La gestione del territorio richiede oggi strumenti predittivi capaci di integrare dati geospaziali, mobilità, energia e rischio ambientale. Il Digital Twin, potenziato dall’intelligenza artificiale, consente simulazioni in tempo reale, analisi dei pattern e supporto decisionale data-driven. Un approccio che migliora pianificazione urbana, resilienza climatica, sicurezza infrastrutturale e ottimizzazione delle risorse pubbliche e private.

Digital Twin e AI per la gestione del territorio: modelli predittivi e governance data-driven per città resilienti

Il Digital Twin (DT), o gemello digitale, rappresenta una replica virtuale di un oggetto fisico, processo o sistema che può essere utilizzato per simulare e monitorare il suo comportamento nel mondo reale. Quando applicato alla gestione del territorio, questo strumento dimostra un potenziale rivoluzionario.

Secondo analisi e casi studio discussi dall’Osservatorio Smart City del Politecnico di Milano^[1], i Digital Twin rappresentano una leva strategica per migliorare significativamente l’efficienza dei processi decisionali nella pianificazione urbana. In alcuni casi, le amministrazioni pubbliche hanno registrato notevoli incrementi dell’efficienza, grazie a simulazioni accurate, riduzione degli errori progettuali e maggiore capacità di risposta in tempo reale. Questi sistemi vengono sviluppati da team multidisciplinari composti da urbanisti, informatici e amministratori locali, principalmente nelle città metropolitane dove la complessità territoriale richiede strumenti avanzati di gestione. L'adozione di questi sistemi è primariamente motivata dalla necessità di ottimizzare le risorse e migliorare la qualità della vita dei cittadini attraverso decisioni basate su dati accurati e simulazioni predittive.

La creazione di un gemello digitale territoriale può coinvolgere la raccolta di dati da diverse fonti tra le quali:

• Database catastali e cartografici
• Immagini satellitari e fotografie aeree
• Informazioni demografiche e socioeconomiche
• Dati sul traffico e sui trasporti pubblici
• Sensori IoT distribuiti nell'ambiente urbano

Questi elementi, integrati in un unico sistema, consentono di visualizzare e analizzare il territorio in tempo reale, offrendo una base solida per la pianificazione strategica. Per approfondimenti sul tema si segnala anche quanto proposto dall’AGID all’interno della sezione Città e Comunità intelligenti^[2].

Mediante Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence, AI) intendiamo invece la simulazione dell’intelligenza umana nei sistemi computerizzati. Gli algoritmi permettono alle macchine di apprendere dai dati, riconoscere schemi (pattern) e prendere decisioni autonome. Aspetti chiave sono l’apprendimento automatico e l’autonomia decisionale che consentono di migliorare le performance con l’esperienza e di prendere decisioni senza intervento umano diretto.

All’interno dell’AI troviamo il Machine Learning (ML), basato su vari tipi di algoritmi per imparare dai dati (es. riconoscimento immagini, previsione domanda, analisi...) e il Deep Learning (DL), a sua volta branca più complessa del ML che utilizza cosiddette reti neurali profonde in grado di elaborare grandi quantità di dati non strutturati (immagini, video, testo).

Le applicazioni di AI sono molteplici e riguardano:

• Visione Artificiale (Computer Vision) nella quale l'AI analizza immagini e video per riconoscere oggetti, persone o anomalie.
• Natural Language Processing (NLP) che prevede tecniche di AI per interpretare e generare linguaggio umano.
• Generative AI, che fa uso di tecniche in grado di generare altri dati.
• Robotica, dove l’AI è integrata in robot per automazione e interazione con l'ambiente fisico.

Le principali tecniche dell’intelligenza artificiale possono essere suddivise in tre grandi categorie, ognuna con caratteristiche e applicazioni specifiche.

La prima è il Supervised Learning, ovvero l’apprendimento supervisionato. In questo approccio, i modelli vengono addestrati utilizzando dati etichettati, cioè con input per i quali si conosce già l’output corretto. Questo tipo di apprendimento è molto utilizzato in ambiti come la classificazione delle immagini o il riconoscimento vocale, dove è necessario insegnare al modello a distinguere e riconoscere elementi specifici in base a esempi precedenti.

Segue poi il Unsupervised Learning, o apprendimento non supervisionato. A differenza del precedente, qui i dati non sono etichettati e il modello deve autonomamente individuare pattern o strutture nei dati. Questo approccio trova largo impiego, ad esempio, nel clustering di clienti (cioè nella segmentazione di utenti in gruppi con caratteristiche simili) o nell’analisi delle anomalie, utile per rilevare comportamenti inusuali o sospetti nei dati.

Infine, abbiamo il Reinforcement Learning, l’apprendimento tramite rinforzo. In questo caso, l’algoritmo apprende compiendo azioni in un ambiente e ricevendo un feedback sotto forma di ricompense o penalità. Questo tipo di apprendimento è particolarmente adatto in contesti dinamici e complessi come la robotica, i videogiochi o i sistemi di guida autonoma, dove il modello deve imparare a prendere decisioni ottimali in base all’esperienza acquisita.

L'integrazione tra Digital Twin (DT) e Intelligenza Artificiale (AI) sta ridefinendo la gestione del territorio, offrendo un modello predittivo basato su dati in tempo reale. Le amministrazioni pubbliche e le imprese possono sfruttare queste tecnologie per migliorare la qualità della vita, ridurre i costi operativi e pianificare lo sviluppo urbano con maggiore precisione. Proprio su questo tema si segnala l’articolo “The synergistic interplay of artificial intelligence and digital twin in environmentally planning sustainable smart cities”^[3] di cui si riporta un’immagine sintetica di seguito.

Digital Twin e Intelligenza Artificiale per territori resilienti

Un Digital Twin per il territorio è dunque una replica digitale dinamica di un sistema fisico, che utilizza dati in tempo reale per simulare scenari e prevedere l’impatto di diverse strategie di gestione. Riprendendo in parte quanto anticipato, queste tecnologie si basano su:

• Dati geospaziali raccolti da sensori IoT, droni e satelliti.
• Modelli di simulazione che analizzano il comportamento degli elementi fisici.
• Intelligenza artificiale per identificare tendenze e ottimizzare decisioni.
• Integrazione con sistemi GIS per visualizzare e analizzare le informazioni territoriali.

Città come Singapore e Barcellona utilizzano infatti Digital Twin urbani per monitorare il traffico, ridurre l'inquinamento e ottimizzare la gestione delle risorse idriche ed energetiche. Il Digital Twin di Bologna, ad esempio, è un modello digitale dinamico dell'ambiente urbano e del suo funzionamento, alimentato da dati e informazioni condivise da stakeholder e cittadini e raccolte in tempo reale. Tale DT ambisce a fornire una nuova infrastruttura civica per migliorare la qualità della vita e affrontare le grandi sfide del nostro tempo, come il cambiamento climatico e le nuove tendenze economiche e sociali^[4].

L'integrazione dell'intelligenza artificiale con i Digital Twin amplifica enormemente le loro capacità, trasformandoli da modelli di visualizzazione e interrogazione a potenti strumenti predittivi. Gli algoritmi di machine learning analizzano i dati storici e in tempo reale per identificare pattern e tendenze che potrebbero sfuggire all'analisi umana.

Volendo quindi individuare possibili applicazioni di AI per la gestione territoriale in grado di incrementare le potenzialità dei Digital Twin, si potrebbero citare soluzioni predittive e automatizzate per:

• Gestione del rischio idrogeologico: simulazione di scenari di pioggia intensa per identificare aree vulnerabili.
• Ottimizzazione energetica: modellazione dei consumi e pianificazione di interventi di efficientamento.
• Pianificazione urbana: valutazione dell'impatto di nuovi edifici o infrastrutture prima della loro realizzazione.
• Pianificazione territoriale: simulazione dell'espansione urbana, analisi del rischio sismico, gestione intelligente degli spazi verdi.
• Gestione del traffico: previsione dei flussi e adeguamento dinamico dei sistemi di controllo.
• Monitoraggio ambientale: analisi della qualità dell'aria, gestione delle risorse idriche, prevenzione di incendi e alluvioni.
• Mobilità: ottimizzazione del traffico, gestione dei trasporti pubblici, riduzione delle emissioni di CO₂.
• Infrastrutture e edilizia: previsione della manutenzione di ponti, strade ed edifici, riduzione degli sprechi nei cantieri.

Riguardo il contesto territoriale si desidera citare anche il tema delle filiere di servizi ed ecosistemi industriali, produttivi ed economici esistenti in Lombardia, in quanto strumenti di competitività e crescita per le imprese.

In particolare, a fine 2022 Harpaceas ha condotto, in qualità di capofila della Filiera Smart Land, la presentazione della Manifestazione di Interesse “Smart Land - Ecosistema digitale integrato per la gestione sostenibile del territorio e delle sue risorse” inerente allo sviluppo delle filiere in regione. La Lombardia ha valutato positivamente la Filiera Smart Land riconoscendola insieme ad altre 25 filiere.

La Filiera raggruppa diverse realtà legate al Cluster Smart Cities & Communities di Regione Lombardia: grandi Imprese, PMI, PMI innovative, Organismi di Ricerca, Università e Agenzia del Territorio. Le attività sono coordinate dalla Divisione Research & Innovation di Harpaceas.

Nello specifico Smart Land intende approcciare la digitalizzazione applicata alla gestione del territorio e ad alcune delle sue verticalità, attraverso le competenze dei vari attori di filiera per lo sviluppo di metodi e strumenti digitali (abilitati da Digital Twin, Intelligenza Artificiale, GIS…) a servizio del territorio e delle sue risorse.

L'ARTICOLO PROSEGUE IN ALLEGATO..

FAQ – Digital Twin e Intelligenza Artificiale per la gestione del territorio

• 1. Che cos’è un Digital Twin applicato alla gestione del territorio?
  Un Digital Twin territoriale è una replica digitale dinamica di un sistema fisico (città o territorio) che utilizza dati in tempo reale per simulare scenari, monitorare fenomeni e supportare decisioni strategiche. Integra dati geospaziali, modelli di simulazione, sensori IoT e sistemi GIS per offrire una visione aggiornata e predittiva del territorio.
• 2. In che modo l’Intelligenza Artificiale potenzia un Digital Twin?
  L’Intelligenza Artificiale trasforma il Digital Twin da modello di visualizzazione a strumento predittivo. Attraverso algoritmi di Machine Learning e Deep Learning, analizza dati storici e in tempo reale per identificare pattern, prevedere scenari futuri e supportare decisioni automatizzate nella gestione urbana.
• 3. Quali sono le principali applicazioni di AI e Digital Twin nella gestione territoriale?
  Le applicazioni includono:
  • Gestione del rischio idrogeologico
  • Ottimizzazione energetica
  • Pianificazione urbana e territoriale
  • Gestione del traffico
  • Monitoraggio ambientale
  • Manutenzione predittiva di infrastrutture
  Questi ambiti consentono di migliorare efficienza, resilienza e sostenibilità dei territori.
  
• 4. Quali benefici può portare l’integrazione tra AI e Digital Twin?
  L’integrazione consente di ottimizzare le operazioni urbane, migliorare l’efficienza energetica, ridurre i costi operativi e supportare decisioni data-driven più accurate e trasparenti. Inoltre, rafforza la capacità di risposta rispetto a rischi ambientali e climatici.
• 5. Quali sono le principali sfide nell’adozione dei Digital Twin territoriali?
  Le criticità riguardano l’integrazione e interoperabilità tra sistemi digitali, la qualità e disponibilità dei dati, gli aspetti etici e normativi legati alla privacy e la necessità di garantire inclusione digitale e accessibilità.