Un nuovo software per prevedere l’espansione urbana e controllarla, ‘addestrando’ l’IA. Si tratta di una piattaforma online capace di leggere mappe e trasformarle in modelli di pianificazione urbana sostenibile. Le nuove risorse messe a disposizione da IBM e SEforALL per individuare le esigenze di una comunità e pianificarne meglio il futuro.
Quale miglior palcoscenico della COP29 di Baku per lanciare nuove applicazioni in grado di aiutare concretamente le città a controllare la propria espansione urbana e le proprie esigenze energetiche, per evitare di cadere nel pericoloso “urban sprawl”.
Protagonisti del lancio sono la società IBM e l’organizzazione indipendente SEforALL, Sustainable Energy for All, che grazie al finanziamento pro-bono della IBM Sustainability Accelerator, hanno sviluppato due progetti basati sull’Intelligenza Artificiale che aiuteranno i decisori politici nello sviluppo urbano sostenibile.
Mappare l’urbanizzazione ed identificare le esigenze energetiche
Il punto di partenza sono le regioni in via di sviluppo, luoghi dove l’espansione urbana avviene troppo spesso in maniera incontrollata senza tener conto delle esigenze della popolazione, né tantomeno dei problemi innescati dal cambiamento climatico.
Sfruttando l’Intelligenza Artificiale (IA), le organizzazioni hanno sviluppato software di gestione ed una piattaforma online per creare una visione attuale e futura del patrimonio costruito e delle realtà urbane in territori dell’Africa e dell’India.
“In Sustainable Energy for All (SEforALL), crediamo che l’integrazione dell’intelligenza artificiale nella pianificazione e nelle prove del settore energetico, in particolare per i paesi in via di sviluppo, contribuirà notevolmente alla progettazione di soluzioni complete per molte delle sfide di sviluppo che attualmente il Sud del mondo e la sua popolazione devono affrontare”, sottolinea Damilola Ogunbiyi, CEO e rappresentante speciale del Segretario generale delle Nazioni Unite per l’energia sostenibile.
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Edifici sempre più “leggibili”
Inizialmente il lavoro si concentrerà sull’espansione della piattaforma online Open Building Insights. SI tratta di uno strumento che permette di consolidare visivamente i dati contenuti in una mappa, fornendo informazioni relative agli edifici in Paesi che affrontano grandi sfide di pianificazione urbana. Grazie al contributo dell’IA dalla mappa i decisori politici, ma anche gli utenti non esperti, possono dedurre l’altezza degli edifici, l’area di ingombro e la tipologia di utilizzo. In questo modo, tutte le parti interessate possono prendere decisioni informate sull’espansione urbana, mettendo in atto uno sviluppo sostenibile.
La mappa interattiva di Open Building consolida i modelli creati dal Centro aerospaziale tedesco (DLR), che stima le altezze degli edifici tramite Open Energy Maps. Solo osservando la mappa sarà quindi possibile capire di un determinato edificio quanta energia potrebbe consumare, in base alle sue dimensioni, ma anche in base al suo utilizzo (residenziale o non).
La piattaforma è disponibile gratuitamente e, ad oggi, è già servita al Kenya per migliorare la propria pianificazione energetica, anticipando le esigenze di milioni di cittadini.
Modellare la crescita urbana
Il secondo strumento presentato alla Cop29 da IBM e SEforALL è il Modelling Urban Growth (MUG). MUG è un modello di intelligenza artificiale open-source progettato per prevedere dove ed in che modo si espanderà la città. Viene addestrato utilizzando immagini satellitari storiche, dati geografici (come pendenza e altitudine), informazioni demografiche e dati strutturali (come le reti stradali), tutti integrati in una serie temporale.
MUG aiuta gli utenti a mappare la futura urbanizzazione e a identificare le necessità infrastrutturali, supportando i decisori nel dare priorità a comunità e regioni che necessitano di interventi infrastrutturali dell’elettrificazione ed in generale nei servizi energetici. Questo modello open-source è disponibile pubblicamente su GitHub.
Per ora il modello è addestrato con dati provenienti dalle regioni in via di sviluppo prescelte, ma l’aspetto più interessante è che può essere adattato e riaddestrato dagli utenti per qualsiasi paese del mondo, utilizzando dati pubblicamente disponibili.
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