Un caso reale: come utilizzare i dati della micromobilità per decidere dove installare o riposizionare i parcheggi per biciclette e e-scooter.
Con Urbiverse – la piattaforma di simulazione AI di SWITCH – la Città di Torino è riuscita a passare da decisioni “guidate dall’istinto” a una strategia basata sui dati per il parcheggio di biciclette ed e-scooter condivisi. Lo strumento ha aiutato l’amministrazione ad analizzare i modelli di utilizzo reali per identificare esattamente dove mancava l’infrastruttura, portandola a vincere lo SMAU Innovation Award. Confrontando il comportamento di parcheggio effettivo con la rete di rastrelliere esistente, Torino ha identificato le lacune critiche per rendere la città più ordinata, sicura e accessibile.
Questo caso studio è rivolto a pianificatori urbani, amministratori pubblici e mobility manager che necessitano di ottimizzare lo spazio urbano e giustificare gli investimenti in infrastrutture con dati oggettivi.
In poche pagine, vedrai come trasformare i dati grezzi in semplici indici di “Intensità” e “Frequenza” possa risolvere il disordine dei parcheggi, supportare una spesa pubblica trasparente e guidare interventi urbani precisi.
Cosa scoprirai all’interno
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Come Torino ha vinto lo SMAU Innovation Award adottando un approccio oggettivo, basato sui dati, per la pianificazione urbana.
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Come Urbiverse ha identificato le 4 aree critiche dove l’offerta di parcheggi era insufficiente rispetto alla domanda reale.
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Come utilizzare gli indici PI1 (Intensità) e PI2 (Frequenza) per rilevare sovraffollamento e punti critici ricorrenti.
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Come eseguire una Gap Analysis sovrapponendo i flussi reali della micromobilità sulla mappa esistente delle rastrelliere per biciclette.
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Come trasformare l’analisi in azione, dalla prioritizzazione di specifiche celle stradali alla pianificazione di installazioni modulari che riducono l’ingombro dei marciapiedi.
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