La sfida

Tauragė è una piccola città di circa 20.000 abitanti nella Lituania occidentale. L'amministrazione comunale ha investito in una flotta di autobus elettrici e aderisce alla Cities Mission dell'UE, che riunisce 100 città europee impegnate a raggiungere la neutralità climatica entro il 2030. La città gestisce una rete di oltre 250 fermate, che spaziano da semplici pali sul marciapiede a vecchie pensiline in mattoni fino a strutture più moderne in vetro e metallo. Sebbene la maggior parte sia in buone condizioni, piccoli problemi — dai cartelli storti agli orari mancanti — possono facilmente passare inosservati. Per individuarli, Tauragė si affidava alle segnalazioni dei passeggeri e al personale inviato a controllare ogni singola fermata, sottraendo tempo ad altre attività. Su centinaia di fermate, anche i problemi minori diventano difficili da monitorare e pianificare, con conseguenti ripercussioni sui tempi di intervento.

Per i passeggeri, l'impatto delle cattive condizioni delle fermate è immediato. Segnaletica mancante, orari illeggibili o pensiline danneggiate riducono l'accessibilità, soprattutto per gli anziani e le persone con disabilità. Questi problemi minano la fiducia nel sistema. Quando le fermate appaiono trascurate, le persone sono meno propense a scegliere il trasporto pubblico e, di conseguenza, il numero di passeggeri diminuisce. Nel tempo, ciò indebolisce gli obiettivi più ampi della città in termini di mobilità sostenibile, affidabile e inclusiva.

“Con risorse limitate, non potevamo essere ovunque contemporaneamente. Per mantenere standard elevati, avevamo bisogno di modi più intelligenti per supportare le nostre squadre di manutenzione e, in definitiva, migliorare le condizioni per i passeggeri.”

— Simas Gaidelionis, specialista del dipartimento Sviluppo, Investimenti e Gestione Patrimoniale, Tauragė
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La soluzione: monitoraggio basato sull'intelligenza artificiale

La collaborazione tra Univrses e Tauragė è nata nell'ambito del programma RAPTOR di EIT Urban Mobility, in cui la città ha definito le proprie sfide. Univrses ha avviato un progetto pilota con 3DAI™, un sistema basato sull'intelligenza artificiale già utilizzato in tutta Europa per monitorare strade e altre infrastrutture. A Tauragė, è stato applicato per la prima volta al monitoraggio delle fermate degli autobus.

L'implementazione è iniziata a luglio 2025 con l'installazione di dispositivi su due autobus urbani e l'introduzione della dashboard per il team operativo. Circa dieci membri del personale sono stati formati all'uso del sistema, assicurando che fossero in grado di interpretare i dati e integrarli nelle routine quotidiane.

Mentre gli autobus percorrevano le loro tratte abituali, il sistema ha acquisito immagini delle fermate in tutta la città. Una volta acquisiti, gli elementi chiave — come cartelli, orari, pensiline e panchine — sono stati classificati e i potenziali problemi segnalati. Le informazioni sono state fornite tramite una dashboard web, offrendo al personale di manutenzione i dati necessari per intervenire più rapidamente, senza dover effettuare ispezioni manuali di routine.

Entro la prima settimana, sono stati raccolti oltre 1.000 km di dati, confrontati con i registri esistenti delle fermate cittadine. Sono state quindi organizzate sessioni di revisione ogni due settimane tra Univrses e il personale comunale per valutare i rilevamenti, perfezionare l'accuratezza e allineare i risultati alle priorità di manutenzione locali.

L'implementazione offre valore anche oltre le semplici fermate degli autobus. Analizzando le immagini delle telecamere attraverso diversi moduli 3DAI™, il sistema è stato in grado di rilevare le condizioni del manto stradale, lo stato e la posizione della segnaletica stradale e persino fattori ambientali come l'accumulo di neve. Tutte le informazioni confluiscono nella stessa dashboard e API, offrendo a Tauragė l'accesso a molteplici flussi di dati da un'unica configurazione e una visione più ampia delle proprie infrastrutture di trasporto.

Impatto previsto

Il progetto ha già dimostrato che i dati possono essere raccolti senza interruzioni durante le normali operazioni degli autobus. Ha inoltre fornito all'amministrazione comunale strumenti digitali che non solo monitorano le condizioni delle fermate, ma aprono la strada a una visione più ampia delle infrastrutture. In questo modo, il progetto getta le basi per un approccio alla manutenzione più sistematico.

Entro la fine del progetto, a novembre 2025, Tauragė punta a ottenere una riduzione del 30% delle ispezioni manuali e un miglioramento del 25% nei tempi di risposta alle riparazioni, obiettivi che sono già in gran parte sulla buona strada per essere raggiunti.

Guardando al futuro, Univrses ha delineato i potenziali benefici dell'estensione del sistema all'intera flotta di autobus di Tauragė, consentendo una copertura costante di tutte le fermate.

Le proiezioni includono:

• Aumento del 5–10% del numero di passeggeri, generando una stima di 250.000–400.000 € di entrate tariffarie aggiuntive all'anno.
• Fino al 90% di riduzione dei costi di ispezione a lungo termine, liberando risorse per altre priorità.
• Riparazioni più rapide del 50% rispetto alle pratiche attuali.
• 1.300–2.200 tonnellate metriche di riduzione di CO₂ all'anno in una città di queste dimensioni, grazie a un maggiore utilizzo del trasporto pubblico e a una riduzione degli spostamenti in auto privata.
• Aumento del 15–20% nell'utilizzo del trasporto pubblico da parte dei passeggeri con disabilità, grazie a una migliore accessibilità delle fermate.

Sebbene queste proiezioni debbano ancora essere validate nella pratica, le prime indicazioni suggeriscono che i risultati siano in linea con le previsioni. Nel loro insieme, illustrano la portata dei benefici che il monitoraggio basato sull'IA potrebbe offrire se implementato su scala urbana e su periodi di tempo più lunghi.

Prossimi passi

Il sistema 3DAI™ è già utilizzato in diversi paesi europei per monitorare le condizioni stradali, l'illuminazione pubblica, la segnaletica stradale e altro ancora. Il progetto di Tauragė estende questa funzionalità alle fermate degli autobus, dimostrando come la stessa infrastruttura di IA possa supportare una gamma più ampia di risorse per il trasporto pubblico.

Il prossimo passo logico per questa implementazione è Vilnius, dove le fermate degli autobus sono soggette a livelli più elevati di vandalismo e usura. Questo contesto consente di testare in modo più ampio il rilevamento dei danni a pensiline, insegne e orari, espandendo il valore del sistema e facendo tesoro delle lezioni apprese a Tauragė. Le applicazioni future includono il rilevamento di vetri rotti, graffiti e cestini pieni. Questi problemi sono più comuni nelle grandi città e rappresentano una parte importante per mantenere gli ambienti del trasporto pubblico sicuri e accoglienti.

A medio termine, e oltre i confini della Lituania, questa funzionalità per le fermate degli autobus può essere facilmente estesa a comuni di ogni dimensione. Creando uno strato informativo costantemente aggiornato per le infrastrutture, le autorità possono sostituire indagini frammentarie e controlli manuali con approfondimenti basati sui dati. Ciò rende possibile pianificare la manutenzione in modo più efficiente, migliorare l'accessibilità e sostenere gli obiettivi climatici.

Questo segna una delle prime volte in cui un sistema basato sulla visione artificiale viene utilizzato per il monitoraggio delle fermate degli autobus. Posiziona Tauragė come pioniere nella gestione digitale delle infrastrutture nel trasporto pubblico e dimostra come i comuni più piccoli possano dare l'esempio alle grandi città e alle autorità nazionali.

”Il progetto di Tauragė è un ottimo esempio di quanto sia flessibile il sistema 3DAI™. Siamo passati dal non aver mai analizzato le fermate degli autobus al supportare il lavoro di manutenzione di una città in poche settimane. Dimostra come questa tecnologia possa adattarsi a diversi tipi di risorse e quanto velocemente possa iniziare a generare un valore reale.”

— Jonathan Selbie, CEO di Univrses
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Chi è Univrses

Univrses è un'azienda specializzata in computer vision e intelligenza artificiale che opera all'intersezione tra settore automobilistico e infrastrutture. L'azienda ha sviluppato software di percezione per i principali produttori di auto, con componenti già integrati in veicoli di serie come la Polestar 3 e la Volvo EX90. Forte di questa esperienza, Univrses ha esteso il proprio raggio d'azione alla gestione degli asset grazie alla tecnologia proprietaria 3DAI™, in grado di trasformare i dati video provenienti da veicoli comuni in informazioni strategiche su strade e altre infrastrutture. Oggi, 3DAI™ è utilizzata da autorità stradali nazionali e municipalità in diversi paesi europei per migliorare la sicurezza, ridurre i costi e sostenere gli obiettivi di sostenibilità.