La gestione dei dati di traffico dei mezzi connessi può aiutare sia la sicurezza stradale che la pianificazione delle nuove smart cities. È quanto ha sostenuto Raghunath Banerjee, vicepresidente di Data Solutions & Innovation presso Bridgestone Mobility EMIA, nel suo intervento alla Webfleet Mobility Conference 2022.
Banerjee ha raccontato come a oggi i dati provenienti dai veicoli siano sottoutilizzati: «Noi stiamo cercando di creare un ecosistema di dati integrati per parchi veicoli, provider di mobilità e future città smart. Questo permetterà di avere strade più sicure, di ridurre gli ingorghi e di semplificare i servizi pubblici».
«Le strade si deteriorano nel tempo a causa di diversi fattori – ha proseguito il vicepresidente – come il meteo, l’usura per il normale traffico o carichi inaspettati. II monitoraggio tradizionale delle condizioni stradali è effettuato con mezzi appositi che però costano tempo e denaro e possono esaminare solo una parte della rete. Stiamo invece lavorando a un indice della superficie stradale basato su algoritmi che usano l’intelligenza artificiale e il ‘machine learning’ per rilevarne e prevederne la condizione (scivolosità, buche, ruvidezza) in modo preciso e in tempo reale».
«In futuro – afferma ancora Banerjee – grazie a torri di controllo cittadine, i conducenti dei veicoli connessi che si avvicinano a zone di pericolo potranno ricevere una notifica ed essere indirizzati verso un percorso più sicuro. Inoltre si potrà intervenire per effettuare più tempestivamente le riparazioni stradali necessarie. Un altro uso dei dati per prevenire incidenti è di usare i ‘floating car data’ e le informazioni intelligenti (frenate brusche, scontri, velocità eccessive) per individuare gli incroci con maggior rischio e altre infrastrutture che possano causare colli di bottiglia”. Si può così prevedere la sicurezza delle strade e il tipo di misure da adottare per il traffico».
«C’è infine la manutenzione predittiva delle strade – sottolinea il vicepresidente – che avviene fornendo alle autorità stradali un sistema di avviso tempestivo sul deterioramento stradale, in base all’intelligenza dei dati dei veicoli, in combinazione con modelli di pneumatici avanzati. Possiamo così rilevare il degradamento delle strade, avere riparazioni più veloci e risparmiare budget per la manutenzione, ma anche diminuire le code per interventi di riparazione imprevisti».
