Lo studio che vede tra i protagonisti il Cnr italiano conquista la copertina di Nature

Traffico, basterebbe un’app per ridurre del 30% i taxi a New York

«I precedenti tentativi dei ricercatori di ridurre le flotte di veicoli potevano funzionare per piccole quantità e non per i grandi numeri di città come New York, Milano o Roma, mentre il nostro studio rivela che è possibile ridurre in maniera significativa anche flotte molto numerose»

[24 maggio 2018]

L’Italia è un paese abitato da circa 60 milioni di abitanti ma anche da oltre 40 milioni di auto e moto (a fronte di neanche 100 mila autobus e 6 mila auto in car sharing), che da utili mezzi di trasporto sono ormai sempre più spesso fonte di traffico, gas climalteranti e inquinamento – tra loro strettamente legati. Si tratta di un problema in crescita in tutto il mondo: quale miglior posto per studiarlo di New York? Nella Grande mela circolano oltre 13mila taxi, ma l’anno scorso il Mit di Boston ha elaborato un algoritmo in grado di soddisfare il 98% degli spostamenti urbani con un tempo medio di attesa di soli 2,8 minuti impiegando “sole” 3.000 auto in carpooling, anziché 13mila taxi, e tagliando conseguentemente il traffico (e i posti di lavoro dei tassisti). Ma grazie anche al contributo della ricerca italiana sappiamo oggi di più: la flotta di taxi newyorkese può essere ridotta di oltre il 30% rispetto ai livelli attuali – idem i tassisti, evidentemente – fornendo livelli di servizio ottimali per gli utenti, anche senza ricorrere alle auto in condivisione.

È questo il risultato a cui sono giunti i ricercatori dell’Istituto di informatica e telematica del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Iit) di Pisa, del Massachusetts Institute of Technology (Mit) e della Cornell University di New York, che hanno firmato uno studio in grado di conquistarsi la copertina di Nature (a fianco, ndr).

«I precedenti tentativi dei ricercatori di ridurre le flotte di veicoli potevano funzionare per piccole quantità e non per i grandi numeri di città come New York, Milano o Roma, mentre il nostro studio rivela – spiega Paolo Santi del Cnr-Iit – che è possibile ridurre in maniera significativa anche flotte molto numerose».

Per ottenere questo risultato i ricercatori hanno utilizzato un metodo innovativo basato su un modello chiamato ‘rete di condivisione dei veicoli’. Come riassumono dal Cnr, i membri del team hanno caratterizzato ogni viaggio in taxi in base a quattro parametri: tempo e coordinate Gps del punto di raccolta e di quello di discesa del passeggero. Un algoritmo ha quindi identificato la sequenza di viaggi che può essere servita da un singolo veicolo con il minimo tempo di percorrenza tra ciascun punto di raccolta e discesa. Alla fine il test ha coinvolto i 13.500 taxi di New York nel corso di un anno, per oltre 150 milioni di viaggi, un insieme di dati piuttosto robusto.

«Questa riduzione potenziale del traffico non presuppone alcuna condivisione dei viaggi da parte dei passeggeri, ma è più semplicemente il frutto di una riorganizzazione che potrebbe essere eseguita con una semplice app per smartphone in tutto simile a quelle già in uso per prenotare taxi», aggiunge il direttore del Senseable City Lab del Mit Carlo Ratti, anche se ormai appare sempre più chiaro che «le auto private – come precisa Santi – lasceranno gradualmente il posto a servizi di mobilità condivisa, con operatori che offriranno diverse modalità di trasporto su richiesta. Così come l’avvento delle auto a guida autonoma e l’emergere di nuovi servizi di mobilità on-demand come Uber e Lyft, cambieranno radicalmente il modo di viaggiare nelle città del futuro».

Anche se non sarà semplice spiegarlo ai tassisti: solo mettere in atto l’app prefigurata dallo studio appena pubblicato su Nature vorrebbe dire aiutare oltre 4mila tassisti della Grande mela a trovarsi un nuovo lavoro.

L. A. 

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