Città carbon neutral grazie all’Intelligenza Artificiale: la sperimentazione in sei metropoli

4 minuti
01Holoni per prevedere il surplus solare e compensarlo 02SPIKE, il kit italiano per ottimizzare in tempo reale i consumi 03Edifici sempre collegati per fornire dati utili al risparmio 04C-IN. CITY monitoraggio di tutta la città 05AVENUE per la mobilità condivisa urbana 06MPAT TOOL per la micromobilità urbana condivisa 07IX3, L’AI contro gli ingorghi

Si chiama AI4Cities il progetto finanziato dalla UE per misurare quanto l’Intelligenza Artificiale possa accelerare e migliorare la trasformazione delle città in spazi carbon neutral. Dopo tre anni di sperimentazione in 6 città, quali Helsinki, Amsterdam, Copenaghen, Parigi, Stavanger e Tallinn, sono stati registrati degli ottimi risultati grazie all’applicazione di big data, 5G, edge computing e IoT. Si tratta di innovazioni sviluppate da start-up, PMI, grandi aziende e stakeholder privati che si sono aggiudicati appalti pubblici.

Grazie al finanziamento di 4,6 milioni di euro sono stati testati nelle città 4 differenti progetti per favorire l’efficienza energetica e tre iniziative dedicate a nuove soluzioni per la mobilità. Il punto forte di ogni progetto è la sua replicabilità in ogni contesto urbano.

Vediamo nel dettaglio cosa è accaduto e come hanno funzionato:

01Holoni per prevedere il surplus solare e compensarlo

Sul tema dell’efficienza energetica ha lavorato la start-up creata da Alpha Venturi (Norvegia) e Energinet (Danimarca), applicando la AI per prevedere quanto surplus solare è generato dai distretti energetici della città di Copenaghen. In base ai risultati viene automatizzato un sistema di compensazione che sfrutta la tecnologia DLT (Distributed Ledger Technologies) e quella dei Blockchain.

02SPIKE, il kit italiano per ottimizzare in tempo reale i consumi

Sviluppato dall’italiana Enerbrain, il progetto consiste in un kit plug&play formato da vari dispositivi utili a ottimizzare il consumo di energia in tempo reale negli edifici. I risultati registrati con la loro installazione hanno mostrato un risparmio del 20% e di oltre il 90% in termini di comfort. Ad essere coinvolte le città di Amsterdam e Copenaghen.

03Edifici sempre collegati per fornire dati utili al risparmio

BEE sta per Building Energy Efficiency e serve a collegare gli edifici alla rete energetica per ottimizzare le emissioni attraverso una serie di tecnologie. Infatti, il sistema intelligente raccoglie le informazioni relative ai consumi e alla qualità dell’aria all’interno dei palazzi e la combina con i dati relativi alle previsioni meteo e al mix di produzione rinnovabile.

In questo modo, il giorno successivo riesce a ottimizzare i consumi, gestendo riscaldamento, ventilazione, produzione di acqua calda e ricarica di veicoli elettrici. Anche in questo caso si è registrato un risparmio energetico pari al 15-20% nelle città di Helsinki e Stavanger.

04C-IN. CITY monitoraggio di tutta la città

Destinato al monitoraggio delle emissioni in tempo reale e contemporaneamente su tre diverse scale (edificio, distretto, città), C – IN. CITY ha trovato applicazione a Parigi e a Copenaghen per aiutare i cittadini e le istituzioni a ridurre emissioni e a prendere decisioni mirate per raggiungere l’obiettivo carbon neutral.

05AVENUE per la mobilità condivisa urbana

Nel campo della mobilità è stato applicato Avenue, realizzato dalla startup spagnola Nommon and Populus e testato a Tallin e Stavanger. Il suo obiettivo è di prevedere l’impatto dei servizi di mobilità condivisa sulle emissioni di gas serra, aiutando a elaborare soluzioni strategiche ed efficienti nel trasporto urbano.

06MPAT TOOL per la micromobilità urbana condivisa

Rivolto alla micromobilità condivisa, Il Mobility Policy Auto Tuner progettato da Vianova (Francia) and Rebel Ticketing (Olanda) ha lo scopo di ridurre le emissioni di CO2 della mobilità cittadina attraverso la diffusione di biciclette e scooter elettrici per le tratte dove risulta particolarmente comodo e funzionale usare questi mezzi di trasporto green.

07IX3, L’AI contro gli ingorghi

È un sistema di Intelligenza Artificiale applicato ai semafori di Parigi, che elabora le informazioni registrate dalle telecamere del traffico e le integra nel sistema dei semafori per ridurre i tempi di attesa inutili ed evitare così gli ingorghi, con il risultato di diminuire le emissioni. A mettere a punto il sistema, MarshallAi and Dynniq (Finlandia).

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