Il problema
La rapida espansione delle aree periurbane in Europa sta generando alcune delle sfide più complesse per la mobilità sostenibile e la governance urbana. Queste zone di transizione sono caratterizzate da un’elevata dipendenza dall’auto privata, da un trasporto pubblico frammentato, da connessioni di primo e ultimo miglio deboli e da una scarsa integrazione con servizi ciclabili, di mobilità condivisa e micromobilità. Di conseguenza, le aree periurbane registrano livelli di congestione più elevati, tempi di viaggio più lunghi e emissioni di gas serra legate ai trasporti superiori fino al 20% rispetto alle medie urbane.
Allo stesso tempo, sistemi logistici inefficienti e ad alte emissioni, in particolare nella consegna dell’ultimo miglio, generano congestione, consumi eccessivi di carburante e grandi quantità di rifiuti da imballaggio. Le strutture di governance restano frammentate tra diverse giurisdizioni, ostacolando una pianificazione coordinata e politiche basate sui dati, mentre i rischi per la sicurezza degli utenti vulnerabili della strada (VRU) risultano significativamente più elevati a causa di infrastrutture inadeguate e dell’assenza di strumenti predittivi per la sicurezza.
Queste criticità sono ulteriormente amplificate dalla presenza di silos di dati, dalla limitata interoperabilità con i quadri europei di dati sulla mobilità, da una scarsa adattabilità dell’uso del suolo e da un basso coinvolgimento dei cittadini, che riduce l’efficacia e l’accettazione delle politiche di mobilità sostenibile.
Il nostro approccio
BIO-INTEL-MOB affronta queste sfide attraverso un approccio integrato, basato sull’intelligenza artificiale e orientato ai cittadini per la mobilità, la logistica e la governance delle aree periurbane. Il progetto sviluppa un ecosistema di mobilità di nuova generazione fondato su strumenti digitali avanzati come Mobility Data Spaces (aMDS), Digital Twin, analisi basate su AI e Green Smart Routing Algorithms, che consentono l’ottimizzazione in tempo reale dei flussi di traffico, delle emissioni, della sicurezza e dell’accessibilità.
Queste tecnologie supportano l’implementazione di Peri-Urban Mobility Hubs (PUMHs), soluzioni di instradamento verde e sicuro per gli utenti vulnerabili e modelli innovativi di logistica circolare, inclusi micro-hub, cargo bike e imballaggi sostenibili (bioPLU). Oltre agli aspetti tecnologici, BIO-INTEL-MOB rafforza la governance partecipativa attraverso un framework di Smart City Governance (SCGo), applicazioni per il coinvolgimento dei cittadini e ambienti di co-progettazione in VR/AR, garantendo l’allineamento con le politiche europee in materia di clima e digitalizzazione. Le soluzioni vengono testate e validate in diversi contesti europei tramite quattro città pilota principali e numerosi siti satellite, creando modelli scalabili e replicabili per una mobilità periurbana climaneutrale, sicura e inclusiva.
Il progetto mira a:
- Migliorare la mobilità multimodale e l’accessibilità;
- Rafforzare la sicurezza e l’inclusività per tutti gli utenti;
- Ridurre le emissioni attraverso instradamenti intelligenti e logistica verde;
- Supportare le città con processi decisionali basati sui dati e orientati ai cittadini.
Partner
Sapienza Università di Roma, CTLup, Roma Capitale, Roma Servizi per la Mobilità, Isfort, Città Metropolitana di Roma Capitale, Comune di Ciampino, Gruppo Logistico LDI, ILP Consulting Srl, LNEC, Câmara Municipal de Cascais, Transport and Telecommunication Institute (TSI), Riga Planning Region, Vilniaus Rajono Savivaldybė, Mykolas Romeris University, Regionalmanagement Nordhessen GmbH, Universität Kassel, B. Braun Group, Magistrat der Stadt Melsungen, Centre for Research & Technology Hellas (CERTH), Rhodes Municipality, Ege Üniversitesi, Urla Belediyesi, National Transport University, Ministry for Communities, Territories and Infrastructure Development of Ukraine, ECTRI, POLIS Network, International Road Federation (IRF), Centrum Dopravního Výzkumu, University of Rijeka – Faculty of Maritime Studies, Vrije Universiteit Brussel, University of Twente