GIORDANA CASTELLI

Articolo

Urban Intelligence: il gemello digitale per città resilienti

Giordana Castelli1

1 Consiglio Nazionale delle Ricerche, Dipartimento Ingegneria Ict e Tecnologie per l'Energia e Trasporti Email: giordana.castelli@cnr.it Inviato: 5 novembre 2020 | Accettato: 13 novembre 2020 | Pubblicato: 19 novembre 2020

Abstract

Il presente contributo, tratto dall’attività di ricerca svolta nell’ambito del Progetto strategico “Urban Intelligence” del CNR (Piano Triennale di Azione 2018-2020) nasce dall'esigenza di integrare ed innovare le discipline di pianificazione urbana con nuove metodologie digitali (AI, Machine learning, IOT, Sensori) per supportare: la conoscenza dello stato della città, dell’ambiente naturale e sociale, la gestione virtuosa di processi di trasformazione e rigenerazione sostenibile, la tutela e la cura degli agglomerati urbani, della natura e della cultura del territorio. L’approccio proposto, fortemente innovativo, è basato sullo sviluppo del concetto del cosiddetto Gemello Digitale per la città e per il suo sviluppo sostenibile. La costruzione di Gemelli Digitali applicati all’intera comunità urbana consiste nella realizzazione di sistemi digitali integrati e tecniche predictive analytics in grado di replicare virtualmente ed integralmente, un sistema fisico, seguendone e simulandone lo sviluppo e la vita operativa, apprendendo e prevedendo il comportamento collettivo di agglomerati urbani, ma soprattutto articolando e combinando insieme tutte le sue componenti.

Parole chiave: città, gemello digitale, resilienza

Come citare questo articolo

Talia M. (2020, a cura di), Le nuove comunità urbane e il valore strategico della conoscenza, Atti della Conferenza internazionale Urbanpromo XVII Edizione Progetti per il Paese, Planum Publisher, RomaMilano | ISBN 9788899237264.

© 2020 Planum Publisher

1. Premessa: 2-55-75-80

Il 2% della superfice della terra è occupata da città, il 551 % della popolazione vive in città, il 752% è il consumo di energia delle città e l’80% la produzione delle città di CO2 del pianeta3 . Nel 2050 il 68% della popolazione mondiale vivrà in città. Questi numeri esprimono due cose importanti: affrontare il tema della città è fondamentale per la sopravvivenza del pianeta e lo sviluppo sostenibile delle città è l’unico obiettivo perseguibile, in particolare, con approcci e tecnologie innovative. La tipologia stessa delle città si modificherà, entro il 2030: il mondo dovrebbe avere 43 megalopoli, la maggior parte delle quali in regioni in via di sviluppo. Nel nostro paese questa transizione interesserà soprattutto le città intermedie, luoghi che possono costituire laboratori in cui sperimentare proposte di

1 Urban areas currently house 55% of the world's population (United Nations 2018) 2 Urban areas currently consume nearly 75% of global primary energy supply (United Nations 2016) 3 World Energy Outlook 2008 (International Energy Agency, Paris)

urbanizzazione, sostenibilità, governabilità e innovazione tecnologica4. Nella missione del Cluster Smart Communites5 le città dovranno diventare “attrattori e moltiplicatori di opportunità per un territorio più vasto” rafforzando il legame tra il livello locale e livello globale e catalizzandolo in sviluppo economico e sociale. Due i momenti importanti per inquadrare la cornice metodologica delle azioni possibili per le città: • nel 2007 il concetto di “sviluppo urbano integrato” raggiungibile attraverso l’integrazione delle quattro dimensioni della qualità urbana: ambientale, economica, sociale, estetica legata alla morfologia dello spazio pubblico urbano6 . • nel 2015 dall’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile che delinea le direttrici delle attività, anche in accordo con l’accordo di Parigi sul Clima, attraverso 17 obiettivi declinati in 169 sotto obiettivi e monitorati con 244 indicatori. Quindi emerge forte a scala internazionale la necessità di integrazione sistemica e di misuratori efficaci e comparabili per le azioni sullo Sviluppo Sostenibile.

2. Dalla rivoluzione digitale all’intelligenza urbana

La rivoluzione digitale in atto rappresenta la più radicale trasformazione sociale, economica, antropologica, politica delle nostre città ma soprattutto metodologica, spesso sintetizzata col termine “Smart City” . Sono state adottate diverse declinazioni: nella maggior parte dei casi azioni focalizzate sull’uso dell’ICT come driver tecnologico e fattore abilitante in alcuni specifici settori (in particolare sono su Ambiente 33% e mobilità il 21%), in pochi casi l’integrazione multidisciplinare ha incluso anche aspetti socio-economici e di governance multilivello. Spesso rimangano iniziative virtuose, ma solitarie, che non riescono a mettere a sistema i diversi ambiti: Smart governance, Smart people, Smart living, Smart economy, Smart mobility e Smart environment. Il limite dell’approccio metodologico adottato, nella maggior parte delle esperienze di Smart City è nella costruzione di un processo per ambiti separati e non per sistemi integrati e che si ferma alla sola conoscenza, affrontata con applicazioni tecnologiche. L’approccio all’analisi urbana è, invece, un approccio sistemico - multidisciplinare dal punto di vista analitico, ma ancora di più da quello strategico-progettuale. Pensare a scenari di trasformazione urbana che incidano sulla qualità della vita vuol dire integrare il sistema dei trasporti, con il disegno di suolo degli edifici, con la tipologia e la tecnologica delle architetture, con il sistema dei sottoservizi e delle risorse etc. Questo approccio, nella Conferenza delle Nazioni Unite/Habitat III, promuove accanto alle azioni per il raggiungimento dello Sviluppo urbano sostenibile e resiliente l’affiancamento di tecnologie dell'informazione e della comunicazione e delle strategie di e-Government. Queste tecnologie prevedono attraverso strumenti di governance digitale incentrati sui cittadini, piattaforme e strumenti digitali, compresi i sistemi informativi geospaziali strumenti innovativi per sostenere processi di costruzione delle scelte per una comunità consapevole. Il passaggio metodologico è fondamentale: la tecnologia diventa strumento per il raggiungimento dello Sviluppo Sostenibile.

Nuove prospettive sono raggiungibili con l’innovazione tecnologica legata ad analisi dei big data, l'edge computing, intelligenza artificiale e approcci di apprendimento inserita all’interno dei processi di pianificazione urbanistica per arricchirla di metodologie multidimensionali e multidisciplinari. La tecnologia intelligente può operare un forte cambiamento disciplinare supportando e integrando la fase di conoscenza delle analisi urbanistiche ma, principalmente, supportando la dimensione progettuale strategica ottimizzando la sintesi tra i sistemi e identificando le prospettive di scenari evolutivi con strumenti predittivi, adattivi e flessibili. Il limite importante dei piani urbanistici è sempre stato la non capacità di

4 Lleida International Forum Intermediary Cities - Policies and Strategic Urban Planning (2013) 5 Cluster Tecnologico Nazionale Smart Communities Tech è una rete nazionale di attori territoriali, industriali e di ricerca che collaborano e sviluppano progetti di innovazione per rispondere alle sfide sociali delle moderne comunità. 6 La Carta di Lipsia sulle città europee sostenibili (2007) adottata da 27 Stati membri dell’Unione Europea.

evoluzione, l’inadeguatezza all’ adattamento alle trasformazioni della città ma ancora di più l’assenza di poter far interagire in modo efficace le diverse dimensioni ambientale, sociale, economica e morfologia in tempo reale. Con l’ottimizzazione multidisciplinare, combinando le diverse componenti urbane, si potranno individuare variabili e relativi pesi, in modo che nessuna prevalga sull’altra e che tutte possano essere trattate con la stessa importanza. Sarà possibile individuare, caso per caso, quale variabile più significativa per strategia complessiva di quel momento e poi, con estrema flessibilità, modificarne le condizioni per altre circostanti. Molte autorità urbane stanno integrando il concetto di città intelligente (smart city) nella loro visione di pianificazione urbana a lungo termine, cercando di digitalizzarne al massimo i processi con approcci di Smart City. Ma ancora non basta per sviluppare “intelligenza urbana”. L’approccio proposto, fortemente innovativo, è costruito sullo sviluppo del concetto del cosiddetto Gemello Digitale per la città e per il suo sviluppo sostenibile.

La costruzione di Gemelli Digitali applicati all’intera comunità urbana consiste nella realizzazione di sistemi digitali integrati e tecniche predictive analytics in grado di replicare virtualmente ed interamente, evolvendo nel tempo, un sistema fisico, seguendone e simulandone lo sviluppo e la vita operativa, apprendendo e prevedendo il comportamento collettivo di agglomerati urbani, ma soprattutto articolando e combinando insieme tutte le sue componenti. Prevedere la creazione di un modello cyber, “identico” al reale, alimentato da informazioni continue permette di anticipare scenari ed eventi futuri e quindi orientare azioni, quali ad esempio: visualizzare quali aree potrebbero diventare troppo affollate, quali reti potrebbero avere problemi rilevanti in caso di un attacco informatico, quali edifici sarebbero in pericolo in caso di inondazioni, stabilire le modalità migliori di risposta e gestione di questi eventi, orientare le azioni di manutenzione alle infrastrutture primarie e alle reti consentendo una forte diminuzione dei costi.

È noto, ad esempio, come uno dei grandi problemi che interessano gli applicativi di una Smart City sia l’interoperabilità orizzontale delle piattaforme che controllano i vari sottosistemi cittadini cioè la capacità di tali strumenti digitali di cooperare tra loro e scambiarsi dati e informazioni, anche non omogenei, così da migliorare le performance ottenibili con l’active management dei servizi urbani. Nonostante linee guida e standards emanati appositamente in tal senso, soprattutto a livello internazionale, il problema della interoperabilità delle piattaforme in ambito Smart City non è ancora pienamente risolto. Questo introduce inevitabili limitazioni al processo evolutivo di una città digitale. Con il modello di Urban Intelligence e la creazione di un gemello digitale cambia radicalmente l’approccio perché il sistema di sensori installato nella città reale pur avendo una struttura a strati, ove ogni strato corrisponde ad un sottosistema, è in grado di generare un data lake che è la fonte unica delle elaborazioni compiute nel gemello digitale, essendo quest’ultimo una vera e propria controparte cyber-fisica dei sottosistemi e delle dinamiche cittadine. Nel data lake, i dati, anche quelli tra loro disomogenei (si pensi alle informazioni provenienti dai necessari processi partecipativi che coinvolgono cittadini, associazioni, categorie sociali, esperti e tecnici, il cui contributo cognitivo viene raccolto per umanizzare il gemello digitale), anziché essere compartimentati sono collocati in un ambiente comune esteso orizzontalmente, permettendo ciò di superare direttamente alla fonte il rischio di scarsa interoperabilità in precedenza menzionato. Gli stessi dati sono quindi trattati combinando sistemi avanzati di intelligenza artificiale e di edge-cloud computing con processi di analisi e ottimizzazione multidisciplinare, allo scopo di giungere a simulare scenari in modo molto sofisticato per aiutare i policy-makers nelle decisioni riguardanti la città.

Alcune delle caratteristiche fondamentali della tecnologia del Gemello Digitale chiariscono la modalità di applicazione sulla città: • è “gemello” del sistema reale perché ne offre una simulazione digitale e rimane in connessione digitale (sia tramite dispositivi fisici, sia tramite scambio di dati) con esso per tutto il ciclo di vita;

• è riprogrammabile e smart così che un suo componente possa essere riparato o modificato da un operatore umano in postazione remota o anche in maniera automatica (mediante strumenti di intelligenza artificiale e analisi predittiva); • è modulare ed estendibile ad esempio il processo di sviluppo di coppie urban real - digital twin, richiede che siano individuati i servizi (sistemi) cittadini (mobilità, gestione dei rifiuti, offerta turistica, etc.) e sviluppati i corrispondenti gemelli digitali specifici • è ridondante alcuni servizi (sistemi) cittadini vengono sviluppati più gemelli specifici uguali funzionanti in parallelo; • è strumento di gestione ottima, in grado di valutare e comparare un gran numero di scenari possibili tramite tecniche avanzate di simulazione e modelli di ordine ridotto, e individuare la/le soluzioni ottime in uno scenario multidisciplinare.

Concludendo, questa metodologia consentirà di: sviluppare sistemi integrati ed intelligenti di gestione che offrano funzionalità di aggregazione e analisi in tempo reale dei dati, individuare un modello digitale, flessibile e adattativo, che evolve con la città stessa, consentendo di apportare modifiche ai diversi sistemi e sottosistemi della città, in base alle esigenze di sicurezza e qualità della vita; costruire un modello predittivo che monitorando costantemente l’evoluzione dello stato dei sistemi possa anticipare scenari evolutivi.

3. Perché un gemello per la città

I Gemelli digitali per la città possono essere visti come un "ponte tra il mondo fisico e digitale", uno strumento che organizza e mette a sistema i dati raccolti sulla città e sulle sue componenti primarie (ambientali, sociali, fisiche, culturali, economiche), trasformando dati relativi a un oggetto fisico in un modello capace di apprendere attraverso la costruzione di scenari e di esperienza reale.

Figura 1.

“Schema di funzionamento logico del Gemello Digitale per la città – E. Campana, G. Castelli”

L’immagine sopra esposta indica a sinistra uno schema di approccio tipico delle Smart City per layer separati,

al centro la loro simulazione attraverso un modello cyber identico al reale ma costruito attraverso tutta la rete di connessioni sistemiche mostrate nella parte destra dell’immagine. L’uso della tecnologia del Gemello Digitale consentirà di integrare i sotto-sistemi sia dal punto di vista della conoscenza specifica, sia delle loro relazioni (vincoli, obiettivi, azioni) per determinare strategie complesse ed integrate. Sistemi quali la morfologia naturale, l’ambiente costruito, la struttura urbana, i sotto-servizi e i servizi mobili. saranno analizzati congiuntamente e definiti per priorità e azioni strategiche integrate. L’uso di tecniche di predictive analytics consentirà di simulare e predire la vita operativa del sistema fisico attraverso l’integrazione di dati storici e in tempo reale, con le caratteristiche immateriali intrinseche dell’ambiente costruito e le modalità di fruizioni e di comportamento degli uomini nell’ambiente urbano (e.g. spostamenti privati, relazioni di interfaccia con i sistemi spaziali sia costruiti che naturali). L’integrazione dei diversi sistemi di conoscenza della città comprenderà anche tutti gli aspetti prescrittivi e programmatici che insistono sul sistema urbano (piani, vincoli, regolamenti, ecc) con gli aspetti socioeconomici e culturali come la distribuzione della popolazione, delle attività, delle eredità storiche e memoriali.

Affinchè l’uso di dati della città e delle vite e comportamenti umani, non si trasformi in un “grande fratello”, il gemello digitale deve diventare “sensibile”7ovvero capace di sentire e mettere enfasi sul lato umano delle cose, superando l’aspetto strettamente tecnologico e comprendere oltre agli aspetti fisici, quelli naturali e sociali. La sensibilità diventa attenzione e partecipazione dei cittadini nel processo di conoscenza urbana. La traslazione del concetto di Digital Twin dal contesto manifatturiero (in cui è nato) a quello urbano, implica la considerazione di una nuova variabile: il comportamento umano nello spazio urbano. In questa nuova prospettiva, le persone che vivono il gemello fisico hanno un duplice ruolo di elemento attivo (fornitore di dati ed esecutore di task) e di elemento passivo (fruitore dei servizi e partecipanti alla costruzione di policy). Il modello digitale deve essere reso “intelligente” attraverso la sensibilità, la partecipazione, la comunicazione e la condivisione con le persone che vivono la città. La calibrazione del gemello non può quindi avvenire senza un coinvolgimento della popolazione locale che rappresenta contemporaneamente elementi del sistema urbano fisico, attori che determinano il successo o il fallimento del suo funzionamento, fonti e recettori di informazioni, conoscenze, servizi. A questo scopo, il gemello digitale sarà dotato sia di un sistema di elaborazioni di tipo “oggettivo”, su dati e schemi reali, sia “soggettivo” corrispondente all’esperienza vissuta che le comunità fanno dei sistemi urbani rappresentandone necessità e fabbisogni. Il processo di relazione continua che la comunità ha con la realtà virtuale e le soluzioni proposte consentirà sia di attivare nei cittadini comportamenti sostenibili (smart behaviour) proprio perché fortemente ancorate ai bisogni reali monitorati e analizzati insieme alla comunità stessa (la mobilità, l’economia, il lavoro, la sicurezza, la sanità, l’invecchiamento) sia di sviluppare nuovi processi di consapevolezza, e formazione, per sostenere nuove forme di sviluppo economico.

Il processo che sviluppa un modello di Gemello Digitale per la città è articolato in 4 azioni fondamentali: 1) Conoscenza e costruzione del modello virtuale: individuazione di sottosistemi di analisi urbana, sulla base delle quattro componenti della qualità urbana (ambientale, sociale, economica, morfologica); sviluppo della sensoristica per la raccolta dei dati del sistema fisico necessari per alimentare i simulatori dei sottosistemi. Comprensione delle dinamiche di interazione tra i sottosistemi. 2) Apprendimento e scenari: costruzione di un gemello virtuale che simuli i sottosistemi e le loro relazioni attraverso tecnologie digitali (cloud computing, IoT, Big Data, predictive analytics ecc.), in continuo confronto con gli attori del processo (cittadini, amministratori, portatori di interessi). 3) Azioni e Governance: (i) avvio di partenariati pubblico-privati per modelli innovativi di finanziamento degli interventi di innovazione e riqualificazione urbana, (ii) attivazione di processi di innovazione

tecnologica e di innovazione sociale a supporto di interventi di rigenerazione urbana, (iii) creazione di nuovi modelli di sviluppo di distretti urbani come comunità smart, sostenibili e ad alto contenuto di innovazione, (iv) sinergie con filiere collegate e stakeholders. 4) Apprendimento e crescita virtuosa: il gemello connesso in tempo reale al mondo fisico apprende e ottimizza scelte e promuove azioni che vengono restituite al mondo fisico. L’effetto delle azioni viene continuamente monitorato, e valutato secondo un nuovo processo intelligente e dinamico che apprende dall’esperienza.

Figura 22.

“Schema di processo del Gemello Digitale per la città – E. Campana, G.Castelli”

I risultati di questo approccio metodologico per la città saranno articolati dal percorso di conoscenza sino alla definizione di policy e governance urbana. In particolare l’azione di apprendimento e ottimizzazione che il gemello può fare all’interno del processo ciclico della progettazione urbana può prevedere l’attuazione e la verifica dei risultati in tempo reale e il principio di retroazione per la valutazione degli impatti delle scelte sul sistema stesso.

Fondamentale dal punto di vista disciplinare è capire come possa avvenire la declinazione del Gemello alle tre scale di interventi urbani: a) livello strategico, ovvero pianificazione a scala urbana o territoriale attraverso obbiettivi e azioni generali: e.g. allocazione di infrastrutture, progettazione di reti di trasporto, di comunicazione, o di distribuzione dell'energia con caratteristiche di affidabilità e resilienza; b) livello operativo ovvero pianificazione attuativa anche a scala di progetto urbanistico: pianificazione di interventi di manutenzione o programmazione di servizi, organizzazione di percorsi di visite turistiche (già precedentemente menzionati), regolazione dei flussi di traffico, organizzazione efficiente di servizi di trasporto su chiamata; c) livello emergenziale - gestione del rischio e pianificazione di settore: recupero della viabilità o della

funzionalità di reti interrotte; programmazione dell'uso di risorse critiche (ambulanze, medici, droni) in caso di eventi catastrofici, gestione dei cormi idrici etcc.

Per quest’ultimo caso il gemello digitale viene dotato di un modello che permette di prevedere l'evoluzione di uno stato di allerta e quindi di individuare le risorse/azioni necessarie per assisterlo (ad es. simulazioni degli effetti dei terremoti sulle pareti degli edifici, riprodotte in tempo reale durante il fenomeno sismico in atto). Utili per casi simili sono l’impiego di metodi ottimizzazione multi-livello in cui il modello complessivo viene decomposto in più componenti interagenti (i risultati dell'ottimizzazione di una componente forniscono l'input per altre componenti), oppure l’ottimizzazione multi-obiettivo in cui ad ogni scenario sono associati più indicatori di qualità, o infine l’ottimizzazione robusta in cui i parametri che definiscono un modello sono soggetti ad incertezza

3. Resilienza urbana alle pandemie

Mai come in questi ultimi mesi è emersa la fragilità dei sistemi urbani e in particolare quando la città entra in crisi se un’emergenza riduce il funzionamento di alcuni di questi sistemi: la gestione di servizi fondamentali quali la raccolta dei rifiuti, la distribuzione di energia, gas, acqua, la mobilità pubblica, il funzionamento di ospedali e strutture pubbliche (uff. comunali, commissariati di polizia). L’interruzione o il cattivo o parziale funzionamento anche di uno solo di questi sistemi può mettere in difficoltà gli altri, con un effetto domino che può arrivare, in uno scenario emergenziale quale quello legato ad una epidemia del tipo COVID-19, fino al collasso del funzionamento della città stessa. Per questo motivo l’uso del Gemello per la città può consentire l’analisi dei sistemi critici e mutue influenze. Su questa base può essere esaminata la relazione tra i sistemi “critici” della città, per comprendere come il cattivo funzionamento (l’interruzione parziale o completa del servizio offerto dal sistema) possa causare la crisi del funzionamento di altri sistemi. Quindi supportare la preparazione della risposta alle emergenze attraverso un apparato tecnologico intelligente per le città nelle tre fasi: durante l’evento pandemico (catena delle relazioni tra sistemi interessati - valutazione e gestione degli impatti), post evento per la costruzione di policy urbane (gestione del caos organizzativo post evento, policy sanitarie preventive) ma soprattutto nuovi modelli insediativi per gestire con le tecnologie intelligenti (pianificazione dei servizi “telemedicina”, dei sistemi delle comunicazioni, delle relazioni sociali, sistemi produttivi ed economici).

Riferimenti bibliografici

Parker, G. (ed.) (1903) Mark anniversary volume. New York: Henry Holt. Castelli, G (et al.) (2019) Proceeding - 2019 IEEE 16th International Conference on Smart Cities: Improving Quality of Life Using ICT &IoT and AI (HONET-ICT). Urban Intelligence: a Modular, Fully Integrated, and Evolving Model for Cities Digital Twinning. Tognola, G. (et al.) (2019) Public Health, vol. 16. Use of Machine Learning in the Analysis of Indoor ELF MF Exposure in Children.Int. Spagnuolo, M. (2016) IEEE Computer Graphics and Applications, vol. 36. Shape 4.0: 3D shape modeling and processing using semantics. Cocchia, F (2014) Smart City -Cham .Smart and digital city: A systematic literature reviewCastelli, G. (2012) Gangemi Editore. Scenari, risorse, metodi e realizzazioni per Città Sostenibili.

Siti Web

www. eu-smartcities.eu/news/rotterdams-digitaltwin-redefines-our-physical-digital-social-worlds

European Innovation Partnership on Smart Cities and Communities, “Rotterdam’s Digital Twin Redefines Our Physical, Digital, & Social Worlds”.

Ringraziamenti

Si ringraziano i colleghi CNR che hanno contribuito dall’inizio al progetto strategico “Urban Intelligence”: Campana EF, Cesta A, De Pietro G, Diez M, Padula M, Ravazzani P, Rinaldi G, Spagnuolo M, Tognola G