La fisica pianifica le città e contribuisce a migliorare i trasporti, ecco il nuovo modello sviluppato da Unitn, Unipd e Fbk

TRENTO. Un gruppo di ricerca delle Università di Trento e Padova, e della Fondazione Bruno Kessler, ha sviluppato un modello computazionale in grado di riprodurre le strutture dei sistemi di trasporto urbano, come ad esempio la metropolitana di Londra, e di contribuire a migliorarne l'efficienza.

Il traffico urbano, le relazioni sociali e le strutture dei trasporti condividono infatti una complessità che spesso sfugge ai metodi di analisi convenzionali, con i sistemi complessi - caratterizzati da dinamiche che non emergono dalla semplice somma delle parti – che richiedono approcci innovativi per essere compresi e ottimizzati.

Partendo da questo presupposto il team di ricercatori, guidato dal professor Manlio De Domenico del Dipartimento di Fisica e Astronomia di Padova, ha sviluppato il modello basato sulla fisica statistica delle reti complesse e che riproduce le strutture labirintiche di sistemi di trasporto urbano, con lo studio che è stato pubblicato su "Physical Review X", la rivista dell’American Physical Society.

"La nostra ricerca si distacca dalle analisi strutturali convenzionali, integrando le condizioni ambientali e i comportamenti umani per ottimizzare la rete di trasporto" spiega il primo autore dello studio e dottorando Unitn e Fbk Sebastiano Bontorin, che specifica: "Questo modello non solo è in grado di riprodurre le configurazioni complesse delle metropolitane urbane, ma può essere esteso per migliorare l'efficienza del trasporto pubblico attuale".

Nello specifico, il modello si basa su una mappa di nodi interconnessi che rappresentano vari aspetti spaziali di un'area urbana, come la distribuzione della popolazione e delle attività commerciali.

Ogni connessione tra nodi possiede poi un "peso" che indica la rapidità di transito, ottimizzato fino a minimizzare il tempo di viaggio tra tutte le coppie di nodi, tenendo conto di comportamenti realistici di viaggio e congestione del traffico.

Ed il risultato è sorprendente: utilizzando dati sulla densità di popolazione e servizi nell’area della città di Londra, il gruppo di ricerca ha generato un sistema di rete metropolitana ottimizzato che mostra incredibili somiglianze con il sistema di trasporto attuale.

In sintesi, la ricerca apre nuove prospettive nella pianificazione urbana permettendo di prevedere e mitigare i problemi di trasporto prima che si manifestino, assicurando un futuro più sostenibile e funzionale per le aree urbane in crescita.

"Il modello è in grado di produrre risultati comparabili all’evoluzione complessa del trasporto urbano avvenuta nell’arco di decenni, con un approccio trasparente e tipico della fisica statistica, che può costituire la base per lo sviluppo di modelli dedicati di intelligenza artificiale per la pianificazione urbana", spiega il professore di fisica delle reti complesse dell’Università di Padova Manlio De Domenico, che conclude: "Il nostro approccio potrebbe essere esteso per migliorare le reti di trasporto esistenti o per progettare nuove infrastrutture in altre metropoli, e sarebbe interessante applicarlo all’attuale pianificazione della rete di trasporto di Padova".