Nel corso del 2025 Regione Piemonte ha lavorato all’attuazione della misura Mob.M3.A4 “Intelligenza artificiale (IA) a servizio del traffico”, elaborando una specifica proposta progettuale da presentare al MASE, nell’ambito del programma di finanziamento volto a promuovere l’attuazione di interventi per il contrasto all’inquinamento atmosferico e conseguentemente il miglioramento della qualità dell’aria nel territorio delle Regioni del Bacino Padano. Con Decreto Direttoriale n. 574 del 28 dicembre 2025 del MASE, è stato impegnato l’importo complessivo di euro 11.591.128,50, a favore dell’attuazione della misura.
Il punto di partenza è la constatazione che il traffico veicolare rappresenta una delle principali fonti di inquinamento nelle aree urbane, contribuendo in modo rilevante alle emissioni di NO₂ e polveri sottili.
Il progetto si pone quindi l’obiettivo generale di ridurre tali impatti attraverso una gestione più efficiente e intelligente della mobilità urbana, in coerenza con il Piano Regionale della Qualità dell’Aria. Non si tratta solo di intervenire sull’inquinamento, ma di migliorare complessivamente il sistema dei trasporti, sia pubblici che privati, rendendolo più fluido, sostenibile e integrato, con benefici anche in termini di sicurezza, qualità della vita e competitività economica.
L’iniziativa si concentra sull’area metropolitana torinese e sui comuni limitrofi più strategici, con l’intento di realizzare una sperimentazione significativa e replicabile. Essa si integra con numerosi progetti già avviati negli anni precedenti (come la centrale della mobilità, i sistemi di monitoraggio e i servizi MaaS), rafforzandoli e ampliandone la portata grazie all’introduzione di nuove tecnologie.
Il cuore del progetto è rappresentato dall’utilizzo di sistemi ITS e dell’intelligenza artificiale per gestire il traffico in modo dinamico e centralizzato. Attraverso una rete di sensori e dispositivi connessi, vengono raccolti dati in tempo reale che consentono di ottimizzare il funzionamento dei semafori, ridurre la congestione e migliorare la circolazione. L’intelligenza artificiale consente inoltre di analizzare i flussi di traffico, prevedere scenari e supportare decisioni più efficaci, introducendo una gestione adattiva e progressivamente più efficiente.
Il progetto si sviluppa lungo due principali linee di intervento.
- La prima riguarda le “strade intelligenti” e prevede l’implementazione di infrastrutture tecnologiche avanzate per il controllo del traffico, tra cui la centralizzazione semaforica e l’integrazione con la centrale della mobilità, con l’obiettivo principale di ottimizzare la gestione del traffico nelle aree a maggior congestione, al fine di ridurre il più possibile le emissioni in atmosfera. Questo approccio consente di coordinare i semafori su scala ampia, ridurre le fermate e le code e dare priorità al trasporto pubblico, migliorandone velocità e affidabilità.
- La seconda linea è dedicata all’infomobilità e punta a gestire la domanda di traffico attraverso l’informazione agli utenti. Tramite pannelli a messaggio variabile e servizi digitali, gli automobilisti possono essere informati in tempo reale sulle condizioni del traffico e indirizzati verso percorsi alternativi, contribuendo a ridurre la congestione. Allo stesso tempo, il potenziamento delle applicazioni di mobilità migliora l’esperienza degli utenti e favorisce l’utilizzo del trasporto pubblico.
Il progetto si basa anche su evidenze sperimentali che mostrano come la gestione intelligente dei semafori possa ridurre i flussi di traffico e le concentrazioni di inquinanti, suggerendo un potenziale significativo su scala più ampia. I benefici attesi saranno valutati tramite modelli di stima delle emissioni, confrontando la situazione prima e dopo gli interventi.
Dal punto di vista operativo, è previsto un percorso strutturato che coinvolge i comuni attraverso manifestazioni di interesse, fasi di coprogettazione e realizzazione centralizzata degli interventi. Il progetto si svilupperà tra il 2026 e il 2028.
In sintesi, l’iniziativa mira a trasformare la mobilità urbana attraverso l’integrazione tra infrastrutture, dati e intelligenza artificiale. L’obiettivo finale è ridurre l’inquinamento e rendere il sistema dei trasporti più efficiente e sostenibile, favorendo un equilibrio tra trasporto pubblico e traffico privato, e ponendo le basi per una mobilità futura sempre più connessa e intelligente.