Novità Verso città più sicure con l'intelligenza artificiale che anticipa gli incidenti?
Un nuovo sistema sviluppato dalla NYU Tandon School of Engineering analizza i flussi video del traffico in tempo reale e individua situazioni pericolose prima che si trasformino in incidenti. Una tecnologia che potrebbe rivoluzionare la sicurezza stradale nelle grandi città, senza bisogno di nuove telecamere o sensori.
25.11.2025, 16:00
25.11.2025, 16:05
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Ogni giorno migliaia di telecamere controllano incroci e strade, registrano ore di filmati e accumulano dati preziosi che, nella maggior parte dei casi, restano inutilizzati.
L'analisi manuale è semplicemente impossibile. A colmare questa lacuna ci pensa SeeUnsafe, il nuovo sistema di intelligenza artificiale sviluppato dai ricercatori della NYU Tandon School of Engineering: uno strumento capace di leggere il traffico in tempo reale, riconoscere rischi imminenti e generare report immediati per le amministrazioni pubbliche.
Pubblicata su Accident Analysis and Prevention e premiata con il Vision Zero Research Award della città di New York, la tecnologia si basa su modelli multimodali avanzati in grado di comprendere immagini e descrizioni. Il risultato? Una lettura del traffico molto più accurata di qualsiasi sistema tradizionale.
Nei test effettuati su 249 scene stradali reali, SeeUnsafe ha classificato correttamente collisioni, quasi incidenti e situazioni normali con una precisione del 76,7%, mentre l'identificazione dei vari utenti della strada – automobilisti, ciclisti, pedoni – ha raggiunto l'87,5%. Numeri che confermano il potenziale del sistema come strumento di prevenzione.
«Tutte queste telecamere riprendono 24 ore su 24, ma nessuno potrebbe analizzare manualmente ciò che registrano», spiega il professor Kaan Ozbay, che guida il progetto. Con SeeUnsafe, invece, le autorità non hanno bisogno di competenze specialistiche né di nuove infrastrutture: la piattaforma lavora direttamente sui filmati già disponibili.
L'elemento più innovativo è l'approccio predittivo. La KI non si limita a segnalare un pericolo: ne individua il motivo. Riconosce schemi ricorrenti – incroci in cui auto e bici si sfiorano troppo spesso, manovre rischiose, condizioni meteorologiche che aumentano la probabilità di errore – e offre indicazioni utili per riprogettare la viabilità prima che il problema sfoci in un incidente.
Non mancano i limiti: scarsa illuminazione e qualità video influiscono sulla precisione. Ma proprio perché non richiede hardware aggiuntivo, SeeUnsafe resta una soluzione estremamente accessibile. Il team sta già lavorando alla sua evoluzione, immaginandola integrata anche nelle dashcam dei veicoli, per avvisi in tempo reale rivolti ai singoli automobilisti.
Se confermata su larga scala, questa tecnologia potrebbe cambiare il modo in cui le città interpretano la sicurezza stradale: dalla reazione all'incidente alla prevenzione intelligente, guidata da un'analisi continua e immediata dei dati. Un passo concreto verso strade più sicure, per tutti.
