Rimani aggiornato con WebMasterPoint
Nel cuore di Torino prende forma una rivoluzione urbana: semafori intelligenti, sensori e algoritmi collaborano per gestire traffico e inquinamento, puntando a una mobilità più sostenibile ed efficiente per cittadini e territorio.
File di auto ferme agli incroci, carreggiate che rallentano fino a bloccarsi, concentrazioni di smog oltre i limiti nei periodi pi delicati. La zona metropolitana torinese convive da tempo con gli effetti di una mobilit chiamata a garantire spostamenti efficienti senza aggravare la pressione sullambiente. Traffico e qualit dellaria sono un problema comune alle grandi citt europee. A Torino, per, il tema reso pi complesso dalla conformazione orografica del territorio e dalla funzione della citt come snodo strategico per la mobilit intermodale.
Le amministrazioni hanno gi utilizzato blocchi temporanei, misure per incentivare il trasporto pubblico e sostegni alla mobilit alternativa, insieme a interventi di emergenza. La congestione, per, non scomparsa e le concentrazioni di PM10, PM2.5 e ossidi di azoto continuano a rappresentare un problema. Per questo si cerca un modo diverso di tenere insieme gestione del traffico, tutela ambientale e regolarit degli spostamenti.
Il progetto previsto per il 2026 parte da una domanda concreta: la citt pu reagire alle condizioni effettive del traffico e dellaria invece di affidarsi soprattutto a soluzioni fisse? La risposta passa da un impianto che mette in comunicazione tecnologia digitale e dati ambientali. In questa prospettiva, gli incroci semaforici diventano punti di decisione: ricevono informazioni aggiornate e modificano il proprio comportamento in base a ci che accade sulla strada e nellatmosfera.
Il progetto Intelligenza Artificiale al servizio del traffico: obiettivi e investimento
Larea metropolitana torinese si prepara a una sperimentazione basata sullintelligenza artificiale, rivolta a due problemi collegati: la congestione stradale e le emergenze ambientali. Liniziativa Intelligenza Artificiale al servizio del traffico vale pi di 11,5 milioni di euro. Quasi tutte le risorse arrivano da fondi statali, nellambito del Piano Regionale di Qualit dellAria, il PRQA.
Il progetto ha due obiettivi operativi ben definiti:
- rendere pi scorrevole la rete stradale nei punti che presentano le maggiori difficolt, intervenendo sui tempi di attesa e sulla formazione delle code;
- contenere le emissioni prodotte dai veicoli che restano fermi o avanzano lentamente con il motore acceso.
La Regione intende affiancare alle consuete limitazioni dei flussi una gestione che si aggiorni in base ai dati. Linfrastruttura dovr quindi consentire interventi rapidi, coordinando la durata delle fasi semaforiche con le informazioni destinate agli automobilisti. Lintelligenza artificiale viene inserita proprio in questo passaggio: serve a leggere una situazione che cambia di minuto in minuto e a trasformare quei dati in indicazioni operative per la rete.
La Regione Piemonte partecipa direttamente alla realizzazione del progetto. Per gli Enti locali questo significa un carico amministrativo pi contenuto, mentre lesperimento pu contare su strumenti aggiornati, sistemi capaci di dialogare tra loro e una governance centralizzata. Il modello proposto si allontana cos dalla sola risposta allemergenza. Lobiettivo intervenire prima che una criticit si aggravi, usando le informazioni disponibili per organizzare meglio la circolazione e ridurre limpatto sui cittadini e sullambiente.
La rete di semafori e sensori: come vengono raccolte le informazioni
Con il nuovo piano, i principali nodi della viabilit torinese diventano punti in cui osservare e gestire la circolazione. Il funzionamento parte da una rete di semafori intelligenti e sensori distribuiti. Agli incroci pi trafficati vengono collocati dispositivi in grado di rilevare con continuit il numero e il movimento dei veicoli, i tempi di attesa e alcune condizioni ambientali.
Le informazioni arrivano in tempo reale alla centrale urbana di controllo, 5T. Qui vengono elaborate da algoritmi di intelligenza artificiale, che ricostruiscono lo stato della rete stradale e valutano come sta cambiando. Non si tratta quindi di impostare una volta per tutte la durata dei semafori. Il sistema deve poterla rivedere quando cambiano i flussi o quando i dati sulla qualit dellaria segnalano una situazione diversa.
- La durata delle fasi semaforiche pu essere modificata per il singolo incrocio, con una regolazione pi flessibile rispetto a un ciclo fisso.
- Il calcolo tiene conto del traffico e dei livelli di inquinanti misurati dalle centraline ambientali integrate nella rete.
In questo modo, un picco di congestione o un aumento dellinquinamento pu produrre una risposta mirata. La regolazione non guarda soltanto al singolo semaforo, ma alle conseguenze che una scelta pu avere sul resto della rete e sulle condizioni di spostamento della collettivit.
Dai dati alle decisioni: gli algoritmi per il traffico e linquinamento
Gli algoritmi hanno il compito di coordinare le informazioni raccolte sul campo. I sensori stradali forniscono dati sui flussi, mentre ARPA Piemonte mette a disposizione le rilevazioni ambientali. Alla centrale 5T arrivano aggiornamenti continui sul traffico e sulla presenza di sostanze come PM10, PM2.5 e ossidi di azoto.
Lintelligenza artificiale interpreta questi dati mentre la situazione in corso e produce istruzioni per i semafori. La durata del rosso e del verde pu quindi cambiare in rapporto a ci che viene rilevato. Il comportamento previsto diverso a seconda dello scenario.
- Quando unarea presenta un picco di traffico insieme a valori di smog oltre una determinata soglia, lalgoritmo pu favorire il deflusso dei veicoli dal punto pi congestionato.
- Quando gli arrivi sono ridotti, i tempi possono essere organizzati in modo da agevolare il trasporto pubblico o la mobilit alternativa.
La gestione diventa cos localizzata e capace di anticipare alcune situazioni. Un intervento pu alleggerire un incrocio gi carico; un altro pu evitare che la concentrazione di veicoli aumenti fino a peggiorare ulteriormente laria. La rete, in sostanza, si adatta alle informazioni che riceve, invece di seguire sempre lo stesso automatismo. Il risultato dipender dalla qualit dei dati, dalla precisione delle elaborazioni e dalla capacit delle infrastrutture di tradurre rapidamente le istruzioni in azioni.
Qualit dellaria e semafori: il peso dei dati ambientali
Il tratto pi specifico del modello torinese il collegamento tra la gestione della viabilit e il monitoraggio dellambiente. La rete delle centraline ARPA viene utilizzata con particolare attenzione a tre categorie di inquinanti:
- PM10, cio le polveri sottili;
- PM2.5, particelle di dimensioni ultra-fini;
- NOx, gli ossidi di azoto.
I valori registrati vengono messi in relazione con i flussi di veicoli. I semafori possono quindi modificare la durata del ciclo non soltanto sulla base delle auto presenti, ma anche della qualit dellaria nella zona interessata. Se alcuni agenti inquinanti superano i limiti previsti dalla normativa regionale e comunitaria, la regolazione pu aiutare a far defluire pi rapidamente i veicoli dai nodi con le concentrazioni maggiori. Lintento evitare che nuove file di auto restino ferme con il motore acceso nello stesso punto.
questa capacit di reagire alle condizioni ambientali a distinguere il progetto. Lo smog non viene considerato soltanto dopo il superamento delle soglie o quando lemergenza gi evidente: i dati possono orientare le decisioni sulla circolazione e contribuire a prevenire ulteriori accumuli. Leffetto atteso riguarda direttamente la salute dei cittadini, anche se dovr essere verificato attraverso misurazioni concrete.
Infomobilit: pannelli e avvisi per chi si sposta
Il progetto comprende anche un sistema di comunicazione rivolto agli utenti della strada. Ai margini delle principali vie di accesso a Torino e nei punti pi importanti dei Comuni della cintura vengono installati pannelli a messaggio variabile, collegati alla centrale 5T.
Il loro compito duplice. Possono avvisare della presenza di code, incidenti o livelli di inquinamento superiori alle soglie. Tra i messaggi previsti rientrano indicazioni come traffico intenso in ingresso citt e livelli PM10 elevati. Gli stessi pannelli possono suggerire percorsi alternativi, cos da distribuire i veicoli lungo itinerari diversi e ridurre la pressione sugli assi pi affollati.
La componente tecnologica, quindi, viene accompagnata da informazioni rivolte direttamente a chi guida. Un avviso tempestivo pu modificare la scelta del percorso e impedire che tutti i veicoli convergano sullo stesso nodo. In questo modo la comunicazione contribuisce a limitare le condizioni che favoriscono la congestione e il peggioramento dellaria, lasciando agli utenti elementi utili per decidere come proseguire lo spostamento.
Il cronoprogramma della sperimentazione a Torino e nei Comuni della cintura
Il piano operativo prevede una sequenza di passaggi amministrativi, tecnici e territoriali:
- entro dicembre 2026 prevista la pubblicazione della manifestazione di interesse;
- allinizio del 2027 dovrebbe partire la co-progettazione tra Regione, Comuni coinvolti e stakeholder ambientali;
- le gare dappalto per acquistare le tecnologie e procedere alle installazioni sono previste entro settembre 2027;
- lavvio sperimentale partir da Torino, a piazza Rebaudengo: tra la fine del 2026 e linizio del 2027 il primo prototipo dovrebbe entrare in funzione nellarea strategica della zona nord della citt;
- lestensione riguarder gradualmente i centri della cintura metropolitana, vale a dire Beinasco, Orbassano, Grugliasco, Collegno, Settimo Torinese, San Mauro Torinese e Venaria Reale, con piena operativit prevista entro il 2029.
La Regione Piemonte coordina direttamente liter organizzativo e amministrativo. Limpostazione serve a ridurre gli oneri gestionali dei singoli Comuni e a costruire un modello che possa essere ripreso in seguito. Ogni fase sar sottoposta a monitoraggio tecnico, cos da verificare laderenza agli obiettivi mentre linfrastruttura viene attivata.
I Comuni coinvolti e il coordinamento territoriale
Liniziativa punta a costruire una rete intelligente su scala metropolitana. La collaborazione tra Enti locali, Regione e partner tecnici dovrebbe permettere di superare i limiti delle sperimentazioni condotte in singoli punti, senza collegamento con ci che accade nei territori vicini.
Il primo intervento previsto a Torino, in uno degli snodi pi sollecitati. In seguito il sistema sar esteso a Beinasco, Orbassano, Grugliasco, Collegno, Settimo Torinese, San Mauro Torinese e Venaria Reale. La cabina di regia affidata alla Regione Piemonte, che mette a disposizione competenze progettuali, fondi e capacit di gestione per definire le specifiche, realizzare le opere e mettere in funzione i sistemi.
Ogni Comune partecipa a un tavolo tecnico. Questo consente di adattare le soluzioni alle caratteristiche della viabilit locale e di mantenere un confronto tra mobility manager, responsabili ambientali e soggetti che operano nella mobilit pubblica e privata. La regia comune non elimina le differenze tra i territori: prova a gestirle allinterno di una stessa infrastruttura.
La centralizzazione delle decisioni, insieme alla presenza capillare di sensori, semafori e pannelli, dovrebbe assicurare coerenza tecnica, controllo pi omogeneo e possibilit di replicare i risultati su unarea ampia.
Risultati attesi per traffico, emissioni e cittadini
Il progetto mira a produrre effetti misurabili sulla circolazione e sulle condizioni ambientali. Tra i risultati attesi ci sono:
- tempi pi brevi di attesa e di stazionamento ai semafori, con una circolazione pi prevedibile anche nelle ore di punta;
- riduzione delle emissioni di PM10, PM2.5 e ossidi di azoto, ottenuta diminuendo la presenza di auto ferme con il motore acceso nei punti pi congestionati;
- maggiore regolarit per pendolari e trasporto pubblico, che possono beneficiare di incroci pi scorrevoli;
- meno superamenti delle soglie di inquinamento nelle zone considerate critiche;
- un aumento della soddisfazione e del benessere percepiti dai cittadini, legato alla possibile diminuzione dello stress durante gli spostamenti urbani.
La gestione della mobilit viene quindi collegata alla salute pubblica. Le tecnologie di intelligenza artificiale sono chiamate a svolgere un compito pratico: aiutare a organizzare la quotidianit in modo pi efficiente e a limitare le conseguenze ambientali dei rallentamenti.
Come si misurer lefficacia del sistema
La valutazione dei risultati sar affidata a un sistema di monitoraggio basato su dati verificabili. Gli indicatori considerati comprendono:
- i tempi medi di percorrenza sulle tratte interessate dagli interventi;
- la quantit di emissioni rilevata dalle centraline ARPA prima e dopo lattivazione;
- il numero di superamenti dei limiti di legge relativi a PM10, PM2.5 e NOx;
- i flussi veicolari, con il volume dei mezzi e i tempi di attesa ai semafori;
- il grado di soddisfazione degli utenti, raccolto attraverso sondaggi periodici.
Il confronto potr essere effettuato tra periodi diversi e tra aree differenti della citt. Sar cos possibile capire quanto gli algoritmi incidano davvero sulle abitudini di spostamento e sugli effetti ambientali, distinguendo per quanto possibile il loro contributo dalle altre variabili. Le rilevazioni serviranno anche a decidere dove indirizzare gli investimenti successivi e quali parti del sistema richiedano correzioni o aggiornamenti.
Torino come caso pilota europeo
Il progetto torinese si differenzia da altre esperienze europee per il modo in cui collega la regolazione dei semafori alla qualit dellaria. In molti casi lottimizzazione si concentra soprattutto sui parametri del traffico. Citt come Barcellona e Praga stanno sperimentando reti di onde verdi e sistemi per migliorare la durata delle fasi semaforiche; in Piemonte, invece, le informazioni ambientali entrano direttamente nel processo decisionale.
Questa impostazione lega la mobilit urbana alla salute pubblica e affida alla qualit dellaria un ruolo nella regolazione predittiva. Non un semplice sistema per far scorrere pi rapidamente le auto: almeno nelle intenzioni del progetto, la gestione dei flussi deve tenere conto anche degli effetti che la circolazione produce nellambiente circostante.
Per questo lesperienza pu interessare altre aree metropolitane impegnate nella trasformazione in smart city. Il modello potrebbe contribuire alla definizione di standard nazionali ed europei. Torino viene osservata come caso di innovazione sotto pi profili: la tecnologia impiegata, la governance, le partnership e la possibilit di adattare limpianto a contesti differenti.
Le criticit: tempi, misurazione e gestione amministrativa
Luso di sistemi evoluti per governare il traffico non elimina le difficolt. Le rende, in alcuni casi, pi complesse da valutare.
- Definire indicatori di successo univoci pu essere difficile, perch la circolazione risente anche di fattori esterni: condizioni meteorologiche, chiusure impreviste e variazioni nei flussi dei pendolari possono modificare i risultati.
- Progettazione, appalti e avviamento richiedono tempo. La piena operativit dellintera infrastruttura prevista nellarco di diversi anni, perci anche la valutazione dovr considerare gli esiti intermedi.
- Il coordinamento tra soggetti pubblici e privati pu creare rallentamenti, soprattutto quando le organizzazioni hanno priorit e modalit di lavoro diverse.
- La sostenibilit economica nel lungo periodo comprende la manutenzione degli impianti e laggiornamento delle tecnologie. Una pianificazione accurata dovr confrontarsi con le risorse effettivamente disponibili.
Un investimento superiore a 11,5 milioni di euro dovr essere sottoposto a una verifica rigorosa. Amministratori e tecnici dovranno rendere leggibili i risultati, mentre ai cittadini dovranno essere comunicati con chiarezza sia i benefici raggiunti sia i problemi emersi nella fase di avvio. La credibilit del sistema dipender anche da questo.
Cosa occorre per portare il modello in altre citt
Lesperienza torinese indica alcune condizioni necessarie per applicare altrove una regolazione dinamica del traffico basata sullintelligenza artificiale. Prima di tutto serve una rete di monitoraggio distribuita, con sensori, semafori adattivi e centraline ambientali capaci di fornire dati affidabili e aggiornati.
- Le banche dati dei servizi stradali, dei sistemi ambientali e delle piattaforme di infomobilit devono essere interconnesse.
- Amministrazioni, operatori della mobilit e imprese tecnologiche devono lavorare su obiettivi condivisi anche nel lungo periodo.
- Un modello di governance centrale deve occuparsi della qualit dei sistemi, della loro manutenzione e della possibilit di estenderli.
- Cittadini e imprese devono essere coinvolti, sia attraverso la raccolta di osservazioni sia nella modifica delle abitudini di spostamento.
Non basta installare dispositivi agli incroci. Lestensione della sperimentazione deve essere collegata ai piani di mobilit locale e regionale e accompagnata da attivit di formazione e informazione rivolte a tutti gli stakeholder. Senza dati compatibili, responsabilit definite e personale in grado di usare gli strumenti, anche una buona infrastruttura rischia di funzionare in modo parziale.
Smart city e mobilit sostenibile: la prospettiva per Torino
La sperimentazione torinese propone una gestione della mobilit in cui traffico e qualit dellaria vengono analizzati insieme. Sensori, centraline ARPA, semafori adattivi e pannelli a messaggio variabile dovranno fornire dati aggiornati alla centrale 5T, cos da modificare i flussi quando aumentano code o concentrazioni di inquinanti.
Il risultato non sar automatico: dipender dallaffidabilit delle rilevazioni, dal coordinamento tra Regione e Comuni e dalla capacit di verificare gli effetti con indicatori concreti, come tempi di percorrenza, emissioni, superamenti dei limiti e soddisfazione degli utenti. La piena operativit, prevista entro il 2029, permetter di capire se il modello ridurr davvero congestione e smog senza trasferire il problema nelle strade vicine.
- Priorit: intervenire sugli incroci pi congestionati e sulle aree con maggiore pressione ambientale.
- Verifica: confrontare i dati prima e dopo lattivazione, considerando anche meteo, cantieri e variazioni dei flussi.
- Condizione per lestensione: mantenere infrastrutture, banche dati e responsabilit amministrative coordinate nel tempo.