{"id":12991,"date":"2021-06-17T11:00:00","date_gmt":"2021-06-17T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?p=12991"},"modified":"2022-10-18T08:09:15","modified_gmt":"2022-10-18T11:09:15","slug":"urban-computing-challenges-big-cities","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/sfide-dellinformatica-urbana-nelle-grandi-citta\/","title":{"rendered":"Informatica urbana: Affrontare le grandi sfide delle grandi citt\u00e0"},"content":{"rendered":"

Al giorno d'oggi, le grandi citt\u00e0 devono affrontare grandi problemi come la congestione del traffico, l'inquinamento atmosferico e il consumo di energia. Questi grandi problemi nelle grandi citt\u00e0 possono essere affrontati utilizzando grandi dati<\/strong><\/a> (il che significa trattare grandi volumi di dati).<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 proprio quello che \u00e8 l'informatica urbana. Pu\u00f2 essere definita semplicemente come l'uso dei big data per affrontare i grandi problemi delle grandi citt\u00e0<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Vediamo di approfondire l'argomento.<\/p>\n\n\n\n

L'Urban Computing prevede un processo di acquisizione, integrazione e analisi di dati grandi ed eterogenei generati da diverse fonti negli spazi urbani. Tali fonti di dati includono sensori, dispositivi mobili, veicoli, edifici e persone.<\/p>\n\n\n\n

Che cos'\u00e8 l'Urban Computing?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Nel documento intitolato \"Urban computing: concetti, metodologie e applicazioni<\/a>\", gli autori introducono un quadro generale per l'implementazione dell'Urban Computing.<\/p>\n\n\n\n

L'Urban Computing collega tecnologie di rilevamento non intrusive e ubiquitarie, gestione avanzata dei dati, modelli analitici e nuovi metodi di visualizzazione per creare soluzioni che migliorino l'ambiente urbano, la qualit\u00e0 della vita umana e i sistemi di funzionamento delle citt\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Dobbiamo anche sottolineare che l'informatica urbana \u00e8 un campo interdisciplinare. Integra la scienza informatica con altri campi come i trasporti, l'ingegneria civile, l'economia, l'ecologia e la sociologia nel contesto degli spazi urbani.<\/p>\n\n\n\n

Probabilmente la domanda che vi assilla \u00e8: come implementare l'Urban computing per superare i problemi delle grandi citt\u00e0?<\/p>\n\n\n\n

Ebbene, una buona notizia: esiste un quadro di riferimento per questo!<\/p>\n\n\n\n

Quadro di calcolo urbano<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Nel documento intitolato \"Urban computing: concetti, metodologie e applicazioni<\/a>\", gli autori introducono un quadro generale per l'implementazione dell'Urban Computing.<\/p>\n\n\n\n

Il framework \u00e8 composto da quattro livelli: Urban Sensing, Urban Data Management, Data Analytics e Service Providing. Ogni livello ha una funzione specifica.<\/p>\n\n\n\n

Il Rilevamento urbano<\/strong> Il layer ha il compito di raccogliere dati dagli spazi urbani. La raccolta dei dati pu\u00f2 essere effettuata con diverse tecniche, come il rilevamento partecipativo, il crowdsensing e il rilevamento mobile.<\/p>\n\n\n\n

Il Gestione dei dati urbani<\/strong> Il livello consente di organizzare i dati mediante una struttura di indicizzazione che incorpora sia le informazioni spazio-temporali sia i testi per supportare un'analisi efficiente dei dati.<\/p>\n\n\n\n

Nel Livello di analisi dei dati<\/strong>, diverse tecniche come Estrazione dei dati<\/a>, Apprendimento automatico<\/a>, e Visualizzazione dei dati<\/a> sono utilizzati per identificare modelli nei dati e ricavarne informazioni preziose per il successivo processo decisionale.<\/p>\n\n\n\n

Il Fornitura di servizi<\/strong> Il livello comprende diverse soluzioni e servizi volti a migliorare l'esperienza di guida delle persone, a ridurre la congestione del traffico, l'inquinamento atmosferico e il consumo di energia. Ad esempio, nel caso in cui venga rilevata un'anomalia del traffico, le informazioni saranno trasmesse all'autorit\u00e0 dei trasporti per disperdere il traffico e diagnosticare l'anomalia.<\/p>\n\n\n\n

Quali sono dunque le sfide che l'Urban Computing deve affrontare?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Per un'implementazione ideale, l'Urban Computing deve affrontare tre grandi sfide: <\/p>\n\n\n\n

1.Rilevamento e acquisizione dei dati.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Questa sfida riguarda il modo in cui raccogliere dati urbani in modo non intrusivo e continuo, considerando i limiti del numero di sensori distribuiti nella citt\u00e0. <\/p>\n\n\n\n

La costruzione di nuove infrastrutture di rilevamento potrebbe raggiungere l'obiettivo, ma aumenterebbe il carico delle citt\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Gli esseri umani come sensori sono un nuovo concetto che pu\u00f2 aiutare ad affrontare questa sfida, utilizzando i loro post sui social media o le loro tracce GPS per comprendere gli eventi che accadono intorno a loro.<\/p>\n\n\n\n

L'uomo come sensore porta con s\u00e9 nuove sfide quali:<\/p>\n\n\n\n