Rivoluzionare la Segnalazione dei Problemi Urbani
Introduzione
In un’epoca caratterizzata da rapidi progressi tecnologici, la relazione tra l’Intelligenza Artificiale (AI) e la vita quotidiana sta espandendo continuamente i suoi orizzonti. Un esempio evidente di questa sinergia è l’emergere di applicazioni basate su AI che permettono ai cittadini di impegnarsi attivamente per migliorare le loro comunità. Una di queste soluzioni è il prototipo di un’applicazione mobile basata su AI, progettata per permettere ai cittadini di segnalare e affrontare i problemi urbani che incontrano attraverso fotografie.
Soluzione proposta
Il processo tradizionale di identificazione e risoluzione dei problemi urbani, come buche, infrastrutture danneggiate o infiltrazioni d’acqua, spesso si basa su ispezioni manuali o segnalazioni occasionali, causando ritardi nella risoluzione dei problemi. L’app proposta da Ennova Research mira a rivoluzionare questo paradigma mettendo il potere di segnalare i problemi direttamente nelle mani dei membri della comunità. L’app promette di accelerare la rilevazione dei problemi, aumentare la partecipazione civica e, in ultima analisi, contribuire alla creazione di ambienti urbani più puliti, sicuri ed efficienti.
La pipeline sviluppata per l’app è la seguente:
- Catturare il Problema: Il primo passo della nostra soluzione è molto semplice. Gli utenti incontrano un problema urbano, come una buca o un’infiltrazione d’acqua, e decidono di agire. Aprono l’app mobile e usano la fotocamera del loro smartphone per scattare una fotografia del problema. Questa immagine dà inizio al processo di risoluzione del problema.
- Invio dell’Immagine al Modello: Una volta che l’utente carica la foto, l’app invia automaticamente l’immagine al modello di AI, distribuito su Google Cloud Platform. Il modello elabora l’immagine, estraendo informazioni rilevanti e identificando la natura del problema. Questa analisi quasi istantanea è al centro dell’app mobile.
- Verifica dell’Inferenza: Costruire fiducia tra l’AI e l’utente è fondamentale per il successo della nostra soluzione. Per raggiungere questo obiettivo, l’app presenta all’utente la classificazione del problema generata dall’AI per la verifica. Un semplice clic o tocco permette all’utente di validare l’inferenza del modello, confermando se identifica correttamente il problema. Questa validazione umana garantisce l’affidabilità e l’accuratezza della classificazione del problema.
- Archiviazione delle Immagini Etichettate: Una volta ricevuta la conferma dell’utente, l’immagine etichettata, insieme alla categoria del problema associata, viene archiviata in modo sicuro in un database dedicato. Questo database serve a due scopi. Primo, mantiene un registro dei problemi segnalati per riferimento e monitoraggio. Secondo, costituisce un dataset prezioso che è strumentale nell’addestramento continuo e nel miglioramento del modello di AI.
- Miglioramento Continuo del Modello: Periodicamente, il modello di AI viene riaddestrato utilizzando questi dati, permettendogli di migliorare le sue capacità di riconoscimento dei problemi nel tempo. Man mano che il modello diventa più abile nell’identificare i problemi urbani, l’accuratezza e l’efficienza dell’intero processo di segnalazione aumentano, beneficiando alla fine sia gli utenti che la comunità in generale.
Risultati
Le scelte architetturali si sono dimostrate in linea con le aspettative degli utenti. Un alto tasso di mantenimento, così come l’aumento del numero di immagini archiviate nel database, ha misurato il successo dell’iniziativa verso la comunità. L’app sviluppata da Ennova Research è un esempio di come la tecnologia AI possa servire al meglio i bisogni delle persone, quando un approccio centrato sull’utente viene stabilito sin dalle prime fasi del processo di progettazione e sviluppo.
