Smart city, come gestire i rischi con la Computer Vision

Il percorso verso la smart city presenta anche dei rischi: tecnologie quali Machine Learning, Computer Vision e NLP (Natural Language Processing) stanno entrando ormai nel contesto urbano portando con sé sfide importanti per il loro dirompente impatto sulla quotidianità di milioni di persone.

Mobilità intelligente, con auto a guida (totalmente) autonoma, sistemi di monitoraggio ambientale capaci di informare in tempo reale i cittadini e di indirizzarne i comportamenti, sistemi smart di prevenzione delle attività criminose o ecosistemi sanitari basati su IoT che collegano pazienti, medici e strutture sono solo alcuni esempi delle applicazioni già in corso.

Il concetto di smart city comporta un riesame dei modelli di gestione del rischio. Il passaggio a un modello urbano data-driven porta infatti con sé una rivisitazione del Risk Management che tenga in considerazione il nuovo ruolo delle “macchine”, che da sistemi di supporto per le attività dei cittadini, potranno prendere decisioni e gestire autonomamente attività oggi riservate agli esseri umani, come ad esempio la guida su strada o la gestione di infrastrutture critiche.

Si concentra in modo particolare sul ruolo della Computer Vision, definibile come la capacità delle macchine di replicare la vista umana, nella Smart City l’articolo Smart city, come gestire i rischi con la Computer Vision.

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