Le reti neurali consentono anche analisi predittive del traffico
“E’ un intelligentone!”. A volte, nel frasario ironico, si definisce così qualcuno particolarmente dotato.
Una maniera simpatica per riconoscergli capacità intellettive elevate. Può essere inteso, però, pure nel senso opposto. Visti i tempi che viviamo, comunque, prende sempre di più piede l’Intelligenza Artificiale. Che è tutt’altra cosa.
Si riferisce, infatti, a “un sistema tecnologico di risolvere problemi o svolgere compiti e attività tipici della mente e delle abilità umane”.
Questo porta, in termini pratici, ad esempio, a veloci calcoli computazionali e a un’ottimale gestione dei big-dati. Se ne giova, in particolare, l’attività di data analysis.
Siamo ai neuroni artificiali e, di conseguenza, alle reti neurali che cercano di replicare il funzionamento dei neuroni biologici. Da sommare al “Machine Learning”: i suoi algoritmi utilizzano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati raccolti e analizzati. Una comprensione automatica che, quindi, diventa una ulteriore capacità del computer.
L’elaboratore adotta una propria logica per svolgere i compiti richiesti dall’operatore e questo permette al sistema informatico di sviluppare modelli probabilistici.
Il calcolo delle probabilità, rispetto a una mole di info immessi a sistema, può, ad esempio, consentire di preventivare l’ipotetico volume di traffico in un dato giorno, in una data ora, in una data tratta stradale.
Il tutto permette all’Ente gestore della viabilità di programmare (si pensi in caso di esodo e controesodo) le necessarie misure o contromisure per assicurare la fluidità della circolazione, adeguata assistenza all’Utenza o prevedere, da parte delle Forze dell’Ordine, servizi di prevenzione e repressione delle violazioni al Codice della Strada lungo arterie in cui si registrano comportamenti di guida sopra le righe.