Il progetto AI4Cities è stato finanziato con 4,6 mln di euro dall’UE
(Rinnovabili.it) – Tre anni fa l’Unione Europea ha dato il via ai finanziamenti per AI4Cities, il progetto che riunisce 6 casi studio per sperimentare soluzioni di Intelligenza Artificiale (IA) capaci di accelerare la trasformazione in città carbon neutral. Applicazioni di big data, 5G, edge computing e IoT sviluppate da start-up, PMI, grandi aziende e stakeholder privati, ma appaltati dal settore pubblico. A pochi mesi dalla conclusione del programma finanziato con 4,6 mln di euro, i risultati raggiunti sono notevoli: nelle 6 città pilota sono stati testati ben 4 differenti progetti per favorire l’efficienza energetica, ed altri tre dedicati a soluzioni per la mobilità. Obiettivo comune sviluppare soluzioni AI replicabili, capaci di facilitare il passaggio alla neutralità carbonica delle città.
E tra i sette fornitori c’è anche un progetto italiano. Le sei città selezionate per la sperimentazione sono Helsinki, Amsterdam, Copenaghen, Gran Parigi, Stavanger e Tallinn.
Le soluzioni Intelligenti per l’energia
HOLONI di Alpha Venturi (Norvegia) e Energinet (Danimarca). La start-up europea HOLONI è stata selezionata per applicare soluzioni di Intelligenza Artificiale aumentando l’efficienza energetica della città di Copenaghen. Il progetto sfrutta l’IA per prevedere quanto surplus solare può essere generato da ciascun distretto ad energia positiva. Il sistema di ricompensa basato sui risultati è automatizzato e sfrutta la tecnologia DLT (Distributed Ledger Technologies) e quella dei Blockchain. Di fatto è la prima sperimentazione pratica di questo sistema di blockchain verdi e la città di Copenaghen è il primo test sul campo.
SPIKE sviluppato da Enerbrain (Italia). E’ un kit scalabile plug&play di dispositivi che possono essere installati negli edifici per ottimizzare il consumo di energia in tempo reale, consentendo un risparmio operativo del 20% e di oltre il 90% in termini di comfort, senza modifiche particolari all’impianto HVAC esistente. La piattaforma aiuta a gestire i carichi energetici e la produzione all’interno delle comunità energetiche. La sperimentazione ha coinvolto Amsterdam e Copenaghen.
BEE del consorzio Eeneman (Finlandia), Unetiq (Germania) e Metropolia University of Applied Sciences (Finlandia). La Building Energy Efficiency BEE combina le ultime tecnologie per collegare gli edifici alla rete energetica e ottimizzare così le loro emissioni. Sfruttando il normale sistema di gestione dell’edificio, il sistema raccoglie i dati sui consumi e sulla qualità dell’aria interna, combinandoli con le condizioni meterologiche e sul mix di produzione rinnovabile. Per arrivare ad ottimizzare i consumi del giorno successivo gestendo al meglio riscaldamento, ventilazione, acqua e ricarica di veicoli elettrici. La sperimentazione ad Helsinki e Stavanger ha prodotto un risparmio del 15-20% sui consumi e sulle emissioni e un aumento di produzione di energia rinnovabile del 10-20%.
C-IN. CITY sviluppato dal consorzio Kayrros, La Javaness e Nexqt (Francia). Il sistema ha fornito a Parigi e Copenhagen il monitoraggio delle emissioni in tempo reale. Agendo su tre scale, edificio, distretto, città, la piattaforma aiuta i cittadini a ridurre le proprie emissioni e allo stesso tempo consente alle istituzioni politiche di applicare soluzioni pià efficaci per città carbon neutral.
Le sperimentazioni in tema di mobilità
AVENUE di Nommon and Populus (Spagna). Messa in pratica a Tallin e Stavanger permette di prevedere l’impatto dei servizi di mobilità condivisa sulle emissioni di gas serra dei trasporti urbani. Lo strumento grazie all’IA aiuta le decisioni strategiche e di pianificaizone dei leader politici prevedendo la domanda ed efficientando le soluzioni offerte.
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MPAT TOOL del consorzio Vianova (Francia) and Rebel Ticketing (Olanda). Il Mobility Policy Auto Tuner) è un motore per ottimizzare il potenziale di riduzione delle emissioni di CO2 delle politiche di mobilità cittadina, con particolare attenzione alla micromobilità condivisa. Comprendendo le aree geografiche in cui è più probabile che un viaggio su una bicicletta, uno scooter o un motorino elettrico condiviso crei un risparmio di emissioni, lo strumento è in grado di formulare raccomandazioni per le aree in cui implementare nuove politiche.
IX3 di MarshallAi and Dynniq (Finlandia). Il sistema prende informazioni dalle telecamere del traffico e le integra nel sistema semforico. Grazie al Deep Learning e all’AI il sistema è in grado di ridurre drasticamente i tempi di attesa in auto e gli ingorghi , fluidificando il traffico e diminuendo le emissioni. La sperimentazione ha coinvolto Helsinki e Parigi.
Città carbon neutral per vivere meglio
Il prossimo 29 settembre verranno ufficializzati i risultati del progetto che a quel punto, potrà diventare un valido strumento per altre città nella corsa verso la neutralità carbonica.