversi con una maggiore precisione e velocità di esecuzione.
Guardando avanti
«Ci aspettiamo di contribuire alla sostenibilità economica dei trasporti pubblici a livello globale e nella creazione di un ambiente più giusto e più sicuro nei luoghi in cui viene distribuito DETECTOR», sottolinea Portegies. Il progetto punta anche a essere un esempio riuscito di introduzione di una tecnologia all’avanguardia, l’apprendimento automatico dell’intelligenza artificiale in questo caso, nel settore dei trasporti pubblici, per promuovere la considerazione e l’adozione della successiva innovazione in questo campo.
Parole chiave
TRAINSFARE, trasporto pubblico, evasione tariffaria, intelligenza artificiale, AWAAIT
