In un futuro non lontano si potrà controllare la mobilità attraverso i “digital twins”, strade, città o aeroporti digitali “gemelli” di quelli reali che permetteranno di anticipare comportamenti ed evitare incidenti. E tutto questo sarà possibile grazie all’enorme mole di dati disponibili. A tracciare lo scenario è Fabio Pressi, CEO di Infoblu, società del gruppo Telepass (Atlantia). “I big data stanno cambiando radicalmente tutti i settori, dal fintech all’insurtech, e così avviene anche nel mondo dei trasporti, dove sono una delle principali componenti” dice a EconomyUp. “La tecnologia ci sta portando ad ottenere informazioni più complete e integrate. Un domani non ci preoccuperemo più di sapere se c’è traffico in una determinata zona, ma ci sarà chi ci suggerisce in automatico il percorso migliore, diverso per ognuno di noi. Nel breve periodo si guarda ai servizi integrati nel veicolo, nel lungo termine ci sarà l’affermazione del veicolo autonomo” prosegue Pressi, che l’auto autonoma la studiava già alla fine degli anni Ottanta (si è laureato al Politecnico di Torino nel 1991 con una tesi su questo argomento), e che nel 2010 è stato chiamato da Atlantia per rilanciare Infoblu, la società della compagnia attiva nel settore della smart mobility.
I DATI E IL MONDO DEI TRASPORTI
Come i big data e le tecnologie digitali stanno cambiando i trasporti?
Ormai tutto è diventato un sensore, cioè un oggetto che genera informazioni e dal quale si possono estrarre informazioni. I dati sono un loop, un circolo. Vengono letti, analizzati e l’analisi serve per migliorare ulteriormente il sistema. Questo accade in tutti i settori tecnologici: il singolo oggetto sul mercato è anche un oggetto che genera informazioni. Prendiamo la smart home: il sensore per controllare la temperatura ci fornisce informazioni, ma è usato a sua volta per capire chi siamo, i nostri bisogni e per proporci ulteriori servizi.
Accade anche nella mobilità?
Sì, ma il settore dei trasporti è caratterizzato da una complessità maggiore. La mobilità non è più legata al veicolo: oggi l’utente vuole spostarsi dal punto A al punto B nel miglior modo possibile, senza doversi occupare di scegliere il mezzo, ma attraverso una soluzione che gli consenta di muoversi risparmiando tempo o soldi, o entrambi. In questi anni le aziende si sono attivate per capire come ottenere i dati per le soluzioni di mobilità. Lo vediamo in Infoblu, ma anche in realtà più grandi come Google o Waze: hanno iniziato a considerare il veicolo come un sensore e da lì a ottenere la mappatura del traffico. La tecnologia ci sta portando ad avere informazioni più complete e integrate. Non ci preoccuperemo più di sapere se in una certa zona c’è traffico, ma ci sarà chi ci suggerisce in automatico il percorso migliore personalizzato e diverso per ognuno di noi. Questa è la mobilità integrata: emergeranno soggetti in grado di dirci che conviene prendere l’auto per un determinato tratto di strada, per poi lasciarla in un parcheggio, salire sulla metro e magari percorrere l’ultimo miglio in monopattino.
In Infoblu come si è evoluta la gestione dei dati in questi anni?
L’azienda è nata nel 2000 dall’esperienza e dalle tecnologie di Autostrade per l’Italia; oggi è partecipata al 75% da Telepass, mentre l’altro socio al 25% è Octo Telematics. Siamo partiti analizzando in tempo reale le scatole nere per capire il flusso stradale. Da allora abbiamo continuato a crescere realizzando una serie di servizi: informiamo sulla situazione del traffico, sulle condizioni meteorologiche, sugli incidenti e su qualsiasi altra cosa che possa avere un impatto sul viaggio. Ma oggi i dati sono utili non solo agli utenti. Oggi società come Infoblu fanno traffic management as a service. Se un operatore ha una gran quantità di informazioni sulla traffic mobility, cioè su come sta andando il traffico veicolare, è chiaro che può utilizzarle in modo più esteso. Pensiamo alla sensoristica del veicolo: la velocità del tergicristallo è già oggi un indicatore di pioggia, così come i fari anti-nebbia possono segnalare dove ci sono banchi di nebbia e contribuire così a creare una mappa estremamente precisa e in tempo reale di una determinata area a costi bassissimi.
BIG DATA E SICUREZZA
La questione sicurezza nella gestione dei dati: come l’avete affrontata?
Noi di Infoblu siamo stati pionieri nell’utilizzo dei big data per i trasporti, perciò abbiamo dovuto scontare il fatto di essere apripista e vincere le resistenze nell’uso dei dati. La barriera all’ingresso è stata poi aperta – e anche distrutta – da Google e Waze. Con l’aumento dei dati e l’ingresso dei big player è stato sdoganato il concetto che dai big data si possono ricavare informazioni. Non sottovalutiamo la capacità di analizzarli in tempo reale. Il traffico ha bisogno di freschezza delle informazioni, un dato GPS vecchio di un quarto d’ora non serve, occorre invece che ci sia qualcuno in grado di elaborare le informazioni real time.
Quali garanzie per la privacy degli utenti?
Infoblu lavora da sempre con dati anonimi, chi opera sui big data deve farlo. Riceviamo dati anonimizzati alla fonte e non riconducibili alla persona. Poi ci sono i dati aggregati che devono essere presi in considerazione nel loro complesso. La data monetization passa anche attraverso l’aggregazione di fonti diverse, non c’è necessità di vendere per forza il dato grezzo.
BIG DATA E TRAFFICO: CHE COSA SONO I “GEMELLI DIGITALI”
Negli ultimi tempi si parla molto di smart road. A che punto siamo in Italia e come si evolveranno le strade intelligenti?
La smart road è in sostanza la capacità di trasferire e rendere fruibili le informazioni dei veicoli con qualsiasi tecnologia di interconnettività: veicolo-infrastruttura o veicolo-veicolo. Il futuro, dunque, è legato ai veicoli e ai dati. In quale modo questo accadrà, quali tecnologie consentiranno ai veicoli di parlare tra di loro – se sarà il 5G o la comunicazione a corto raggio – non è ancora definito. Direi anzi che è in corso una battaglia tra sistemi di comunicazione: c’è chi spinge per il 5G e chi per le infrastrutture di strada. A mio parere sarà un ibrido. Sicuramente i sensori di infrastruttura avranno bisogno di una connettività 5G. Ma qui si sconfina in un altro tema, quello dell’evoluzione delle reti di comunicazione mobile per il prossimo futuro. Io penso che alla fine prevarranno i modelli di comunicazione che consentiranno di creare “digital twin”: il modello digitale di una strada, di una città, di un aeroporto.
A cosa serviranno esattamente?
La sensoristica sarà così diffusa che si potrà avere l’immagine completa in tempo reale di quello che sta succedendo. Se per esempio ho creato il “gemello” di una zona cittadina, attraverso i modelli di machine learning e simulazione posso riuscire a capire l’impatto sul traffico di una determinata operazione. Posso informare l’utente su cosa succederà tra 50, 100 o 200 metri, posso capire cosa accadrà se chiudo una corsia o una strada. È un po’ come fanno le big company del web con i digital twin delle persone. Noi stiamo lavorando con una startup che fa proprio questo, per il momento in ambienti limitati.
I “gemelli digitali” saranno indispensabili quando in strada ci saranno i veicoli a guida autonoma?
Penso ai veicoli autonomi, ma anche alla realtà odierna dei veicoli connessi in generale. Stiamo attraversando la fase in cui il navigatore dell’auto, ormai obsoleto, sta diventando uno smartphone allargato. Per questo Google e Apple stanno prepotentemente entrando nei sistemi operativi del veicolo, da un lato per fornire servizi che attualmente dà il telefonino, dall’altro per conoscere il nostro comportamento in auto. Ma il veicolo connesso offre anche opportunità ad aziende come la nostra di proporre servizi per chi viaggia: per esempio è possibile suggerire al viaggiatore il benzinaio più conveniente in proporzione al livello di autonomia di benzina, il rischio di incontrare un blocco stradale, ecc…
Il futuro è dell’auto connessa o dell’auto autonoma?
In una visione a breve termine prevarranno i servizi integrati nel veicolo, a lungo termine i servizi per la guida autonoma. L’idea alla base di My Way, l’app realizzata da Infoblu presto disponibile per la versione integrata nel veicolo, è proprio fornire uno strumento che segnali in tempo reale tutto quello che si troverà lungo il viaggio. Sono informazioni che possono essere personalizzate per i mezzi pesanti, per la sharing mobility, per la logistica, ecc. ecc. Il nostro obiettivo è andare dove Google e Waze non arrivano, fare personalizzazione di sistemi di mobilità per il settore “business”.
MOBILITÀ E STARTUP
Ha parlato di startup. Quali contributi può dare una startup a un’azienda della smart mobility?
Le startup sono in grado di proporre una visione diversa dalla grandi aziende perché sanno trovare strumenti e metodologie dalla community di sviluppatori che possono essere adattati e utilizzati in ambienti corporate. L’innovazione si fa anche proponendo strumenti diversi e personalizzati allo scopo. Oggi stiamo lavorando con gli stessi strumenti software che ha utilizzato Waze ma anche Uber per la gestione dei dati dei taxi: sono open source e, una volta personalizzati, ci aiutano a proporre soluzioni innovative. Si pensi che lo strumento alla base dei principali processi di Machine Learning, Tensor Flow, è Open Source e in particolare a noi interessano le startup operative su questo e su Intelligenza Artificiale.
BIG DATA E SMART MOBILITY: LE COMPETENZE RICHIESTE
Quali competenze servono per lavorare in questo settore?
Per estrarre valore dai big data servono competenze eterogenee. L’uso di dati per prodotti innovativi ha bisogno di un modo diverso di pensare, perciò sono necessarie figure che conoscano ad esempio il design thinking per riuscire a vedere i processi in modo diverso. Naturalmente sull’uso dei dati sono innegabili le competenze dei Data Scientist, ma serve anche qualcuno che sappia trasformare i dati in “data product”, cioè in business. In sostanza occorrono specialisti dell’IT per estrarre e gestire i dati, statistici e matematici per l’analisi dei dati e figure che sappiano guidare e orchestrare la trasformazione dei dati in prodotti utilizzabili e/o vendibili. Il tema dei big data va considerato come un processo aziendale, ogni fase ha bisogno di competenze diverse.
