Il traffico tra simulazioni e grandi bluff

Che il traffico fosse uno dei maggiori problemi che attanagliano le nostre grandi città non è certo una novità. Al contrario, il fatto che alla decima edizione della Biennale di architettura di Venezia un team di scienziati del Mit presenti un progetto sulla mobilità urbana di Roma rappresenta un evento curioso. Ma non solo.

Real-time-Rome, questo il nome del progetto, diventa infatti un testimone autorevole delle contaminazioni in atto tra diversi campi di indagine in questi ultimi anni. Urbanistica, architettura, tecnologia, sistemi complessi, queste sembrano essere le coordinate verso cui si dirige lo studio della mobilità nelle nostre città.

Attraverso gli impulsi inviati dai cellulari agli operatori di telefonia sarebbe possibile avere in tempo reale una mappatura dei flussi urbani, da quelli pedonali a quelli automobilistici. A spiegare come funziona questa rete sofisticata è l'italiano Carlo Ratti, direttore del Senseable City Lab del Mit: “Telecom raccoglierà la collezione di informazioni inviate ogni istante dagli apparecchi mobili presenti sul territorio, le invierà ai nostri calcolatori di Boston che li processeranno discriminando, attraverso le velocità di spostamento di quegli stessi segnali, tra pedoni, biciclette e automobili.” Dopodichè questa enorme mole di dati opportunamente addomesticata sarà rispedita a Roma, rendendo possibile l'aggiornamento in tempo reale della mappa della città, non più freddo stradario inanimato, ma autentico crogiuolo in cui ribollono migliaia di lucine rosse.

Obiettivo finale, quello di avere a disposizione sul display del nostro cellulare una mappa dinamica che si aggiorna istante dopo istante, e che ci dica non solo quale direzione scegliere per arrivare in un punto prefissato della città, ma anche quante persone ci stanno andando in quel momento.

In questa maniera, seguendo i telefonini in base al loro prefisso, si possono individuare, per esempio, i flussi turistici, oppure combinando i dati sul traffico con quelli sul flusso dei mezzi pubblici, si può capire immediatamente se la distribuzione dei bus corrisponde alla densità e alle esigenze dell'utenza. Più difficile è invece pensare di utilizzare un sistema di questo tipo per conoscere quale ristorante sia meno affollato, o verso quale strada dirigersi per trovare un parcheggio in pieno centro. Questi sono infatti problemi strutturali delle nostre città e non possono essere risolti a posteriori.

In questa prospettiva, Real-time-Rome rappresenta soltanto un monitoraggio dei flussi urbani, più che un modello predittivo delle dinamiche che li caratterizzano. E' invece molto più interessante cercare di comprendere fino a che punto le simulazioni eseguite al computer impiegando complessi modelli di intelligenza artificiale, possano aiutarci nel progettare le nostre città pianificando la loro evoluzione in maniera più razionale.

Per Giuseppina Melchiorre, ricercatrice del Laboratorio di fisica della città di Bologna, l'implementazione di modelli matematici per studiare la dinamica e la mobilità all'interno di una città possono fare davvero tanto. Ma come è possibile costruire programmi di questo tipo?

“Tutto comincia col monitoraggio di una area urbana definita che avviene attraverso una cospicua raccolta dati”, spiega la dottoressa Melchiorre. “Terminata questa fase, si procede allo sviluppo del modello calibrandolo sulle informazioni raccolte sul campo, fino a quando esso non riproduce al meglio le dinamiche osservate sperimentalmente.” A questo punto, testata la bontà del modello con la verifica della sua aderenza ad una situazione reale, si introduce al suo interno una perturbazione che sta a rappresentare un cambiamento virtuale della rete urbana studiata, ricavando informazioni sulle variazioni prodotte.

“E' stato proprio costruendo un modello ad hoc della rete urbana che circonda la stazione di Rimini,” racconta la Melchiorre, “che il comune ha bloccato la costruzione di un centro commerciale nelle sue vicinanze. La nuova struttura infatti, incrementando notevolmente il traffico urbano, avrebbe posto seri problemi alla mobilità in quella zona, e sarebbe stato necessario modificare radicalmente il piazzale antistante la stazione.”

Sebbene, dunque, questo approccio sembrerebbe dare i suoi frutti, non mancano tuttavia all'appuntamento anche i suoi detrattori. Quello che infatti si rimprovera a questi modelli, e più in generale ai modelli di intelligenza artificiale, è il tentativo di parametrizzare in senso computazionale l'irrazionalità che molto spesso è alla base delle scelte dei singoli individui.

Non sempre infatti, trovandoci nei pressi di un bivio, scegliamo il percorso che razionalmente sarebbe il più breve per i nostri scopi: costeggiare un parco piuttosto che una fabbrica potrebbe portarci ad arrivare a casa mezz'ora più tardi. Eppure, dal nostro punto di vista, la scelta è pienamente razionale e soprattutto è quella che opereremo.

I ricercatori sembrerebbero avere una risposta anche a queste obiezioni: costruire dei modelli che riescano a massimizzare l'utilità di un azione, e non la probabilità che questa accada. “Noi cerchiamo di costruire una persona che agisce come se stesse giocando a poker”, conclude la Melchiorre, “avendo in mano una doppia coppia. La cosa più razionale da fare, ovvero quella che massimizza le probabilità di realizzare un bel punto, sarebbe quella di scartare una carta tentando di fare un full. Se però il nostro giocatore intuisse che al tavolo c'è una persona con in mano un colore, a quel punto deciderebbe di scartare tre carte cercando di realizzare un poker, dunque cercando di massimizzare la sua utilità, che in quel momento è quella di riuscire ad avere il punto più alto al tavolo. E a patto che non tenti di bluffare, questo sarà quello che sceglierà di fare.”