Sicurezza stradale: l’intelligenza artificiale per prevedere incidenti

RoadSafeAI 2.0, l’intelligenza artificiale del Politecnico di Milano che punta a ridurre le 3.000 vittime annuali sulle strade italiane.

Ogni anno sulle strade italiane perdono la vita circa 3.000 persone: un dato che Istat certifica per il 2024 e che pesa sul paese con un costo sociale di oltre 20 miliardi di euro. Per invertire questa tendenza, il Politecnico di Milano ha messo a punto RoadSafeAI 2.0, un modello predittivo basato sull’intelligenza artificiale capace di individuare preventivamente le aree a maggior rischio incidentale. Il sistema è stato presentato al quinto Forum di The Urban Mobility Council UnipolSai.

Il funzionamento si basa su un patrimonio informativo di enorme portata: milioni di dati telematici generati quotidianamente dai veicoli attraverso la tecnologia UnipolTech. Le scatole nere installate a bordo registrano ogni anomalia di guida, dalle frenate brusche alle sterzate improvvise, passando per le accelerazioni fuori controllo. Queste informazioni vengono poi incrociate con i dati sul traffico e con le caratteristiche fisiche e strutturali della rete stradale nazionale.

I test a Milano, Genova e Napoli: risultati e capacità di adattamento

Le prime applicazioni concrete del sistema hanno riguardato Milano e Genova, dove RoadSafeAI 2.0 ha dimostrato di saper leggere rapidamente il contesto operativo, calibrando le proprie elaborazioni in funzione della densità veicolare e della morfologia urbana specifica di ciascuna città.

Il banco di prova più significativo è stato però Napoli, scelto per simulare uno scenario privo di dati telematici diretti. Alimentando il modello con le sole immagini di OpenStreetMap e con algoritmi dedicati, il sistema ha comunque individuato con precisione le zone caratterizzate da maggiore o minore frequenza di decelerazioni brusche, con uno scarto rispetto alla realtà pari al 5,5%. Un risultato che apre la strada all’utilizzo del modello anche in territori con copertura digitale ancora limitata.

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L’architettura tecnologica di RoadSafeAI 2.0 è pensata per diventare il nucleo di un ecosistema integrato su scala nazionale, in cui i flussi di dati provenienti da veicoli connessi e infrastrutture intelligenti convergono in un unico strumento di analisi. L’effetto atteso è un cambiamento profondo nel modo in cui le amministrazioni pubbliche affrontano il problema: non più interventi a posteriori, ma una pianificazione preventiva fondata su previsioni affidabili.

Sul piano pratico, i ricercatori sottolineano come anche oggi, indipendentemente dall’adozione di tecnologie avanzate, esistano margini di intervento concreti e immediati. Il miglioramento del manto stradale, il potenziamento delle infrastrutture ciclabili e controlli più severi nei confronti delle infrazioni più gravi al codice della strada restano strumenti efficaci, già disponibili e largamente sottoutilizzati.