QROWD soluzioni smart per migliorare la mobilità a Trento

Abstract

Le città stanno diventando sempre di più una fonte inesauribile di dati ed informazioni e la consapevolezza di disporre di un tale patrimonio e la capacità di analizzarlo diventano fondamentali per organizzare e gestire le cities proiettate, sempre di più, verso una dimensione smart.
Nella costruzione di una smart city la smart mobility rappresenta un aspetto importante e strategico.
In questo contesto si è inserito il progetto QROWD finanziato nell’ambito del programma di innovazione e ricerca Horizon 2020, con lo scopo di sviluppare soluzioni smart per migliorare la mobilità nelle città europee, che quotidianamente devono affrontare i problemi legati al traffico, alla mobilità dei loro abitanti e visitatori, ma anche alla fornitura di beni e servizi lungo le vie e strade di collegamento.
L’obiettivo del progetto, realizzato dal Comune di Trento con il supporto dell’Università, è stato quello di fornire uno strumento basato sull’integrazione delle informazioni sul traffico, trasporti, strade e mobilità provenienti da diverse fonti e fornire agli amministratori della città le informazioni per gestire al meglio la mobilità urbana e ai cittadini nuovi servizi, per migliorare la sicurezza sulle strade, ridurre le emissioni di anidride carbonica e aumentare la qualità di vita.

Sono stati raccolti e integrati tra loro diversi tipi di dati relativi alla mobilità della città di Trento:
• statici (che indicano la posizione, ad esempio, delle rastrelliere per bici)
• in tempo reale (che indicano la disponibilità, ad esempio, dei parcheggi sotterranei)
• dati già disponibili a livello istituzionale (come la posizione delle piste ciclabili e dei parcheggi per disabili)
• provenienti da altre fonti (traffico in tempo reale di TomTom)
• raccolti dai cittadini (su base volontaria)
Oltre alla miriade di dati disponibile sul traffico e mobilità della città, è stata chiesta una partecipazione attiva dei cittadini (crowdsourcing), che sono stati invitati a collaborare per completare e apportare miglioramenti nella precisione e tempestività delle informazioni sul traffico.
La base informativa raccolta ha permesso di fornire una panoramica della mobilità urbana utile sia alla pubblica amministrazione che ai cittadini (dashboard) e di effettuare delle analisi su aspetti specifici della mobilità (modal split, parcheggi) per offrire servizi evoluti ai cittadini.
L’aspetto tecnologico è stato essenziale per il raggiungimento di questi obiettivi. In particolare, QROWD ha previsto un kit di strumenti composto da:
• un’app (i-Log) per il crowdsourcing;
• una strategia di incentivazione e coinvolgimento dei cittadini tramite giochi a premi;
• tecniche di Machine Learning e AI (intelligenza artificiale) sui Big data
• un processo per analizzare i dati e le informazioni raccolte tramite crowdsourcing
• una dashboard per visualizzare i dati e renderne immediata la comprensione
Per tutta la durata del progetto ha avuto luogo un laboratorio di sperimentazione (QROWDLab) rivolto ai cittadini che hanno così potuto esprimere le proprie idee per migliorare la mobilità a Trento, testare l'app i-Log e raccogliere dati e informazioni sugli stalli per le biciclette e sui parcheggi gialli in città.

Dimensioni amministrazione

Da 100.000 a 1.000.000 abitanti

Localizzazione intervento

Area urbana

Ambito

Comune

Strumenti di finanziamento

Horizon 2020

Settori di intervento

  • Mobilità

Data inizio lavori

2016-12-01

Tempo di realizzazione

36

Costo

3.993.505

Finanziatore

UE

URL

https://www.comune.trento.it/Progetti/Qrowd

Partner

Università di SOUTHAMPTON (capofila), ATOS Spain SA, TOMTOM Development Germany GMBH, Comune di Trento, AI4BD GMBH, INMARK Europa SA, GMBH, Institut fur Angewandte Informatik (INFAI) EV, Università degli studi di Trento, TOMTOM Location Technology Germany GMBH