Si può definire l’AI come il processo attraverso cui le macchine e i sistemi informatici simulano i processi di intelligenza umana. Le applicazioni specifiche dell’IA includono sistemi come l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e la visione artificiale.
Mura storiche
Oltre la disabilità
“Il Machine Learning (ML) – spiega Andrea Adami, docente di Topografia e Cartografia al Politecnico di Milano- permette a una rete neurale complessa, che tenta di simulare il funzionamento del cervello umano, di ‘imparare’ da una grande quantità di dati, precedentemente strutturati da un operatore. Successivamente alla fase di apprendimento è possibile, attraverso una combinazione di input, riconoscere e classificare oggetti all’interno dei dati, in modo automatico e senza l’intervento umano“. In questo caso, continua Treccani, “gli elementi individuati per valutare l’accessibilità fisica sono stati i marciapiedi, identificati come i percorsi di spostamento preferiti dagli utenti, e le strade. Gli attributi calcolati hanno compreso larghezza, altezza, pendenza e materiale di pavimentazione“. Treccani spiega che “il metodo ML ha mostrato una buona affidabilità dei risultati (89%), verificati in sito. Sono state quindi realizzate mappe urbane tematiche in QGIS, calcolati i percorsi accessibili e proposto un aggiornamento dei dati di OpenStreetMap. Il lavoro su Sabbioneta ha permesso di testare e dimostrare l’importanza dei metodi di AI per la gestione dell’accessibilità nei centri storici”. 
Barriere-disabilità
I ricercatori sottolineano che l’estrazione automatica di informazioni geometriche e georeferenziate nello spazio può essere estesa ad altri elementi urbani ed essere utilizzata per applicazioni di accessibilità turistica e di navigazione, oltre che per la creazione di basi cartografiche per i Piani per l’Eliminazione delle Barriere Architettoniche (PEBA) o i Piani per l’Accessibilità Urbana. Più in generale i dati raccolti ed elaborati possono essere utili per la costruzione di City Models e modelli digitali dei centri storici. Attualmente Daniele Treccani sta lavorando per estendere la sua ricerca a dati provenienti da altri sistemi di rilevamento urbano, come la fotogrammetria da UAS (drone), sistemi di rilievo laser scanner da aereo o con sistemi portable (zaini o a mano). E continua la sua collaborazione con l’Università di Vigo (Spagna), con cui ha svolto parte della ricerca. A partire da questa ricerca, il tema dell’accessibilità ha trovato spazio anche nella collaborazione con la diocesi di Mantova e la CEI, e nello sviluppo di un progetto di ricerca PRIN con Università degli studi di Brescia e Università di Modena e Reggio Emilia.
Navigazione
Negli ultimi anni anche Google Maps, grazie a all’arrivo di funzionalità intuitive ed acute, ha contribuito a trasformare il modo in cui le persone interagiscono con il mondo. Tra queste, uniche nel loro genere, abbiamo visto l’itinerario ecologico, che aiuta a scegliere il percorso più efficiente dal punto di vista dei consumi e Live View, che utilizza la realtà aumentata per aiutarci nell’orientamento quando camminiamo. Adesso, grazie alla potenza dell’intelligenza artificiale, Google ha annunciato ulteriori aggiornamenti, che ci consentiranno di di pianificare e navigare con sicurezza. Fare scelte sostenibili e trovare rapidamente ispirazione per le cose da fare. L’intelligenza artificiale fornisce ad un robot qualità di calcolo che gli permettono di compiere in poco tempo operazioni e “ragionamenti” complessi. Fino a poco tempo fa caratteristiche esclusive del ragionamento umano. Google Maps fornisce oltre 20 miliardi di chilometri di indicazioni stradali ogni giorno. Con l’ausilio dell’intelligenza artificiale è stato Immersive View for routes, un modo nuovo di visualizzare in anteprima ogni fase di un viaggio.
