Scoprire la montagna in sicurezza. Così l’intelligenza artificiale protegge i turisti

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Ora l’intelligenza artificiale permette ai turisti di scoprire la montagna senza il rischio di perdersi.  Si tratta di Mountain Maps. La piattaforma innovativa trentina è stata progettata su reti neurali. E funziona in base a a complessi algoritmi di Machine Learning e Big Data. Ciò permette di consigliare al turista un percorso adatto in base alle proprie esigenze. In tutte le stagioni. E in varie discipline considerando anche gli impianti di risalita.

Montagna per tutti

Mountain Maps permette ai turisti di arrivare in posti che credevano irraggiungibili. Guidandoli passo passo nel tragitto scelto. La piattaforma permette, infatti, una completa personalizzazione dell’itinerario. Con possibilità di scegliere in base alle stagioni. In estate per esempio in base alla tipologia di terreno, esposizione, accesso con passeggino o carrozzina. E in inverno alla difficoltà delle piste. Il team di Mountain Maps ha sviluppato un’Intelligenza Artificiale progettata su reti neurali.. Grazie a complessi algoritmi di Machine Learning e Big Data, riesce ad “apprendere”. E di conseguenza ad elaborare una stima molto precisa del comportamento dei turisti in montagna. Permettendo di consigliargli un percorso adatto in base alle proprie esigenze. In tutte le stagioni e in varie discipline.

Navigatore

L’innovativa start up è stata fondata da 5 trentini doc, Denny Calovi, Paolo Rota, Mattia Fravezzi, Antonio Sciarretta e Renato Nerini. Provenienti da ambienti diversi, ma con una passione comune: l’ amore per il proprio territorio e per la montagna. “Proprio da queste premesse affiora l’idea di dar vita al primo navigatore specifico per la montagna del mondo” – raccontano i 5 co-founder -. Mountain Maps vuole permettere a tutti, anche i meno esperti, di godere a pieno della montagna e dei servizi collegati. Nasce per dare la possibilità ai turisti e visitatori delle località montane di visitare ogni angolo delle montagne che ci circondano. Senza rischiare di perdersi in qualsiasi modo ed in qualsiasi stagione dell’anno”. La startup trentina ha siglato una partnership con Madonna di Campiglio Ski Area. Per ottimizzare, facilitare e rendere più accessibile l’esperienza turistica nel territorio.

Outdoor

Oltre 162mila famiglie italiane, per la prima volta, vivranno un’esperienza di soggiorno in montagna. Mentre oltre 3 milioni si appresteranno più in generale a cimentarsi in un’attività outdoor in quota. Sono i dati e le nuove tendenze fotografate da Skipass Panorama Turismo, l’osservatorio italiano del turismo montano di JFC che preannunciano una stagione estremamente positiva per la montagna tricolore con una previsione di fatturato delle strutture ricettive alberghiere ed extra alberghiere pari a 4 miliardi e 218 milioni di euro. Avventurarsi in luoghi poco conosciuti, soprattutto se montuosi, potrebbe essere una pratica che comporta dei rischi dal punto di vista dell’orientamento e della posizione se non si conosce bene il territorio ed intende pianificare un’escursione in montagna. Almeno una volta su 3 le persone in vacanza in montagna hanno dubbi sull’itinerario e hanno paura di perdersi. 1 turista su 2 in montagna si è perso e non è stato contento della soluzione che ha utilizzato per rimettersi sul percorso

Accessibilità

Dati che giungono appunto dall’indagine svolta su turisti che frequentano le località turistiche trentine dalla startup innovativa trentina Mountain Maps, che ha dato vita ad un’app e piattaforma innovativa che, attraverso algoritmi di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Big Data, migliora l’esperienza complessiva dei fruitori della montagna rendendola un luogo accessibile. “Siamo felici di poter collaborare con una realtà come Madonna di Campiglio Ski Area perchè ci permetterà di studiare nel dettaglio il comportamento dei visitatori della montagna e quindi di poter migliorare la fruibilità dei servizi offrendo esperienze sempre più personalizzate e cucite ad hoc”, afferma Denny Calovi, amministratore delegato di Mountain Maps”.

Giacomo Galeazzi: