Si chiama Fiware/Frontiercities il programma di accelerazione finanziato dall’Unione Europea per trovare nuove soluzioni smart ai problemi di congestione del traffico urbano, emissioni, difficoltà di parcheggio, nonché di stress che viviamo quotidianamente nel muoverci attraverso le città. Seicento i candidati, tra piccole/medie imprese e start up, ma solo 28 i “prescelti”: tra questi, il team catanese, di fisici e informatici, Edisonweb, selezionato per un rivoluzionario algoritmo di intelligenza artificiale, in grado di creare un nuovo modello di trasporto pubblico: ottimale in termini di flessibilità, proprio perché in grado di prevedere le esigenze di trasporto dei cittadini a seconda di alcune variabili prevedibili statisticamente.
Il primo test pilota di "taxi collettivo"
Dal 18 aprile a Ragusa, con la sponsorship tecnica di Mercedes-Benz Vans, partirà il primo test pilota, di 3 settimane, che permetterà ai fisici/informatici catanesi di arrivare fino a Berlino. “Il nostro modello – ha raccontato il fisico Riccardo D’Angelo, CEO del team – è nato declinando in chiave avveniristica e tecnologicamente avanzata, l’archetipo cubano del “taxi particular”. Un taxi collettivo che, muovendosi sulle arterie principali delle città, è disponibile a servire più persone contemporaneamente. A questo modello di riferimento abbiamo applicato una tecnologia, denominata MVMANT. Un acronimo inglese derivato da “Movement”, ovvero movimento - in questo caso riferito a una forma di trasporto pubblico 2.0 – e “Ant”, in inglese “formica”, l’animale che, secondo gli etologi, dimostra più intelligenza e organizzazione d’insieme nella gestione dei propri tragitti di spostamento".
Un ridesharing proporzionato alla domanda
MVMANT, oltre a fornire un servizio di trasporto condiviso, darà la possibilità, tramite smartphone, di prenotare il proprio posto nel veicolo, di stimare i tempi di attesa e di pagare direttamente dal cellulare. In sintesi parliamo di un servizio di ridesharing perfettamente integrato nel trasporto pubblico che potrà, non solo ottimizzare l’occupazione a bordo, ma anche offrire un servizio direttamente proporzionale alla stima della domanda prevista per ogni giorno dell’anno.
Il calcolo predittivo, sarà possibile attraverso l’applicazione e valutazione statistica di una serie di variabili: giorno della settimana, stagione, condizioni metereologiche, eventi in corso, periodi di lavoro/scuola e vacanze. Insomma tutti i parametri che possono essere utilizzati per sapere se in un determinato giorno, o periodo, ci sono esigenze e percorsi soggetti ad una maggior richiesta di trasporto pubblico.
