Video analisi e AI per garantire la sicurezza urbana - Riskmanagement

A2A Point of View

Video analisi e AI per garantire la sicurezza urbana

Grazie all’Intelligenza artificiale prendono forma nuove modalità di risk management a garanzia della sicurezza all’interno delle Smart City. In primo piano c’è l’uso del dato, raccolto e analizzato tramite tecnologie come la video analisi all’interno di control room dedicate

30 Set 2021

Fabrizio Pincelli

Giornalista

Il risk management di una Smart City tocca una molteplicità di aspetti, la maggior parte dei quali non riguarda esclusivamente la Smart City, ma più in generale le città contemporanee. Ma come viene affrontato oggi questo aspetto in Italia? A che punto siamo? Lo abbiamo chiesto a Fabio Santomauro, Head of Marketing & Business Development di A2A Smart City. “La grande tematica su cui stiamo investendo è la pubblica sicurezza, ma c’è tutta una serie di aspetti di rischio che teniamo sotto stretta osservazione, come la cybersecurity e l’interruzione e i malfunzionamenti in generale dei servizi essenziali. Gli incendi, il dissesto idrogeologico, il cambiamento climatico, stanno portando a eventi veramente violenti con conseguenze molto problematiche sulle città”. Qui entra in gioco il risk management, ancora meglio se “smart”.

“Sappiamo che le procedure sono essenziali – afferma Santomauro –. L’abbiamo visto anche durante la pandemia: quando c’è un’emergenza da gestire, sono fondamentali chiare procedure. Tutte le città in Italia hanno delle procedure e cercano di prevedere e di prevenire il più possibile i rischi più severi e più importanti. Nella previsione dei rischi, la tecnologia, e in particolare il dato, è un abilitante fondamentale per riuscire a essere efficaci”.

La video analisi e l’AI a supporto del risk management

Nelle città, e soprattutto nelle Smart City, un sistema molto diffuso a supporto del risk management è la video analisi. La massiccia presenza di telecamere è evidente, soprattutto nelle grandi metropoli. “Le telecamere hanno una duplice funzione – precisa Santomauro –. La prima è la prevenzione: raccogliendo dati dal campo e storicizzandoli in modo strutturato si possono evidenziare aree critiche per la ricorsività di alcune problematiche e agire di conseguenza intensificando i presidi e cercando di prevenirle. La seconda funzione è di assicurare la tempestività di intervento di fronte a certi rischi”.

“Le telecamere già ci sono da molti anni – aggiunge Santomauro –. Quelle stesse telecamere, però, possono essere utilizzate in un modo più efficace ed efficiente, mediante un upgrade, che sostanzialmente può essere fatto andando a integrare l’intelligenza artificiale”. Questo significa andare oltre la tradizionale videosorveglianza per la sicurezza che consiste in uno stream di dati video registrato per un certo periodo di tempo, visualizzato su degli schermi e visto da alcune persone. Ma, facendosi supportare dagli algoritmi esistenti e dall’intelligenza artificiale, si possono identificare gli eventi nel momento in cui si stanno verificando. L’intelligenza artificiale è infatti in grado di identificare situazioni di rischio (un allagamento, un incidente stradale o una persona caduta a terra per un malore) e segnalarle all’utente che è nella sala di controllo. A quel punto viene verificato che l’algoritmo abbia comunicato correttamente un evento che è da considerarsi critico e immediatamente si può dare l’allarme alle forze preposte per supportare la mitigazione in questo tipo di rischi.

“Si tratta di un presidio ulteriore a quelli tradizionali già in uso – precisa Santomauro –. Oggi esistono due approcci affinché l’intelligenza artificiale possa gestire tante telecamere e tanti dati. In alcuni casi i dati sono centralizzati in server con a bordo l’intelligenza artificiale e questo permette di farla lavorare real time sugli stream video per estrarre dei metadati che identificano un certo tipo di situazione. Noi però abbiamo scelto un’opzione diversa, che è quella di un’architettura edge. Accanto alle telecamere vengono posizionati dei minicomputer con una capacità elaborativa tale che possono essere collegati anche a decine di telecamere. Questa architettura permette di elaborare i dati direttamente sul campo e di evidenziare immediatamente se c’è un’anomalia”.

L’importanza di un’infrastruttura adeguata

Con un numero di telecamere così imponente e per rispondere a precisi criteri di cybersecurity, l’infrastruttura deve essere adeguatamente dimensionata e protetta. “Usiamo connessioni a fibra ottica fino alla telecamera – afferma Santomauro –. In futuro ritengo che le reti 5G permetteranno di avere un’infrastruttura broadband wireless senza più la necessità della fibra ottica. Questo non solo permetterà una serie di semplificazioni infrastrutturali ma anche nuove applicazioni”.

La video analisi ha sicuramente un ruolo importante nel risk management, ma non è l’unico utilizzo che si fa dell’AI oggi. “Correlando i dati, tramite l’intelligenza artificiale si riescono a fare previsioni e anche a elaborare delle simulazioni real time che permettono di prendere decisioni, che possono mitigare il rischio”, precisa Santomauro.

Le control room cittadine

Un altro tema inerente al risk management su cui pone l’attenzione Santomauro è quello delle control room: “Sono una sorta si sale di controllo dove una serie di dati della città relativi alla sicurezza pubblica è analizzata con la finalità di mantenere il governo della città stessa. Si tratta di dati provenienti da varie fonti, dal trasporto pubblico locale, dai gestori di servizi come gas e acqua, e anche dalla videosorveglianza. Vagliare tematiche che possono essere critiche anche nella gestione della città permette di tenere d’occhio una serie KPI importanti, permettendo di gestire e ottimizzare la vivibilità e la sicurezza in un senso più ampio”.

Tali dati sono solitamente analizzati da enti diversi, ma non vengono correlati, anche perché riguardano aspetti differenti all’interno di una città e richiedono expertise diverse, ma che, tendenzialmente, si intrecciano una con l’altra in una complessità degli scenari. “L’intelligenza artificiale – sottolinea Santomauro – permette di incrociare questi dati che caratterizzano la governance di una città e di fornire possibili soluzioni o indicazioni su quello che potrebbe succedere. In Italia le control room della città sono agli albori, in altri Paesi sono più diffuse. Però implicano un approccio che richiede del tempo anche da un punto di vista culturale. Nelle città italiane sta sorgendo una sensibilità su questi temi sempre più rilevante, ma ci sono ancora dei grossi divari sul versante tecnologico. Tuttavia, c’è molto interesse e si stanno facendo svariate sperimentazioni in tutto il Paese”.

Lo stato di “smartizzazione” delle città italiane

Spesso ci troviamo in una smart city e non lo notiamo perché non è così evidente, come nel caso della video analisi. “Il cittadino non si accorge di nulla, semplicemente vive in una città più sicura – conclude Santomauro –. Come cittadino è difficile avere una percezione di quale sia lo stato di smartizzazzione della città: le Smart City funzionano meglio perché cercano di sfruttare tutto il potenziale scientifico e tecnologico che hanno a disposizione. Con il PNRR ci saranno diversi elementi che permetteranno di potenziare le infrastrutture, anche in aree geografiche dove oggi posare la fibra per un operatore non è conveniente. E questo consentirà di ampliare e rendere più evidenti le caratteristiche smart di molte città italiane”.

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