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Come i dati aiuteranno a creare comunità più sostenibili

Su queste pagine parliamo spesso dell'utilità, sociale e politica, che l'apertura e la condivisione dei dati portano con sé. Se ben analizzati, infatti, permettono alle amministrazioni e ai cittadini di indirizzare le proprie azioni in modo efficiente, fissando dei chiari obiettivi. Forse non sempre così spesso ci siamo soffermati a riflettere su come quegli stessi dati possano essere vantaggiosi dal punto di vista della sostenibilità ambientale, energetica ed economica. Abbiamo inziato questa riflessione qualche settimana fa, ora vi proponiamo il contributo di Daniel Castro, pubblicato su Center Data Innovation, che dimostra proprio questo: le comunità più sostenibili in futuro saranno  quelle in cui i politici sosterranno a gran voce l'adozione della tecnologia, incoraggiando la condivisione dei dati e abbracciando l'innovazione data-driven.

Mentre i potenziali benefici economici dei dati sono sempre comprensibili, ci sono molti potenziali vantaggi sociali a partire dai dati che hanno ricevuto meno attenzione. Una importante opportunità è quella di utilizzare i dati per costruire comunità più sostenibili, cioè le comunità che utilizzano i dati per ridurre al minimo il loro impatto ambientale. La sostenibilità è il risultato di fare scelte migliori, e i dati migliori consentono un migliore processo decisionale. In particolare, i dati possono essere usati per creare comunità più sostenibili in almeno tre modi: decisioni più informate, decisioni ottimizzate e decisioni automatizzate.

In primo luogo, i nuovi dati permettono un processo decisionale più informato, sia a livello macro che micro. L' Internet delle cose sta creando un mondo vivo di informazioni, dove tutto, dalle strade alle auto, dagli edifici agli elettrodomestici, raccoglie dati. Sensori incorporati in tutto il nostro mondo produrranno dettagliati dati in tempo reale sulle nostre comunità, compresi quelli come ad esempio la qualità dell'aria per l'utilizzo di acqua. Queste nuove fonti di dati saranno più accurate, più precise, più affidabili e tempestive di ciò che è disponibile oggi.

Tutti questi nuovi dati possono essere utilizzati per creare loop di feedback che permettono agli individui e alle imprese di prendere decisioni eco-consapevoli. Un esempio di questo è la costruzione di efficienza energetica. Gli inquilini sono meno disposti a pagare per i miglioramenti energetici se i risultati non possono essere misurati. Dati migliori sull’utilizzo di energia aiuteranno a identificare le opportunità per ridurre i rifiuti e contribuire a favorire un sistema basato sul mercato che premia i proprietari di edifici che investono in tecnologie che migliorano l'efficienza energetica.

Nuovi dati possono anche aiutare ad affrontare la questione della qualità dell'aria. I livelli di inquinamento variano ampiamente all'interno di un'area urbana, influenzata da fattori quali tempo e flussi di traffico. Dispositivi wireless low-cost  come Air quality Egg rendono facile raccogliere dati in tempo reale sulla qualità dell'aria da una moltitudine di posizioni all'interno di una città. I dati possono poi essere aggregati e trasformati in applicazioni utili, come ad esempio uno strumento di mappatura per aiutare i ciclisti, corridori e pendolari a evitare zone particolarmente problematiche della città.

Allo stesso modo, i dati provenienti da dispositivi collegati a Internet possono aiutare a ridurre l'utilizzo di acqua. Nei soli Stati Uniti, le perdite in casa causano lo spreco di più di 1 miliardo di litri d'acqua all'anno. Wally , un sistema di sensori a domicilio progettato per rilevare le perdite dell'impianto idraulico e ad allertare i proprietari della necessità di riparazioni, è un esempio di come le tecnologie data-driven possono avere un impatto sulla sostenibilità.

In secondo luogo i dati, combinati con simulazioni e modellazione predittiva, possono essere utilizzati per ottimizzare le decisioni e rendere certi processi più efficienti. Un esempio è il dispiegamento di BigBelly trash cans—solar-powered, compattatore di rifiuti che allerta le squadre igienico-sanitarie quando è pieno. Dopo l'installazione di questi nel proprio campus, Boston University ha ridotto il numero di ritiri settimanali da una media di 14 a meno di 2. L'università non solo fa risparmiare tempo, ma anche energia in quanto i suoi netturbini stanno utilizzando un minor numero di sacchetti di immondizia e producendo meno CO2 durante la raccolta settimanale di spazzatura.

Modellazione dei dati-driven può anche aiutare urbanisti a sviluppare programmi di gestione del traffico efficaci per ridurlo e ottenere il minimo di automobili sulla strada. In passato, la maggior parte dei semafori di una città erano preprogrammati sulla base di un piccolo campione di dati. Sempre più spesso le città stanno studiando come utilizzare una varietà di tecnologie per raccogliere e memorizzare dati dettagliati su modelli di traffico nel corso del tempo. Gli ingegneri possono poi analizzare i dati per ottimizzare i segnali stradali in modo da ridurre gli incidenti e la congestione. Ad esempio, i ricercatori di Madrid hanno sperimentato sistemi di telerilevamento che consentono loro di misurare le emissioni dei veicoli in tempo reale. Non solo possono etichettare i veicoli dalle emissioni pesanti, ma possono anche misurare l'impatto delle diverse politiche di gestione del traffico e scegliere quella più efficace.

In terzo luogo, i dati possono essere combinati con dispositivi intelligenti per automatizzare molte decisioni. Un semplice esempio sono i sensori per lo spegnimento delle luci quando una stanza è vuota o quando c'è luce sufficiente. Anche se questa tecnologia è disponibile già da molti anni, è ora più accessibile e più accurata. A seconda del tipo di camera (ad esempio, un bagno pubblico o una sala conferenze) utilizzando luci automatizzate si può ridurre il consumo di energia dal 20 al 70%. Allo stesso modo, dispositivi come il termostato Nest intelligente contribuiscono a ridurre il consumo energetico residenziale ottimizzando il riscaldamento o l’aria condizionata automaticamente quando non c'è nessuno a casa. Con la crescente diffusione di contatori intelligenti che forniscono dynamic pricing per l'elettricità, questi tipi di controlli automatizzati probabilmente diventeranno più popolari. Infine i dati potrebbero un giorno aiutare gli urbanisti a gestire meglio l'inquinamento urbano, ad esempio veicoli ibridi potrebbero passare automaticamente all’energia elettrica in zone scolastiche, vicino a ospedali o nelle zone ad alto inquinamento.

Un esempio interessante di tutti e tre questi tipi di decisioni viene dal settore privato. Tesco ha recentemente deciso di iniziare a raccogliere dati su come la sua catena di negozi di alimentari in Irlanda usano l'energia, in particolare rispetto alla refrigerazione, riscaldamento e illuminazione. In primo luogo, la società ha iniziato la raccolta di dati dai suoi frigoriferi e ha scoperto che lavoravano a temperature molto più basse di quanto pensassero. Armati di queste nuove informazioni, la società ha regolato i frigoriferi in modo da ridurre il consumo di energia del 20%. In secondo luogo, Tesco ha iniziato il monitoraggio delle temperature nei suoi negozi e ha scoperto che varia ampiamente. La società ha analizzato i dati e ha scoperto che potrebbe tagliare i costi di riscaldamento e raffreddamento non necessari prima dell’orario di apertura. In terzo luogo, l'azienda ha deciso di risparmiare energia automatizzando i suoi sistemi di illuminazione, in modo che le luci si abbassino quando non ci sono clienti in una particolare area del negozio.

Come hanno mostrato gli esempi citati, stiamo già vedendo come data-driven innovation può essere utilizzata per aumentare l'efficienza energetica, ridurre i consumi di acqua, migliorare la qualità dell'aria e dell'acqua e monitorare l'inquinamento. Tante più comunità inizieranno ad investire in analisi dei dati ed in dispositivi basati su sensori che compongono l'Internet degli oggetti, tanto più ci saranno una serie di opportunità per sfruttare questa tecnologia e creare città intelligenti e sostenibili. Tuttavia questa trasformazione non si verifica durante la notte. Molti di questi progetti richiedono un alto grado di coordinazione, in particolare quelli progettati per scalare  una gran parte della popolazione. Costruire città intelligenti richiederà la cooperazione tra industria e governo.

Se il passato è una guida, il successo di molti di questi progetti dipenderà dal fatto che le comunità abbiamo dei campioni di tecnologia che spingano per questi cambiamenti. Nei prossimi anni, le comunità più sostenibili saranno probabilmente quelle in cui i politici sosterranno a gran voce l'adozione della tecnologia, incoraggiando la condivisione dei dati e abbracciando l'innovazione data-driven.

Il testo originale di quest’articolo, in lingua inglese, è raggiungibile a questo link

 


* Daniel Castro is the director of the Center for Data Innovation. He is also a senior analyst with the Information Technology and Innovation Foundation (ITIF). His research focuses on information technology policy including data privacy, information security, e-government, electronic voting, and accessibility for people with disabilities.

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