Mobilità urbana: ecco le città più congestionate del mondo e come l’intelligenza artificiale sta cambiano tempi e qualità degli spostamenti

(Adnkronos) – Il traffico non è più soltanto un disagio quotidiano: è soprattutto un indicatore economico, ambientale e sociale. Le ore perse in coda si traducono in costi per le imprese, minore produttività, maggiore stress per i cittadini e impatti diretti sulla qualità dell’aria e della vita. Non sorprende quindi che le grandi metropoli nel mondo stiano trattando la congestione come una questione strategica, al pari dell’energia o della sicurezza urbana. Le più recenti analisi internazionali confermano che il fenomeno resta diffuso e strutturale. Secondo il TomTom Traffic Index, tra le città con i livelli di congestione più elevati figurano Città del Messico, Bengaluru e l’area centrale di Dublino, contesti in cui la circolazione risulta fortemente rallentata rispetto alle condizioni di traffico fluido. Un’altra chiave di lettura arriva dall’INRIX Global Traffic Scorecard, che misura invece le ore annue perse dagli automobilisti: in questa classifica emergono Istanbul ( 105 ore perse in congestione) New York ( 102 ore) e Chicago, ( 102 ore) insieme a metropoli come Londra, Parigi, Jakarta e Los Angeles. Indicatori diversi, stesso scenario: la mobilità urbana è sotto pressione ovunque. Se fino a pochi anni fa la risposta era prevalentemente infrastrutturale con la costruzione di nuove strade, ampliamenti di corsia e tangenziali, oggi le città più avanzate stanno adottando un approccio diverso, fondato sulla gestione intelligente dei flussi. Il punto non è solo aumentare la capacità della rete, ma utilizzarla meglio. Ed è qui che l’intelligenza artificiale sta diventando un fattore decisivo delle mega metropoli.   Uno degli ambiti in cui i risultati sono più evidenti è il controllo semaforico adattivo. Già in uso anche in qualche città italiana. A Londra per esempio, il sistema Scoot regola in tempo reale i cicli semaforici sulla base dei flussi effettivi, riducendo ritardi e fermate inutili. A Pittsburgh, la piattaforma Surtrac, sviluppata in ambito accademico, utilizza algoritmi predittivi per coordinare gli incroci, con benefici misurati sui tempi medi di viaggio e sulle emissioni legate allo stop-and-go. In Cina, la città di Hangzhou ha integrato telecamere, sensori e piattaforme cloud nel progetto “City Brain”, che ottimizza i flussi urbani con logiche di intelligenza artificiale, migliorando la velocità media sulle arterie principali. Accanto alla gestione degli incroci, cresce il ruolo dell’Ai nella regolazione della domanda di mobilità. Strumenti come il congestion pricing, già operativo o in fase di evoluzione in città globali, vengono oggi supportati da sistemi digitali in grado di analizzare in tempo reale volumi di traffico, fasce orarie e impatti sulle diverse aree urbane. Questo consente interventi più mirati e valutazioni continue sull’efficacia delle misure adottate. Il cambiamento in atto segna il passaggio da una logica di traffico a una logica di performance della mobilità. Le città che stanno ottenendo i risultati più significativi sono quelle che combinano politiche pubbliche chiare, investimenti nel trasporto collettivo e un uso sistematico dei dati. L’AI, in questo contesto, non sostituisce le scelte politiche ma ne potenzia l’efficacia, trasformando informazioni frammentate in decisioni operative immediate. Per cittadini e imprese questa rivoluzione porta ad un vero beneficio che si misura in minuti risparmiati ogni giorno, maggiore prevedibilità degli spostamenti, miglioramento della vita lavorativa e privata e minori emissioni. Per le amministrazioni è invece un salto di qualità nella gestione urbana e una riduzione degli incidenti stradali.  La mobilità del futuro sarà sempre meno affidata al caso e sempre più guidata da algoritmi capaci di far dialogare infrastrutture, veicoli e persone in tempo reale. 
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