La sperimentazione del progetto TrafficGo a cura del Huawei Research Center (Munich – DE) è giunta al termine.

Cominciata a maggio 2019, aveva l'obiettivo di testare sul traffico di Torino una tecnologia di ottimizzazione del traffico, parte di una soluzione Intelligent Transportation System ( ITS) chiamata Traffic-Go, basata su algoritmi di Intelligenza Artificiale.

Huawei sta sperimentando e testando la medesima tecnologia anche in altre citta’ europee e ovviamente anche diverse metropoli cinesi, mentre Torino è stata scelta per la declinazione dell'algoritmo a livello europeo e per essere punto di riferimento nell’utilizzo di sistemi di ottimizzazione del traffico adattivi.

Più precisamente, la sperimentazione locale mirava alla validazione della soluzione proposta da Huawei sui modelli di traffico di Torino sotto la supervisione di 5T, la società in-house del Comune di Torino che gestisce la Centrale della Mobilità di Torino. La validazione è stata effettuata in un ambiente simulato senza un impatto diretto sulla gestione del traffico, ma non per questo meno complicata ed importante. Huawei infatti crede molto nella necessita’ di un utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale, sfruttando ambienti simulati per la validazione della performance e della robustezza delle proprie tecnologie in laboratorio prima di applicarle nel mondo reale. Questo rientra pienamente negli obiettivi dell’Unione Europea per lo sviluppo di intelligenza artificiale di cui ci si puo’ fidare (nota anche come Trustworthy AI).

La sperimentazione è stata condotta in 3 fasi:

  • definizione dello scenario di simulazione che consisteva in 7 giorni di traffico, partendo da una ricostruzione della rete stradale e sulla base delle misure di traffico e piani semaforici forniti da 5T;
  • traduzione di tutte le procedure sviluppate per trasformare le misurazioni dei sensori di traffico installati nelle strade di Torino, i piani dei semafori e i file della rete stradale in due scenari di simulazione.
  • esecuzione di esperimenti di valutazione della performance degli algoritmi di ottimizzazione del traffico sugli scenari modellati comparati con i piani semaforici usati realmente, ed interazione con gli esperti di 5T sui risultati ottenuti espressi in termini di tempo di attesa medio al semaforo, e quantita’ di CO2 prodotta dal traffico simulato.

Il principale valore acquisito da Huawei è l'esperienza relativa al "modellamento" (modeling) del traffico e le complessità legate alla generazione di uno scenario di simulazione che sia il più coerente e realistico possibile. Inoltre, Huawei ha confermato che l'algoritmo può funzionare bene per ottimizzare il traffico anche in scenari europei, ottenendo performance importanti sia ottimizzando il traffico pesante delle ore di punta che le condizioni di traffico piu’ leggero, fornendo una migliore ottimizzazione del traffico rispetto alle baseline confrontate. La tecnologia di Intelligenza Artificiale testata da Huawei nel contesto di questo progetto combina modelli di previsione del traffico adattivi a logiche di ottimizzazione che combinano diverse metriche di performance del traffico. L’algoritmo, molto efficientemente, percepisce il traffico e modifica il piano semaforico ad ogni ciclo. Lo fa imparando continuamente la relazione tra decisioni prese ed risultato, adattandosi alle condizioni del traffico percepito rispettando i vincoli normativi. La soluzione è potenzialmente compatibile con sistemi ITS esistenti in quanto si basa sull’utilizzo di misurazioni provenienti dagli stessi sensori, e consente di sfruttare appieno la potenza di calcolo del cloud, e la capacità di ottimizzare dei moderni metodi alla base dell’intelligenza artificiale. La combinazione di queste tecnologie apre a nuove applicazioni e potenziali ottimizzazioni che rivoluzioneranno il modo di gestire il traffico negli anni a venire.

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