Smart city: tecnologie abilitanti, sfide e prospettive

Il concetto di smart city è un quadro in evoluzione che introduce servizi innovativi su larga scala nei settori dei trasporti, della gestione energetica e dell'assistenza sanitaria, creando ambienti urbani tecnologicamente avanzati. Queste città dipendono da tecnologie eterogenee che abilitano il monitoraggio e il controllo in tempo reale di vari aspetti della vita urbana.

Una città intelligente utilizza tecnologie avanzate e approcci guidati dai dati per ottimizzare le proprie infrastrutture e servizi, aumentandone l'efficienza, la sostenibilità e l'usabilità. Integrando persone, dispositivi e sistemi, le smart city creano ambienti altamente connessi. I dati, raccolti attraverso sensori e analizzati con strumenti di data analytics, consentono un processo decisionale informato nella gestione delle infrastrutture, nei trasporti, nel consumo energetico, nella sicurezza pubblica e nella protezione ambientale.

Un vantaggio chiave è il potenziamento della sostenibilità, ottenuto attraverso tecnologie che riducono il consumo energetico, i rifiuti e l'impronta di carbonio della città. Ad esempio, i sistemi di illuminazione intelligenti utilizzano sensori per rilevare la presenza umana e controllare automaticamente l'illuminazione e risparmiare energia. Le smart city si concentrano sulla fornitura di servizi personalizzati ai cittadini, spesso attraverso app mobili, consentendo l'accesso alle informazioni, il pagamento di servizi e l'invio di feedback, portando a miglioramenti nella qualità del servizio e nella vivibilità generale.

Come paradigma emergente di pianificazione e sviluppo urbano, le smart city offrono soluzioni a sfide urbane pressanti, in particolare nel settore dei trasporti. Impiegando tecnologie sofisticate, possono gestire il flusso del traffico in modo efficiente, ridurre la congestione e migliorare la connettività, minimizzando così le emissioni di carbonio e l'inquinamento atmosferico.

Non esiste ancora una standardizzazione univoca, ma le caratteristiche principali delle smart city possono essere elencate come:

1. Smart Economy: Competitività economica, inclusi servizi turistici e marketing digitale outdoor, innovazione, imprenditorialità e valuta digitale.
2. Smart Governance: Servizi ai cittadini che permettono la partecipazione alle opinioni politiche e alla performance dell'autorità.
3. Smart Environment: Condizioni e risorse naturali (es. meteo, aree verdi, energia, acqua) per ridurre gli impatti negativi, utilizzare meglio le risorse e soddisfare le politiche di sostenibilità.
4. Smart Living: Qualità della vita, che include aspetti come cultura, sicurezza, salute ed educazione.
5. Smart Mobility: Aspetti dei trasporti, inclusi la sicurezza, la sostenibilità e i sistemi infrastrutturali.
6. Smart People: Soluzioni umane e sociali tecnologiche per rendere le persone più creative, qualificate e impegnate nell'apprendimento permanente.

La realizzazione di una smart city si basa sull'integrazione di diverse tecnologie chiave:

• Internet of Things (IoT): Supporta la connessione di dispositivi, servizi e sistemi mediante comunicazioni machine-to-machine. La sua architettura è strutturata in quattro strati: fisico, gateway/rete, trasporto e applicazione. L'IoT stabilisce la funzionalità di servizi come l'assistenza sanitaria, la gestione dei parcheggi e dei trasporti.
• Software-Defined Networking (SDN): Costituisce un nuovo approccio in ottica cloud alle architetture di rete. Facilita l'amministrazione e la configurazione della rete al fine di migliorarne le performance e facilitarne il monitoraggio. L'approccio suggerisce di centralizzare l'intelligenza di rete in un componente separato, disassociando il processo di inoltro dei pacchetti (data plane) da quello di routing (control plane). Il control plane è costituito da uno o più controller che sono considerati il cervello della rete, in cui è incorporata tutta l'intelligenza. Per le smart city, l'SDN semplifica la gestione dei big data, garantisce la qualità del servizio, affronta i problemi di sicurezza e privacy e gestisce l'eterogeneità dei dispositivi.
• Edge Computing: Sposta l'elaborazione e l'analisi dei dati più vicino alla fonte di creazione, spesso sul dispositivo stesso o su un server periferico (edge server). Questo approccio, complementare al cloud computing, è fondamentale per applicazioni che richiedono decisioni in tempo reale o latenza ultra-bassa, come i trasporti intelligenti o l'assistenza sanitaria..
• Intelligenza Artificiale (AI): Elabora i dati generati dalla città con grande efficienza e accuratezza, ricavando inferenze per rendere la città sostenibile e capace di ottimizzare le risorse disponibili. Viene implementata in varie forme, come hardware ottimizzato per AI, riconoscimento vocale, deep learning e riconoscimento di immagini. L'AI ottimizza l'allocazione delle risorse, automatizza i processi e fornisce insight in tempo reale per applicazioni che spaziano dalla gestione del traffico al monitoraggio ambientale.
• Blockchain: Opera su una rete peer-to-peer utilizzando algoritmi crittografici per proteggere e convalidare le transazioni, eliminando la necessità di intermediari. Fornisce un registro decentralizzato e immutabile, migliorando la trasparenza, l'integrità dei dati e la sicurezza. Nelle smart city, può abilitare lo scambio peer-to-peer di energia, tracciare i rifiuti e gestire le identità digitali in modo sicuro.

L'evoluzione delle applicazioni per smart city incontra però ostacoli significativi, che possono essere raggruppati in diverse categorie:

1. Costo Operativo: Le innovazioni per la gestione dei dati, come il cloud storage e la virtualizzazione, comportano costi elevati anche a causa del volume di dati in rapida crescita. Sono necessarie nuove tecnologie e strumenti hardware/software di alto livello.
2. Numero Elevato di Dispositivi: La proliferazione di sensori e dispositivi crea una superficie di attacco estesa per minacce informatiche e problemi di gestione dei dati, garantendo la copertura e la disponibilità della rete.
3. Scalabilità: Le reti devono poter accomodare la crescita di utenti, dispositivi o servizi senza degradare le prestazioni complessive.
4. Big Data: La complessità e le dimensioni dei dati generati, in formati eterogenei (audio, immagini, video, testo), pongono sfide per gli strumenti software in termini di gestione, elaborazione, archiviazione, riservatezza e qualità dei dati.
5. Sicurezza e Privacy: Proteggere i dati sensibili e l'infrastruttura cittadina da attacchi malevoli è critico, soprattutto con l'integrazione di vari sistemi attraverso reti multiple che aumentano il rischio di potenziali attacchi.
6. Infrastruttura: La distribuzione e manutenzione di sensori in tutta la città, l'integrazione di nuove tecnologie con infrastrutture legacy e la progettazione di sistemi interoperabili, scalabili e resilienti sono sfide complesse.
7. Connettività: Garantire una connettività robusta e affidabile per un flusso dati continuo in tutta la città, soprattutto in aree con infrastrutture limitate, è fondamentale.
8. Latenza ed Affidabilità: Molte applicazioni (es. trasporti autonomi e assistenza sanitaria remota) sono classificate come comunicazioni ultra-affidabili a bassa latenza e impongono requisiti stringenti sulla progettazione della rete.
9. Efficienza Energetica: La domanda energetica crescente richiede la progettazione di sistemi energeticamente efficienti e l'integrazione di fonti rinnovabili, oltre alla gestione efficiente dei dispositivi a batteria.

In definitiva, il percorso verso città veramente intelligenti è complesso e ricco di sfide, ma la maturazione e l'integrazione sinergica di tecnologie come IoT, AI, SDN, Edge Computing e Blockchain offrono un potenziale enorme per creare ambienti urbani più efficienti, sostenibili e vivibili per tutti i cittadini. La ricerca futura dovrà concentrarsi sull'ottimizzazione di queste tecnologie e sulla risoluzione delle criticità illustrate per realizzare appieno la visione della smart city.