{"id":781888,"date":"2025-07-23T12:34:00","date_gmt":"2025-07-23T10:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dailynewshungary.com\/it\/ricercatori-ungheresi-stanno-sviluppando-una-soluzione-intelligente-di-controllo-del-traffico-basata-sullai-attualmente-in-fase-di-test-a-istanbul-e-pecs\/"},"modified":"2025-07-23T12:34:00","modified_gmt":"2025-07-23T10:34:00","slug":"ricercatori-ungheresi-stanno-sviluppando-una-soluzione-intelligente-di-controllo-del-traffico-basata-sullai-attualmente-in-fase-di-test-a-istanbul-e-pecs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailynewshungary.com\/it\/ricercatori-ungheresi-stanno-sviluppando-una-soluzione-intelligente-di-controllo-del-traffico-basata-sullai-attualmente-in-fase-di-test-a-istanbul-e-pecs\/","title":{"rendered":"Ricercatori ungheresi stanno sviluppando una soluzione intelligente di controllo del traffico basata sull\u2019AI, attualmente in fase di test a Istanbul e P\u00e9cs"},"content":{"rendered":"

Per chi guida spesso in citt\u00e0, l’esperienza di base \u00e8 che i semafori funzionano in modo abbastanza prevedibile – forse con cicli diversi a seconda dell’ora del giorno, ma per il resto non ci sono variazioni nel ritmo dei cambi di luce verde e rossa. Poich\u00e9 il traffico \u00e8 ben lontano dall’essere cos\u00ec prevedibile, \u00e8 facile capire che questo non \u00e8 il metodo pi\u00f9 ottimale di controllo del traffico.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Soluzione intelligente di controllo del traffico basata sull’AI<\/h2>\n\n\n\n

I ricercatori della Facolt\u00e0 di Ingegneria Elettrica e Informatica della BME<\/strong><\/a>, in collaborazione con i loro colleghi giapponesi e turchi, stanno lavorando per rendere il controllo del traffico intelligente e basato sull’AI. <\/p>\n\n\n\n

futuri semafori controllati dinamicamente da algoritmi, piuttosto che da robot rigidamente programmati.<\/h3>\n\n\n\n

Questi dispositivi intelligenti sarebbero in grado di prevedere i modelli di traffico e di adattarsi in anticipo ai cambiamenti.<\/p>\n\n\n\n

Il progetto ‘Multi-Input Deep Learning for Congestion Prediction and Traffic Light Control (TRALICO)’ \u00e8 stato lanciato un anno e mezzo fa. Alla BME \u00e8 stata sviluppata una rete neurale completamente nuova, che presto entrer\u00e0 nella fase di test dal vivo, ha dichiarato a bme.hu<\/a><\/strong> Vilmos Simon, professore associato presso il Dipartimento di Sistemi e Servizi in Rete, coordinatore della BME del progetto.<\/p>\n\n\n\n

\"Istanbul
Traffico di Istanbul. Foto: depositphotos.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n

I test saranno condotti a Istanbul, non solo perch\u00e9 la citt\u00e0 \u00e8 nota per soffrire di ingorghi pesanti, ma anche perch\u00e9 \u00e8 dotata di dati di conteggio del traffico abbastanza completi. I sensori radar e Bluetooth incorporati nell’asfalto inviano dati agli esperti di traffico della citt\u00e0 e dispongono anche di dati di rete mobile – tutti dati che possono essere utilizzati in modo affidabile da una soluzione basata sull’AI.<\/p>\n\n\n\n

\"Isztambuli<\/figure>\n\n\n\n

“Il centro di controllo del traffico locale sta sperimentando da tempo l’acquisizione del funzionamento dei semafori in tempo reale, utilizzando le immagini delle telecamere o altri segnali. Tuttavia, invece di questi metodi manuali e retroattivi, l’obiettivo \u00e8 quello di sviluppare un modello di previsione che possa prevedere i modelli di traffico e intervenire in modo tempestivo e sincronizzato.<\/p>\n\n\n\n

Quindi non gestisce la congestione, ma la previene”,<\/h3>\n\n\n\n

ha spiegato Vilmos Simon in risposta alla nostra domanda. Si tratta di uno sviluppo pionieristico in questo senso – secondo quanto riferito, sistemi simili a TRALICO sono stati utilizzati in alcune citt\u00e0 cinesi con il nome di City Brain, ma non si sa quasi nulla su cosa siano esattamente in grado di fare.<\/p>\n\n\n\n

\"Simon<\/figure>\n\n\n\n

Vilmos Simon (r4) e lo staff di Istanbul<\/em><\/p>\n\n\n\n

Lo studio sulla nuova rete neurale, che tiene conto anche dei dati meteorologici, e le soluzioni che ne stanno alla base, sono attualmente in fase di revisione presso una rivista Q1. Nel frattempo, sono in corso i test, per il momento su simulatori. Nella vita reale, si tratter\u00e0 di un’interfaccia in cui verranno visualizzati i piani di fase, consentendo di effettuare interventi con circa mezz’ora di anticipo. Non si direbbe, ma “pochi secondi di cambiamento possono causare o evitare ingorghi di chilometri”, ha aggiunto il ricercatore del VIK.<\/p>\n\n\n\n

Per questo motivo, l’implementazione reale inizier\u00e0 con un’attenta messa a punto, poich\u00e9 “i nostri partner turchi hanno grandi aspettative per il progetto e dobbiamo assicurarci di non causare il caos”. Oltre a Vilmos Simon, anche ricercatori senior, dottorandi e studenti di master stanno lavorando al progetto. In Ungheria, lo hanno gi\u00e0 testato in un incrocio a P\u00e9cs, mentre a Istanbul inizieranno con 5 incroci nel quartiere di Yedikule.<\/p>\n\n\n\n

\"A<\/figure>\n\n\n\n

Gli incroci selezionati sulla mappa di Istanbul<\/em><\/p>\n\n\n\n

I ricercatori ungheresi presenteranno i loro risultati a settembre, in una sessione dedicata di una conferenza<\/a> internazionale ,<\/a> con rappresentanti di altre universit\u00e0 e istituti di ricerca, insieme ai partner turchi e giapponesi. Vilmos Simon terr\u00e0 uno dei discorsi principali alla conferenza, presentando le possibilit\u00e0 di ottimizzare il controllo del traffico con l’intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n

Ulteriori accordi di partnership con le citt\u00e0 sarebbero importanti perch\u00e9 le amministrazioni locali dispongono di una ricchezza di dati sottoutilizzati che potrebbero essere preziosi, mentre l’acquisto di tali dati dalle aziende \u00e8 molto costoso. C’\u00e8 interesse anche da parte di altre citt\u00e0 turche e ungheresi. “Vogliamo chiaramente commercializzare il modello, anche se \u00e8 improbabile che si tratti di un prodotto confezionato, perch\u00e9 ogni citt\u00e0 \u00e8 diversa”, ha detto Vilmos Simon.<\/p>\n\n\n\n

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