Big data per il territorio

MarghERita, la Data Platform della Regione Emilia-Romagna, utilizza strumenti e tecniche di integrazione e analisi per raccogliere dati provenienti da fonti diverse: interne o esterne agli Enti, pubbliche o di crowdsourcing.
Attraverso la Big Data Analysis amplia la mappa delle relazioni informative con:

• analisi di tipo predittivo a supporto dei processi decisionali, basate su strumenti di business analytics integrati con Intelligenza Artificiale (IA), Machine Learning (ML) e Geographic Information System (GIS)
• servizi di Big Data Mining e Visualization, in grado di rispondere ad esigenze di governance del territorio, attraverso la produzione di mappe, infografiche, informazioni interattive

Tra i principi guida trasversali ai diversi use-case si prevede: 

• Utilizzo di algoritmi di Big Data Mining
• Sviluppo di modelli di Intelligenza Artificiale (AI) per predizione di fenomeni
• Visualizzazioni con applicazioni di analisi e simulazione basate su mappe interattive
• Sviluppo di infografiche per facilitare lo storytelling di quanto emerso dai modelli realizzati
• Elasticità dell’approccio, che consentirà di accedere all’occorrenza a risorse esterne

I primi ambiti di indagine

Supporto alla prevenzione e alla gestione del rischio ambientale

Utilizza modelli predittivi per simulare l’impatto sul territorio di potenziali fenomeni naturali (frane, alluvioni, etc.) e mostrare le ricadute pratiche che l’evento può avere sul territorio stesso (es: individuare i punti di esondazione dei fiumi, prevedere le rotte di deflusso delle acque esondate, etc.).

Obiettivi
a. Individuare le criticità presenti sul territorio regionale in termini di rischio ambientale
b. Aggiornare i piani di emergenza sulla base delle indicazioni rilevate dai dati

Supporto alla riorganizzazione della rete Emergenza-Urgenza in ambito sanitario

Utilizza tecniche di location analytics per supportare la riorganizzazione della rete di emergenza-urgenza (pronto soccorso) della Regione Emilia-Romagna

Obiettivi
a. Supportare la pianificazione territoriale del servizio di emergenza-urgenza in ottica data-driven, per valutare in anticipo gli impatti e i benefici della riorganizzazione
b. Gestire correttamente le esigenze dei cittadini che presentano differenti livelli di criticità
c. Ridurre i tempi di attesa
d. Pianificare al meglio il presidio del personale sanitario

Supporto al controllo dei flussi di traffico e della predizione e mitigazione degli incidenti stradali

Sviluppa modelli per identificare zone particolarmente pericolose, al fine di prevenire gli incidenti stradali, ed individuare le tratte stradali su cui è più vantaggioso incentivare l’utilizzo del trasporto pubblico.

Obiettivi
a. Individuare nella rete stradale regionale i punti di maggior criticità
b. Utilizzare tecniche di clustering per suggerire azioni da applicare sulla rete stradale per mitigare l’incidentalità (es: intervenire sui limiti alla circolazione, sulle caratteristiche fisiche dell’arco stradale, etc.).

Supporto alla pianificazione e alle azioni di riduzione dell'inquinamento

Ambiente di simulazione basato su cartografia, individua le dinamiche di diffusione dei principali indicatori di inquinamento atmosferico, per raccogliere i dati sulle cause del fenomeno (traffico, consumi energetici industriali e civili, etc.) e sugli effetti prodotti (indicatori sulla qualità dell’aria)

Obiettivi
a. Supportare le analisi di correlazione causa-effetto in ambito qualità dell’aria sul territorio emiliano-romagnolo
b. Simulare le reali ricadute di azioni di politiche in ambito ambientale, come iniziative di limitazione del traffico o di risparmio energetico, e supportarne la pianificazione.