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Dai dati frammentati alle decisioni predittive: la mobilità urbana secondo A2A Smart City

A2A Smart City ha sviluppato una piattaforma che aggrega e normalizza dati su traffico, trasporto pubblico, meteo, qualità dell’aria ed eventi. I modelli di machine learning consentono a un grande Comune del Nord Italia di simulare scenari e passare da una gestione reattiva a una governance predittiva della mobilità

Pubblicato il 11 ago 2026

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Ogni giorno una grande città produce milioni di dati sulla mobilità. Informazioni sul trasporto pubblico, sul transito dei veicoli, sulla qualità dell’aria, sul meteo e sugli eventi sono però spesso distribuite tra sistemi differenti. Il problema non è quindi la disponibilità del dato, ma la capacità di ricomporlo in una lettura coerente e tempestiva del territorio.

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