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Intelligenza artificiale e IoT al servizio della smart mobility

Perché la diversificazione e l’integrazione tecnologica sono la base per abilitare applicazioni immediate nell’ambito della mobilità, aspettando che le tecnologie rinnovabili raggiungano un adeguato livello di maturità

Pubblicato il 23 settembre 2025

Leslie White, antropologo americano, ha definito la cultura proprio come: «l’insieme dei mezzi che contribuiscono a rendere la nostra vita più lunga e sicura». In questo senso, la transizione verso la smart mobility rappresenta una tappa fondamentale nello sviluppo della nostra cultura.

La mobilità è un fattore abilitante della nostra vita economica e sociale e la transizione verso un futuro più intelligente e più sostenibile è sicuramente una delle sfide più ambiziose connesse al Green Deal europeo. Se gestita in modo virtuoso, migliorerà sensibilmente la qualità di vita di moltissime persone, ad esempio limitando fortemente la generazione di nuove esternalità negative derivanti dal consumo di combustibili fossili e, più in generale, dall’attuale sistema dei trasporti.

I primi ad interessarsene sono gli stessi cittadini: secondo gli ultimi dati raccolti da PWC, l’85% dei consumatori è preoccupato per il cambiamento climatico e se l’82% dichiara che prenderebbe in considerazione l’acquisto di un veicolo elettrico, quasi il 60% dichiara che sarebbe favorevole a un centri urbani senza auto.

Tuttavia, il successo della transizione alla smart mobility dipende principalmente dalla nostra capacità di sfruttare con maggiore efficienza le fonti e le tecnologie rinnovabili di cui già disponiamo.

O, più concretamente, come possiamo efficientare lo sviluppo dei nostri prodotti e servizi verso gli obiettivi della transizione?

In quest’ottica, basti pensare che, all’interno del database consultabile pubblicamente realizzato dall’International Energy Agency (IEA), sotto la voce Transportation sono ad oggi elencati 96 diverse iniziative, ma solo 38 rientrano in una fase di testing sul mercato e nessuna ha raggiunto una comprovata maturità e stabilità.

In questo scenario la risposta passa anche, o soprattutto, per una maggiore diversificazione tecnologica, ovvero alla diversificazione del portfolio di tecnologie impegnate nella progettazione di un particolare bene o servizio.

È proprio qui che cloud computing, IoT e intelligenza artificiale entrano in gioco guidando, ad esempio, lo sviluppo dei Battery Management System di nuova generazione. La tecnologia base già tipica delle attuali batterie al litio viene diversificata mediante l’integrazione delle tecnologie cloud dedicate alla raccolta, gestione e valorizzazione del dato. I dispositivi risultanti prevedono il comportamento delle singole celle con accuratezza sensibilmente superiore ai BMS tradizionali.

Ciò che è meno scontato, e più interessante, è che il loro sviluppo è stato decisamente più rapido ed efficiente di quanto non sarebbe stato possibile sfruttando le sole tecnologie core di quell’ambito. In altre parole, ottenere un miglioramento simile mediante l’efficientamento progressivo delle sole tecnologie tipiche del mondo delle batterie al litio avrebbe richiesto molto più tempo.

A testimonianza di ciò, come SAS, negli ultimi anni abbiamo raccolto e realizzato una serie di esperienze che pensiamo rappresentino un patrimonio di grande valore.

Eccone alcune:

1. Abbiamo supportato la città di Istanbul, una delle città più trafficate al mondo, nel ridefinire i processi di monitoraggio e governo della mobilità cittadina.

Il Progetto aveva l’obiettivo di fornire ai decisori un “Technical Assistant Pilot” che li supportasse nel prevedere la domanda di mobilità e i flussi di traffico su base oraria, ridisegnare l’offerta pubblica in modo ottimizzato rispetto alla domanda e, infine, interagire direttamente con i viaggiatori. Ad esempio, suggerendo, in funzione del reale stato di congestione della città, alternative basate sull’uso di mezzi pubblici.

2. In una seconda esperienza, sempre dedicata alla mobilità urbana, abbiamo ricostruito i pattern di mobilità a partire da fonti dati passive.

Nello specifico, abbiamo usato i dati di tracciamento delle sim mobili prodotti dagli operatori telefonici per finalità di gestione della rete. Questo approccio ci ha permesso di mappare milioni di flussi in modo dinamico e soprattutto di segmentarli su dimensioni socio-demografiche ad un costo molto più contenuto di quanto non sarebbe stato possibile mediante le classiche survey.

3. In ambito asset management, invece, ci siamo dedicati alla manutenzione predittiva di veicoli pesanti per diversi operatori del mondo automotive, tra cui Iveco e Volvo Trucks.

Entrambe esperienze molto sfidanti, sia dal punto di vista della metodologia analitica che sul piano tecnologico. Siamo arrivati a processare centinaia di sensori su cui abbiamo istruito complessivamente decine di modelli analitici differenti.

In conclusione, la domanda di mobilità è al centro di una trasformazione radicale.

Gli utilizzatori finali dei sistemi di mobilità (urbana e non) sono alla ricerca di un’esperienza utente door-to-door e che consenta loro di usare in modo più gratificante il tempo che spendono viaggiando; e in questo scenario cloud, intelligenza artificiale e IoT rappresentano il futuro della mobilità. Governarle al meglio è indispensabile per creare soluzioni innovative, sostenibili e di valore per l’utente finale.

Fonte foto Pixabay_Franz26

A cura di Luca Barbanotti, Senior Customer Advisor Advanced Analytics and AI di SAS

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