Intelligenza artificiale: strumento di valutazione dell’infrastruttura ciclabile

25 Novembre 2025

Dopo aver analizzato più di 100 km di infrastrutture ciclabili attraverso i progetti pilota a Barcellona e Sarajevo, VeloVision è pienamente operativo. Si tratta si uno strumento di valutazione dell’infrastruttura ciclabile basato sull’intelligenza artificiale, sviluppato da tre diverse aziende in collaborazione con EIT Urban Mobility – che può trasformare il modo in cui le città valutano e migliorano le loro reti ciclabili.

Utilizzando la visione artificiale avanzata e l’analisi dei dati, VeloVision elabora 165 attributi distinti relativi ad una ciclabile e ha ridotto il tempo necessario per le valutazioni dell’infrastruttura del 25%. Durante i progetti pilota, VeloVision ha generato automaticamente 14.000 raccomandazioni di miglioramento della sicurezza geolocalizzate, fornendo informazioni utili per migliorare la sicurezza e la connettività in bicicletta.

Nonostante i crescenti sforzi per promuovere il ciclismo, molte città continuano a lottare per fornire infrastrutture ciclabili sicure, ben collegate e inclusive. Le sfide variano tra le aree urbane e spesso includono lacune di rete, problemi di manutenzione e disparità sociali che impediscono al ciclismo di diventare un’opzione di mobilità praticabile per tutti. Ad esempio, anche con le espansioni delle infrastrutture in città come l’area metropolitana di Barcellona, Sarajevo e Albertslund, il ciclismo rappresenta ancora una piccola parte della mobilità complessiva. Le principali barriere includono una copertura di rete insufficiente, disparità di genere e scarsa manutenzione delle infrastrutture.

Per aumentare i tassi di ciclismo, le città hanno bisogno di infrastrutture interconnesse che siano inclusive e accessibili, richiedendo investimenti strategici e processi decisionali basati sull’evidenza. Tuttavia, spesso mancano dati accurati e aggiornati e gli studi esistenti e le fonti di dati sono raramente integrati. I metodi tradizionali di valutazione dell’infrastruttura ciclistica tendono ad essere frammentati e reattivi, concentrandosi su problemi isolati piuttosto che offrire una visione completa. Ciò rende difficile valutare la portata complessiva delle sfide o identificare aree specifiche che necessitano di miglioramenti. Un approccio più standardizzato e basato sui dati è essenziale per guidare la pianificazione, dare priorità agli investimenti e monitorare i progressi.

Velovision è stato progettato per affrontare tutte queste sfide. Ha aiutato le autorità locali a creare reti più sicure, più accessibili e facili da usare attraverso valutazioni avanzate e approfondimenti basati sui dati. Andando oltre i metodi tradizionali, Velovision ha fornito risultati automatizzati, scalabili e attuabili che supportano il processo decisionale informato e aiutano le città a dare priorità agli investimenti. Sfruttando l’intelligenza artificiale, la visione artificiale e i sensori, ha valutato l’infrastruttura in più dimensioni, tra cui sicurezza, qualità dell’aria, accessibilità e connettività.

Velovision serve come piattaforma obiettiva e basata sui dati per sostenere miglioramenti infrastrutturali. A lungo termine, mira a diventare una risorsa di riferimento per gli urbanisti e le autorità dei trasporti, utilizzando l’intelligenza artificiale, l’analisi geospaziale e i dati in tempo reale per ottimizzare le reti ciclistiche e migliorare l’esperienza ciclistica complessiva.

Fonte: Ambiente e non solo