Gestire e monitorare i dati provenienti da contesti urbani con Isaac significa poter accedere in Real Time ad informazioni cruciali riguardanti traffico, semafori intelligenti, parcheggi, colonnine di ricarica, veicoli connessi, app di car e bike sharing e tanto altro.
I dati provenienti dai sensori e dai dispositivi IoT installati sui semafori, sui veicoli, nei parcheggi ecc.…, se efficacemente utilizzati, monitorati e analizzati, permettono una maggiore efficienza nella gestione della smart mobility. Semafori e lampioni che funzionano in base al flusso dei veicoli, consentono una maggiore fluidità nella concentrazione di auto e trasporti pubblici. Isaac permette una gestione semplificata di questi dati, poiché progettato proprio per l’analisi e il monitoraggio dei dati strutturati in serie temporali.
La grande quantità di dati generati da tutti i dispositivi connessi e provenienti dalle app per la gestione smart dei parcheggi, viene gestita da Isaac tramite un’interfaccia estremamente semplice da utilizzare, per una modellazione semplificata dei dati e il monitoraggio del loro andamento nel tempo; rende quindi possibile al cittadino una migliore esperienza nell’utilizzo dei parcheggi pubblici. Ad esempio conoscendo tutti i parcheggi disponibili in una determinata area, può scegliere quale utilizzare ottimizzando il tempo e raggiungendo quindi la sua destinazione nel minor tempo possibile.
Sono diverse le app che monitorano i tempi di percorrenza e arrivo dei mezzi pubblici all’interno delle città. Una mobilità smart permette all’utente l’uso dei dati provenienti da GPS, semafori smart, black box ecc…per conoscere in anticipo i tempi di percorrenza e arrivo in una determinata zona e la scelta del mezzo più veloce per raggiungerla, migliorando quindi sia la qualità del viaggio sia la qualità di vita. Isaac raccoglie i dati provenienti da tutte queste fonti, permettendone la gestione in tempo reale, per un’analisi preventiva e quindi un’analisi volta al miglioramento, attraverso l’applicazione di algoritmi di machine learning.
La mancata sincronizzazione dei semafori aumenta il rischio del congestionamento del traffico, rendendo la mobilità ancora più difficile, specie nelle città con alta concentrazione di veicoli.
Grazie ad Isaac tutti i dati provenienti dalle telecamere installate sui semafori, dai sensori per la sincronizzazione delle fasce verdi e rosse, vengono raccolti, analizzati in real-time o near real time, visualizzati tramite una sezione di monitoraggio presente all’interno dell’interfaccia e utilizzati per prevedere i flussi di veicoli.
