Smart Cities e Big Data, evento a Firenze per presentare le soluzioni della città intelligente

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Il binomio Smart City e Big Data sarà protagonista dell’incontro che si terrà a Firenze il 13 Novembre prossimo, presso la Scuola di Ingegneria in via di Santa Marta. L’evento è realizzato dal DISIT lab del Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università di Firenze e sarà l’occasione per presentare le soluzioni per Firenze smart city, elaborate fino ad oggi dai ricercatori in collaborazione con il comune di Firenze, il Consorzio LaMMA (Consorzio tra CNR e Regione Toscana) e il CNR IBIMET. Nel corso dell’evento saranno presentati due macroprogetti sviluppati dall’Università di Firenze: la piattaforma di aggregazione di big data Km4City e Twitter Vigilance, il sistema di monitoraggio delle informazioni prodotte dai cittadini sui social network.

Km4City è un hub che raccoglie e aggrega dati che riguardano l’area di Firenze e in certi casi dell’intera Regione, per poi monitorarli, analizzarli e costruirci modelli predittivi e di supporto alle decisioni per varie situazioni, non ultime quelle legate agli eventi critici. All’interno di Km4City confluiscono tutti i dati open del Comune e della Regione uniti a informazioni in tempo reale riguardanti la viabilità e le condizioni meteo, queste ultime provenienti dal consorzio LaMMA, servizio meteorologico della regione Toscana. Esiste anche una APP Km4City (Firenze dove, cosa) disponibile negli store, che usa tutti questi dati per mostrare i servizi vicini a te, come ad esempio ristoranti, parcheggi, farmacie, bancomat, fermate degli autobus ma anche le free WiFi disponibili. La piattaforma Km4city però non analizza solo i dati generati dalle fonti, ma anche quelli prodotti dagli utenti-cittadini grazie al sistema Twitter Vigilance, anche questo messo a punto dal laboratorio DISIT dell’Università di Firenze in collaborazione con CNR IBIMET e LaMMA. In questo caso il cittadino stesso, o anche il turista di passaggio, viene utilizzato come una sorta di sensore, un produttore di dati che esprimendosi su Twitter, può accorgersi di disagi e disfunzioni prima della macchina amministrativa. La ricchezza dei big data generati dagli utenti sta inoltre nella possibilità di costruire modelli che raffigurino la percezione da parte del cittadino dei servizi e della gestione delle situazioni di crisi. Ma in che modo vengono analizzati i tweet da un punto di vista qualitativo? L’analisi dei dati avviene in una fase preliminare attraverso metriche quantitative, per poi appoggiarsi anche a metodi di elaborazione del linguaggio naturale, per esempio andare ad estrarre da un flusso informativo parole chiave particolarmente pregnanti, per valorizzare il contributo informativo dei tweet. Inoltre grazie ad algoritmi di sentiment analysis si potranno usare i commenti degli utenti per tastare il polso della comunità su particolari temi o eventi.

Un utilizzo particolarmente utile di Twitter Vigilance è quello del monitoraggio delle informazioni legate a situazioni di criticità come l’allerta meteo. “L’idea – spiega Valentina Grasso del Consorzio LaMMA – è quella di raccogliere e studiare la mole di informazioni spontanee prodotte dagli utenti su Twitter, in maniera tale da comprendere meglio i fenomeni e i loro impatto sociale, contribuendo anche a migliorare la gestione delle eventuali emergenze. In particolare ci interessa monitorare quelle informazioni che corrono attraverso gli hashtag di allerta meteo codificati dalla Protezione Civile (come #allertameteoTOS), al fine di capire la loro efficacia e l’eventuale necessità di arricchire la lista in base all’utilizzo degli utenti. La Toscana grazie alle tante istituzioni attente e attive su Twitter, ha creduto e sostenuto l’uso dell’hashtag codificato per l’allerta meteo, con questa collaborazione vogliamo valorizzare questo sforzo e renderlo proficuo per la collettività”.

Km4city è uno strumento molto potente, che si pone per l’Università di Firenze alla base di tre grandi progetti finanziati sia in ambito nazionale che europeo. Il primo Sii-Mobility, progetto di smart city nazionale finanziato dal MIUR si occupa di semplificare la mobilità in città, integrando gli aspetti relativi alla viabilità con i servizi di trasporto pubblico; in seguito Resolute, un progetto finanziato dal programma europeo Horizon 2020, si occupa di creare uno standard di strategie e meccanismi volti a garantire servizi resilienti di mobilità pubblica e privata anche in caso di situazioni di crisi; infine Replicate, sempre un progetto Horizon 2020, che unisce all’idea del trasporto intelligente grazie alle ICT, anche quello della sostenibilità energetica, con i sensori nella città.

Università e istituzioni sono quindi all’opera per costruire la città smart del futuro. “I progetti che risulteranno più evidenti per l’utente finale saranno accessibili nell’arco dei prossimi 18 mesi”, spiega il professor Paolo Nesi, Direttore del laboratorio DISIT. L’evento “Smart Cities and Big Data” del 13 novembre prossimo sarà  l’occasione per portare all’attenzione del pubblico il grande lavoro già svolto in questo senso e per delineare i tratti della Firenze smart del prossimo futuro.

Per visualizzare il programma completo e registrarsi all’evento clicca qui.

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ELEONORA MARINI

Italo-francese. Laureata in comunicazione. Le mani sulla tastiera e l'orecchio teso alle novità dal mondo del web, che poi non è separato da quello reale.

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