Rendere gli spazi urbani accessibili non è soltanto una questione di progettazione: significa ripensare servizi, mobilità e infrastrutture a partire dalle esigenze di chi vive la città.
È su questo terreno che si misura la qualità delle politiche di governo urbano e di sostenibilità.
Sensori connessi e intelligenza artificiale possono contribuire a superare la frammentazione tra settori e amministrazioni, trasformando dati dispersi in strumenti utili per progettare città più inclusive, efficienti e capaci di adattarsi.
L’intersezione tra queste due macro-tecnologie, definita Artificial Intelligence of Things (AIoT), consente la trasformazione dell’infrastruttura cittadina in un ecosistema context-aware, capace di percepire le variabili ambientali, elaborarle in tempo reale ed erogare servizi di mobilità personalizzati ed inclusivi. La capacità di rimodellare lo spazio urbano in funzione delle diverse abilità umane rappresenta oggi uno dei principali indicatori del grado di maturità democratica e tecnologica di una comunità locale.
Indice degli argomenti
Smart City inclusive e cambiamento demografico
Per comprendere appieno l’urgenza di una pianificazione urbana inclusiva, è indispensabile collocare la trasformazione digitale all’interno del trend demografico globale caratterizzato dal progressivo invecchiamento della popolazione. La sovrapposizione concettuale e pratica tra terza età e disabilità rappresenta una delle sfide sociosanitarie ed economiche più rilevanti per le amministrazioni pubbliche europee[1]. Con l’avanzare dell’età, la probabilità di sviluppare limitazioni funzionali multiple, siano esse di natura motoria, visiva, uditiva o legate al decadimento cognitivo lieve e a forme di demenza, cresce in modo esponenziale. La disabilità acquisita durante la senescenza si distingue spesso da quella congenita o insorta in età giovanile perché si manifesta come una somma di fragilità e comorbilità striscianti, che riducono gradualmente la riserva funzionale dell’individuo e ne compromettono l’autonomia negli spostamenti e nella fruizione dei servizi essenziali.
In questo contesto, il modello sociale della disabilità formulato dall’Organizzazione Mondiale della Sanità tramite la classificazione ICF[2] e recepito dalla Convenzione ONU sui Diritti delle Persone con Disabilità[3] trova la sua applicazione più urgente. La persona anziana con ridotta capacità motoria o sensoriale non deve essere considerata un soggetto da relegare all’interno di strutture assistenziali, ma un cittadino il cui livello di disabilità è direttamente proporzionale all’entità delle barriere che l’ambiente antropizzato gli oppone. L’assenza di panchine per la sosta, marciapiedi sconnessi, tempi semaforici tarati su ritmi pedonali elevati, trasporti inaccessibili e interfacce digitali complesse trasformano la fragilità biologica dell’anziano in una vera e propria esclusione sociale. Promuovere la cultura dell’Universal Design significa dunque progettare spazi che permettano il paradigma dell’aging in place, ovvero la possibilità per l’individuo di invecchiare attivamente all’interno del proprio quartiere e della propria abitazione, mantenendo intatta la propria rete di relazioni sociali e la propria indipendenza.
Tecnologie per una Smart City inclusiva
Il livello di percezione di una Smart City inclusiva si fonda su un’architettura sensoristica distribuita sul territorio. Per garantire reazioni istantanee nei sistemi di navigazione assistita e nel controllo degli incroci, la capacità computazionale viene decentralizzata verso la periferia della rete. I micro-datacenter urbani e gli apparati installati lungo le strade elaborano localmente le masse di dati ad altissima frequenza, inviando al cloud centrale solo le informazioni aggregate. Nell’ambito dei Sistemi di Trasporto Intelligenti (ITS) e dei protocolli V2X, l’integrazione di sensoristica a bordo dei vettori del Trasporto Pubblico Locale e nelle paline di fermata consente il monitoraggio della funzionalità dei dispositivi di imbarco, come le pedane idrauliche e i sistemi di inclinazione del veicolo (kneeling). Tramite comunicazione Vehicle-to-Infrastructure e protocolli wireless a basso consumo quali Bluetooth Low Energy o Zigbee, queste informazioni vengono trasmesse direttamente ai terminali mobili o ai dispositivi indossabili degli utenti anziani e con disabilità. Parallelamente, la gestione dinamica del traffico e delle infrastrutture pedonali sfrutta sensori e attuatori integrati nei sistemi di segnalamento semaforico. Attraverso logiche di adaptive traffic signal control, l’infrastruttura individua la presenza del pedone via beacon o sistemi di computer vision, estendendo la fase di verde per garantire un attraversamento in sicurezza a chi cammina con ritmi ridotti.
Orientamento e sicurezza negli hub complessi
Il grande limite geografico delle tecnologie di geolocalizzazione tradizionali basate su GPS riguarda la perdita di segnale negli ambienti chiusi o ipogei, come stazioni ferroviarie, hub metropolitani, aeroporti e sedi della Pubblica Amministrazione. Per garantire una continuità di movimento senza interruzioni, le infrastrutture IoT moderne integrano tecnologie di Indoor Positioning Systems (IPS). Attraverso reti di micro-localizzazione basate su tecnologia Ultra-Wideband (UWB), Wi-Fi RTT (Round Trip Time) e sistemi di geomagnetismo indoor, la città intelligente traccia la posizione dell’utente con approssimazioni al centimetro. Questo livello di dettaglio consente la creazione di sistemi di micro-geofencing in grado di guidare un cittadino anziano o con disabilità motoria attraverso i corridoi di un’infrastruttura complessa, segnalando la posizione esatta di tornelli accessibili, ascensori, banchine di imbarco e sportelli operativi, azzerando il disorientamento spaziale e l’ansia da prestazione negli spazi al chiuso.
Rilevamento delle barriere sulla rete viaria
Sul fronte dell’analisi della superficie viaria esterna, i sistemi di rilevamento basati su sensori LIDAR, videocamere ad alta risoluzione con logiche di Edge AI e sensori inerziali permettono di identificare le difformità dei manti stradali storici, quali ciottolati e sanpietrini. Queste tecnologie rilevano micro-cantieri o veicoli in sosta irregolare, aggiornando in tempo reale il grafo viario della città per prevenire cadute ed infortuni, particolarmente gravi nella popolazione della terza età.
Intelligenza artificiale e PEBA 2.0
L’infrastruttura IoT genera volumi elevati di dati non strutturati che richiedono capacità computazionali avanzate per essere trasformati in informazione azionabile. L’Intelligenza Artificiale opera a livello analitico e decisionale superando i tradizionali algoritmi di ricerca del percorso minimo basati unicamente su metriche spaziali o temporali[4]. L’integrazione con modelli di Machine Learning permette la formalizzazione di algoritmi di routing multi-obiettivo e context-aware. Il sistema valuta una matrice di pesi complessa che include la pendenza topografica, la sconnessione del fondo pavimentale, lo stato operativo degli ascensori, la presenza di punti di sosta ombreggiati o panchine, oltre alle variabili meteorologiche come le ondate di calore, particolarmente critiche per la popolazione anziana. Il grafo della rete viaria viene ricalcolato in modalità stocastica e personalizzato in funzione del profilo dell’utente e dell’ausilio utilizzato.
La digitalizzazione del territorio offre un impulso decisivo all’evoluzione dei Piani di Eliminazione delle Barriere Architettoniche (PEBA), gli strumenti programmatori introdotti dalla legislazione italiana ma storicamente penalizzati dall’inadeguatezza di censimenti cartacei o statici. Attraverso l’integrazione tra intelligenza artificiale e Sistemi Informativi Geografici (GIS), il PEBA si trasforma in una piattaforma dinamica comunemente definita PEBA 2.0. Le segnalazioni certificate provenienti dai sensori urbani, dai droni di ispezione e dai dispositivi dei cittadini alimentano costantemente i livelli informativi del GIS comunale. La P.A. dispone così di una mappa vettoriale aggiornata dello stato di accessibilità dell’ambiente costruito, consentendo ai tecnici municipali di pianificare le opere pubbliche di rimozione degli ostacoli prioritariamente sulle direttrici urbane a maggior flusso di utenza fragile e anziana.
L’accessibilità informativa è ulteriormente garantita dall’impiego di modelli di Natural Language Processing e tecnologie di sintesi ed elaborazione vocale avanzate. L’interazione con l’ambiente cittadino avviene tramite interfacce conversazionali ad accessibilità diretta, in cui l’utente interroga il sistema in linguaggio naturale senza la necessità di digitare su schermi touch a caratteri ridotti. Il sistema elabora la richiesta interrogando le API dell’infrastruttura IoT e restituisce indicazioni contestualizzate via feedback audio o sintesi aptica. Inoltre, attraverso l’analisi delle serie storiche tramite reti neurali e algoritmi di apprendimento supervisionato, i gestori delle infrastrutture applicano logiche di manutenzione predittiva agli elevatori e ai montascale, stimando il ciclo di vita residuo dei componenti e riducendo i tempi di fermo macchina non programmati.
Mobilità inclusiva nella Smart City
Un ambito di frontiera particolarmente rilevante nell’intersezione tra intelligenza artificiale e mobilità inclusiva è rappresentato dai veicoli a guida autonoma (AV) di Livello 4 e 5 e dalle navette automatizzate per il trasporto collettivo su scala quartierale[5]. Affinché la rivoluzione dei trasporti autonomi non si traduca in una nuova forma di esclusione per gli anziani con disabilità o ridotta mobilità, la progettazione di questi vettori deve integrare nativamente i principi dell’Universal Design. L’integrazione di sistemi di sensori IoT a bordo dei veicoli autonomi consente non soltanto la navigazione e l’evitamento degli ostacoli sulla sede stradale, ma anche la gestione automatizzata delle fasi di imbarco e sbarco dei passeggeri fragili.
Attraverso algoritmi di visione artificiale e comunicazione V2I, il veicolo autonomo riconosce il profilo dell’utente in attesa alla fermata, allineandosi millimetricamente con il marciapiede e azionando rampe di accesso automatizzate in base alla pendenza rilevata. All’interno del veicolo, le interfacce uomo-macchina basate su intelligenza artificiale integrano sistemi haptic, schermate a contrasto elevato con font ad alta leggibilità e moduli vocali capaci di interpretare comandi formulati da persone con deficit cognitivi o articolatori. La convergenza tra i dati della Smart City e l’intelligenza di bordo del veicolo permette così di estendere il concetto di door-to-door mobility, consentendo agli anziani di mantenere una vita sociale attiva ed accedere in autonomia ai presidi sanitari e culturali della città.
Dati e regole per l’inclusione urbana
Il pieno dispiegamento delle soluzioni AIoT trova la sua massima espressione nelle piattaforme di Mobility as a Service (MaaS), che integrano molteplici servizi di trasporto pubblico e privato in un unico canale digitale. Affinché i sistemi MaaS risultino autenticamente inclusivi anche per la popolazione anziana meno digitalizzata, è essenziale garantire l’interoperabilità semantica e sintattica dei flussi dati, evitando che l’ecosistema si frammenti in soluzioni proprietarie incomunicabili. L’adozione di standard aperti per la mobilità, raccomandati dalle direttive europee sui sistemi ITS, come i formati GTFS-Realtime per le informazioni dinamiche e NeTEx per la modellazione dei dati di rete[6], consente di integrare nello stesso Grafo di Mobilità sia gli orari dei mezzi, sia lo stato di accessibilità aggiornato delle singole fermate.
L’impiego di modelli dati contestuali basati sulle specifiche FIWARE NGSI-LD[7] permette di rappresentare le entità urbane e le loro relazioni spaziali in modo univoco, favorendo l’integrazione tra software di terze parti e piattaforme comunali. Questo assetto informativo risponde direttamente ai requisiti normativi comunitari definiti dalla Direttiva UE 2019/882 (European Accessibility Act)[8], recepita in Italia con il Decreto Legislativo 82/2022, e supportata dalle stringenti Linee Guida adottate dall’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) per estendere gli obblighi di conformità ai servizi digitali pubblici e privati[9]. Tali provvedimenti impongono requisiti inderogabili di accessibilità per i servizi di trasporto, le applicazioni mobili e i terminali interattivi, definendo standard di valutazione tecnica che obbligano gli operatori a garantire l’assenza di barriere cognitive, percettive ed età-correlate.
PNRR e Digital Twin per l’accessibilità
La spinta verso una trasformazione digitale inclusiva è sostenuta in modo decisivo dai finanziamenti del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR)[10]. Attraverso la Missione 1 focalizzata su digitalizzazione e progetti MaaS per l’Italia, e la Missione 5 dedicata all’inclusione, alla coesione e alla rigenerazione urbana, le amministrazioni comunali dispongono delle risorse necessarie per modernizzare le proprie infrastrutture tecnologiche. In questo contesto si inserisce la creazione dei Digital Twin urbani, modelli virtuali ad alta fedeltà alimentati continuamente dai flussi di dati provenienti dalla rete sensoristica IoT. Nell’ambito della pianificazione inclusiva, il gemello digitale permette agli enti locali di simulare l’impatto delle opere pubbliche prima della loro esecuzione materiale, analizzando come una nuova pedonalizzazione o una variante di cantiere possa influenzare i flussi di mobilità della popolazione della terza età e delle persone con disabilità.
I modelli predittivi integrati nei Digital Twin consentono di ottimizzare la localizzazione spaziale degli stalli di sosta riservati, delle rampe e dei punti di ricarica per carrozzine elettriche sulla base della reale densità di domanda rilevata nei quartieri a maggior tasso di invecchiamento. In ambito di protezione civile e sicurezza urbana, queste piattaforme permettono di effettuare simulazioni complesse sulle dinamiche di evacuazione all’interno di stazioni e grandi complessi pubblici, calcolando i tempi di sfollamento e ottimizzando le vie di fuga per gli utenti con mobilità ridotta o fragilità sensoriali.
Smart City inclusiva, co-design e impatto
La progettazione di una Smart City inclusiva non può prescindere da un approccio incentrato sul co-design partecipativo[11]. Il coinvolgimento diretto degli utenti anziani, delle persone con disabilità, dei caregiver e delle associazioni di categoria fin dalle fasi iniziali di ideazione delle architetture digitali costituisce l’unico strumento in grado di prevenire errori metodologici o distorsioni nei requisiti di sistema. La validazione sul campo delle interfacce digitali e degli ausili di navigazione garantisce che le soluzioni tecnologiche rispondano alle reali necessità quotidiane dei cittadini, evitando la realizzazione di cattedrali nel deserto tecnologiche ma inutilizzabili per chi ha scarsa familiarità con gli strumenti digitali.
Per giustificare la sostenibilità degli investimenti digitali nei bilanci degli enti locali, la valutazione dell’efficacia delle soluzioni AIoT deve affiancare alle metriche finanziarie tradizionali l’analisi del Social Return on Investment (SROI)[12]. Questo approccio metodologico consente di quantificare il valore sociale generato dall’abbattimento delle barriere urbane, misurando la riduzione dei costi per l’assistenza domiciliare e l’istituzionalizzazione precoce degli anziani, l’aumento dell’autonomia personale e il miglioramento complessivo degli indici di salute mentale e fisica. L’adozione di Indicatori Chiave di Prestazione (KPI) orientati all’inclusione permette alle amministrazioni di misurare con precisione l’impatto sociale delle politiche digitali, facilitando il ricorso a strumenti di finanziamento avanzati quali i social impact bond e i modelli di Partenariato Pubblico-Privato.
Etica e dati nella Smart City inclusiva
L’adozione estesa di tecnologie di monitoraggio e tracciamento urbano introduce implicazioni fondamentali relative alla protezione dei dati personali e all’etica degli algoritmi. La gestione di informazioni legate alle limitazioni funzionali, sullo stato di salute o sui percorsi abituali dei cittadini fragili richiede la massima adozione dei principi di Privacy by Design e Privacy by Default stabiliti dal regolamento GDPR [13]. Tecniche di anonimizzazione dei dati, Differential Privacy e architetture di Federated Learning consentono l’elaborazione locale delle informazioni sui dispositivi degli utenti senza la necessità di trasferire dati identificativi su server centrali.
Al contempo, è fondamentale prevenire le distorsioni e i bias algoritmici nei modelli di machine learning utilizzati per la pianificazione dei trasporti[14]. Qualora i dataset di allenamento riflettessero unicamente i comportamenti della popolazione giovane e priva di disabilità, gli algoritmi finirebbero per trascurare i fabbisogni specifici delle persone anziane. Le Pubbliche Amministrazioni devono garantire un’auditabilità continua dei modelli, mantenendo la sovranità sulle infrastrutture dati urbane per evitare forme di dipendenza tecnologica (vendor lock-in) da fornitori privati con sistemi chiusi.
Smart City inclusiva e Universal Design
L’adozione integrata delle architetture AIoT, sostenuta da modelli analitici avanzati e da un quadro normativo europeo sempre più stringente, ridefinisce in profondità il paradigma di governance delle città contemporanee. Questo passaggio segna la transizione decisiva da un approccio tradizionale, storicamente focalizzato sulla riparazione ex post e frammentaria delle barriere architetturali e sensoriali, a un modello di Universal Design evolutivo, predittivo e rigorosamente data-driven. L’accessibilità cessa così di essere considerata un adempimento burocratico o una misura compensativa destinata a una minoranza di cittadini, per affermarsi come un requisito strutturale di qualità urbana complessiva. L’infrastruttura cittadina concepita e ottimizzata per rispondere alle esigenze della popolazione anziana e delle persone con disabilità o limitazioni funzionali migliora sistematicamente la fruibilità dello spazio pubblico per l’intera comunità, generando benefici tangibili per i genitori con passeggini, i viaggiatori con bagagli, i lavoratori della logistica e chiunque si trovi in condizioni di ridotta mobilità temporanea.
Il vero valore della trasformazione digitale risiede nella capacità degli enti locali di orchestrare i flussi informativi all’interno di una visione sistemica a lungo termine. L’integrazione tra i piani di investimento abilitati dal PNRR, l’adozione di standard operativi aperti come FIWARE NGSI-LD e NeTEx, e l’impiego strategico dei Digital Twin dota le amministrazioni comunali di una capacità di simulazione e pianificazione senza precedenti. Questo assetto consente di superare la logica dell’intervento emergenziale, permettendo ai decisori politici di anticipare gli impatti del cambiamento demografico e di orientare le risorse pubbliche laddove il ritorno sociale ed economico è massimo. La misurazione rigorosa dell’impatto tramite metodologie SROI dimostra come la digitalizzazione inclusiva non rappresenti un costo figurativo per le casse dello Stato, bensì un investimento ad alto rendimento capace di abbattere la spesa socio-sanitaria indiretta, differire l’istituzionalizzazione della popolazione senescente e stimolare le dinamiche economiche della Silver Economy.
Tuttavia, il successo di questa transizione tecnologica non si gioca esclusivamente sulla potenza computazionale delle reti o sulla densità dei sensori sul territorio, ma sulla tenuta del patto etico e sociale tra istituzioni e cittadini. La gestione dei dati sensibili legati alla fragilità impone l’adozione inflessibile dei principi di Privacy by Design e l’attuazione di processi algoritmici trasparenti e privi di distorsioni cognitive. Soltanto attraverso un reale co-design partecipativo, che mantenga la persona umana al centro del ciclo di vita dei servizi digitali, sarà possibile evitare che l’innovazione generi nuove forme di digital divide o di tecnocrazia escludente.
In conclusione, la convergenza tra Intelligenza Artificiale e Internet delle Cose non costituisce un mero esercizio di ammodernamento tecnologico, ma rappresenta l’infrastruttura abilitante per una ridefinizione profonda dei concetti di cittadinanza, coesione sociale e democrazia spaziale. Attraverso la digitalizzazione consapevole e inclusiva dell’ambiente costruito, la tecnologia riesce a colmare lo scarto storico tra le capacità dell’individuo e i vincoli del contesto urbano, trasformando l’accessibilità da opzione emergenziale a standard sistemico di civiltà. La Smart City del futuro non sarà semplicemente la città più veloce o iperconnessa, ma quella capace di garantire a ogni cittadino, indipendentemente dall’età, dalla condizione biologica o dalle abilità funzionali, il diritto fondamentale all’autonomia, alla mobilità e alla piena partecipazione alla vita pubblica.
Note
[1] Eurostat, Ageing Europe: statistics on population developments and health conditions, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2020
[2] Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), Classificazione Internazionale del Funzionamento, della Disabilità e della Salute (ICF), Ginevra, 2001.
[3] Organizzazione delle Nazioni Unite (ONU), Convenzione sui Diritti delle Persone con Disabilità, ratificata dall’Italia con la Legge 3 marzo 2009, n. 18.
[4] Dijkstra, E. W., A note on two problems in connexion with graphs, Numerische Mathematik, Vol. 1, pp. 269–271, 1959.
[5] SAE International, Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On Road Motor Vehicles, Standard J3016_202104.
[6] Commissione Europea, Direttiva 2010/40/UE per la diffusione dei Sistemi di Trasporto Intelligenti (ITS); Specifiche tecniche CEN/TS 16614 (NeTEx) e GTFS Realtime (Google Developers).
[7] ETSI (European Telecommunications Standards Institute), Context Information Management (CIM); NGSI LD API specifications, ETSI GS CIM 009.
[8] Unione Europea, Direttiva (UE) 2019/882 del Parlamento europeo e del Consiglio sui requisiti di accessibilità dei prodotti e dei servizi, recepita in Italia con Decreto Legislativo 27 maggio 2022, n. 82.
[9] Agenzia per l’Italia Digitale (AgID), Linee Guida sull’accessibilità degli strumenti informatici, in attuazione della Legge 9 gennaio 2004, n. 4 e norma UNI EN 301 549.
[10] Ministero dell’Economia e delle Finanze (MEF), Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), Missione 1 (Componente 1.4, MaaS) e Missione 5 (Componente 2, Piani Urbani Integrati).
[11] Sanders, E. B. N., & Stappers, P. J., Co creation and the new landscapes of design, CoDesign, Vol. 4, No. 1, pp. 5–18, 2008.
[12] Cabinet Office / Social Value UK, A guide to Social Return on Investment (SROI), London, 2012.
[13] nione Europea, Regolamento (UE) 2016/679 relativo alla protezione delle persone fisiche con riguardo al trattamento dei dati personali (GDPR), Artt. 25 e 32.
[14] High Level Expert Group on Artificial Intelligence, Ethics Guidelines for Trustworthy AI, Commissione Europea, Bruxelles, 2019
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