Trasporti ferroviari più efficienti grazie all'IA
Matteo Cardellini riceve la menzione speciale dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale per la sua tesi magistrale
Matteo Cardellini è dottorando presso l'Università di Genova e il Politecnico di Torino con il Dottorato nazionale in Intelligenza Artificiale e ha ottenuto la laurea magistrale nel 2021 con la tesi Artificial Intelligence Techniques for Solving the In-Station Train Dispatching Problem sotto la supervisione di Marco Maratea, professore associato in Sistemi di Elaborazione delle Informazioni dell'Università di Genova, e Mauro Vallati, Full Professor presso l’University of Huddersfield, nel Regno Unito.
La tesi è stata premiata con la menzione speciale al premio Leonardo Lesmo, insignito ogni anno dall’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA) alle migliori tesi magistrali dell’anno precedente, durante la conferenza annuale a Udine alla presenza di circa 350 ricercatori e industriali del settore dell’Intelligenza Artificiale. La tesi è stata scelta tra 15 tesi finaliste inviate da laureati di tutte le università italiane. Un articolo basato sul lavoro di tesi è stato anche pubblicato nel 2021 alla International Conference on Automated Planning and Scheduling, la più importante conferenze del settore.
Trasporti ferroviari più efficienti grazie all'IA
Il campo di ricerca dell’articolo consiste nell’applicazione di metodi di intelligenza artificiale al settore dei trasporti ferroviari, per supportare le decisioni degli operatori ferroviari nelle loro operazioni quotidiane.
L’utilizzo dei trasporti su rotaia infatti sta rapidamente aumentando e questo utilizzo intensivo sta rapidamente congestionando la rete ferroviaria. L’approccio di aumentare il numero di linee o avere più treni non è sostenibile nel futuro da un punto di vista ecologico e l’articolo va invece nella direzione di utilizzare al meglio e in maniera efficiente le risorse già esistenti. Questo approccio segue il filone di ricerca di Cardellini, Maratea e Vallati che hanno implementato con successo tecniche d'intelligenza artificiale anche nell’ambito sanitario e in quello del traffico urbano.
L'IA è in grado di prendere decisioni capaci di distribuire meglio il movimento dei treni e ridurre del 28% il ritardo accumulato
Usando l'intelligenza artificiale, la tesi ha prodotto un metodo che:
- ha dimostrato che l’approccio automatico è in grado di riprodurre fedelmente tutte le decisioni effettuate da operatori ferroviari in passato, quindi l’intelligenza artificiale è in grado di emulare un operatore umano nelle decisioni;
- allo stesso tempo è in grado di prendere decisioni diverse da quelle prese da un operatore umano che vanno a ridurre il ritardo dei treni in stazione. Infatti, sono stati eseguite delle simulazioni andando ad analizzare movimenti di treni derivati da decisioni di operatori umani nel periodo da gennaio a maggio 2019 in una stazione di medie dimensioni della Liguria.
Con queste simulazioni è stato dimostrato che l’approccio tramite intelligenza artificiale, avrebbe preso delle decisioni in grado di distribuire meglio il movimento dei treni all’interno della stazione e ridurre del 28% il ritardo accumulato dai treni.
