Dal prossimo settembre la cittadina inglese di Milton Keynes sarà la prima del Regno Unito ad avere una rete di semafori controllata da una intelligenza artificiale.
Il sistema è stato progettato da Vivacity Labs e prevede tra l’altro l’installazione di 2.500 telecamere proprio sui semafori, in modo da monitorare costantemente il livello del traffico e anche di occupazione degli spazi di parcheggio.
Per realizzare il nuovo sistema è stato deliberato un investimento di 3 milioni di sterline (circa 3,5 milioni di euro) che permetterà di implementarlo in un’area di circa 130 chilometri quadrati.
L’obiettivo è ovviamente sostituire la gestione temporizzata o manuale dei semafori con un controllo dinamico che possa adattarsi alle condizioni del traffico, per ridurre la possibilità di code o blocchi, e alle situazioni di emergenza. Oltre che con i semafori veri e propri, il sistema sarà connesso ad altri tipi di segnaletica.
Il sistema di Vivacity Labs prevede infatti, ad esempio, che la sequenza semaforica cambi se il livello di traffico aumenta, riducendo le congestioni ed eventualmente anche ridirezionando i veicoli in arrivo verso percorsi alternativi.
Analogamente, se le telecamere e il sistema di riconoscimento rilevano l’arrivo di veicoli (ambulanze, pompieri, autobus di linea) a cui è necessario dare la precedenza, modificano adeguatamente il funzionamento dei semafori. Analogamente accade per agevolare il transito di pedoni e ciclisti, quando opportuno.
Al momento, con i sistemi tradizionali, operazioni del genere non possono avvenire oppure richiedono un intervento di operatori umani che rilevino le condizioni di emergenza e intervengano manualmente sul funzionamento della rete di semafori.
Questo ovviamente allunga i tempi di reazione e introduce una sia pur minima possibilità di errore umano. Il sistema previsto da Vivacity Labs è invece automatico, anche se può essere connesso a sistemi di controllo semaforico già esistenti.
Alla base del sistema di Vivacity Labs ci sono le due componenti fondamentali di video analytics e machine learning, che la società adotta anche per altri tipi di soluzioni, ad esempio per il solo monitoraggio dell’occupazione dei parcheggi o degli autobus, come anche per il controllo del movimento dei passeggeri all’interno e nei dintorni delle stazioni ferroviarie.
