Sicurezza stradale, modello AI stima rischi con il 95% di accuratezza

Agenzia di Stampa ITALPRESS

08/07/2025

MILANO (ITALPRESS) - Nell'ambito della sicurezza stradale, un modello innovativo di intelligenza artificiale è in grado di calcolare, a partire da immagini della rete e dati telematici sulle frenate brusche, potenziali pericoli con un'accuratezza superiore al 95%: si chiama “RoadSafeAI” ed è stato elaborato dal Politecnico di Milano, in collaborazione con UnipolTech. L’obiettivo è fornire alle amministrazioni strumenti predittivi affidabili per individuare le aree urbane più critiche e pianificare interventi mirati sulla sicurezza: lo studio è stato presentato durante "The Urban Mobility Council", il Think Tank della mobilità, promosso a Milano dal Gruppo Unipol.
f28/fsc/mrv

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00:00Nell'ambito della sicurezza stradale, un modello innovativo di intelligenza artificiale è in grado

00:09di calcolare, a partire da immagini della rete e dati telematici sulle frenate brusche, potenziali

00:15pericoli con un'accuratezza superiore al 95%. Si chiama RoadSafe AI ed è stato elaborato dal

00:22Politecnico di Milano in collaborazione con UnipolTech. L'obiettivo è fornire alle amministrazioni

00:28strumenti predittivi affidabili per individuare le aree urbane più critiche e pianificare

00:34interventi mirati sulla sicurezza. Lo studio è stato presentato durante The Urban Mobility

00:39Council, il think tank della mobilità promosso a Milano dal gruppo Unipol. Quello che abbiamo

00:45fatto è prendere 80.000 eventi bruschi, cioè frenate o sterzate brusche estratti dalle green

00:51box, le box telematiche assicurative, e abbiamo addestrato una rete neurale convoluzionale

00:58per imparare e capire quali sono le configurazioni stradali che generano maggiormente questi eventi

01:05potenzialmente pericolosi. Questa rete neurale è stata poi in grado di riprodurre in modo

01:09molto accurato la pericolosità di zone che non aveva mai visto, quindi su cui non era mai

01:15stata istruita e quindi ha capacità di generalizzare questo know-how che ha preso. Questo potrebbe

01:22essere molto interessante perché potrebbe rilevare e rivelare in anticipo in altre

01:27città, in altre zone, eventuali situazioni di configurazioni stradali pericolose e quindi

01:33si potrebbe intervenire in anticipo per rendere le strade più sicure e quindi sicuramente salvare

01:38abiti umani. Per Unipol la sicurezza stradale è un impegno che ormai abbiamo da oltre 30 anni

01:44attraverso attività formative e di sensibilizzazione. Oggi la tecnologia ci offre la possibilità di fare

01:51un altro grande passo avanti. L'intelligenza artificiale è in grado di supportarci nell'analizzare

01:56insieme ai nostri partner accademici milioni di viaggi e mappare queste informazioni su

02:03quella che è il reticolo della città e consentendo così di individuare con precisione quelli che

02:07sono i punti più critici sui quali le amministrazioni pubbliche possono intervenire per migliorare

02:12la sicurezza a beneficio di tutti. Uno studio del Meet Sense Ball City Lab ha messo in evidenza

02:17come la sola riduzione dei limiti di velocità non sia sufficiente per rallentare il traffico

02:22urbano. La configurazione di una strada, il design di una strada, come si sa da molti

02:27anni, influenza come vi guidiamo. Oggi con l'intelligenza artificiale riusciamo a capirlo

02:32meglio e riuscendo a capirlo meglio possiamo usare questi dati per ripensare e progettare

02:36le nostre città.

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