Strade al 100% monitorate e tempi record di rilevamento incidenti grazie alla piattaforma IA di Valerann che sta riscuotendo successi nel mondo
di FABRIZIO APOSTOLO
La notizia, in primo luogo, sono i dati: 100% di network stradale monitorato, 93% di riduzione del “rumore”, oltre il 95% di incidenti stradali rilevati e classificati in meno di 5 minuti, per concludere con una riduzione dei tempi di risposta del 25% rispetto a soluzioni tradizionali. Questi numeri ci dicono, fondamentalmente, due cose. La prima: è possibile, oggi, controllare capillarmente quanto avviene – istante per istante – lungo un’infrastruttura viaria in funzione della migliore prevenzione possibile dei sinistri stradali. La seconda: anche nei casi malaugurati che questi avvengano, l’intervento dei gestori può andare a colpo sicuro, ovvero senza perdere secondi preziosi, e diventare efficace in tempi più che rapidi. Come possono essere raggiunti questi obiettivi? Grazie all’innovazione tecnologica nel campo del monitoraggio della circolazione e, in particolare, grazie a un “approccio ai dati” (eccoli di ritorno) davvero rivoluzionario.
Innovazione pura
La storia che vogliamo raccontarvi è quella di Valerann, un’azienda giovanissima ma già con un curriculum pieno di medaglie conquistate sul campo, ovvero nella sua attività di supporto high-tech ai gestori autostradali e stradali. L’azienda, che ha sede ed engineering a Tel Aviv (Israele) e Londra (UK) e uffici commerciali in USA e Spagna, ha avviato lo sviluppo della sua piattaforma ATMS (Advanced Traffic Management System), Lanternn by Valerann, nel settembre 2021, esattamente due anni or sono. Il gradimento ottenuto nei mesi successivi è stato da autentico “boom tecnologico”, con casi applicativi di successo registrati in Spagna (AP-53, Galizia), Israele (Ayalon Highway, Tel Aviv), Costarica (Ruta 27), Peru (Lima Express), Cile (Autostrada Costa Arauco, si veda al proposito il nostro approfondimento a questo link), USA (Pocahontas Parkway) e UK, dove la piattaforma è stata implementata in occasione degli Europei femminili di calcio del 2022 nell’ambito di un progetto di monitoraggio e gestione della viabilità sviluppato in collaborazione con l’ESA, l’Agenzia Spaziale Europea. Nell’occasione, la sua tecnologia satellitare “ha dialogato” con la citata piattaforma Valerann (in sigla LvC) di Intelligenza Artificiale per l’analisi del traffico in tempo reale (vai all’approfondimento).
Il “caso Valerann”, in virtù dei suoi risultati e del suo approccio – generare sicurezza stradale attraverso l’innovazione – è un esempio di connessione che rientra in pieno nello spirito di VISIONJ e che abbiamo scelto di approfondire, in ragione della partecipazione dell’azienda anglo-israeliana, anche come sponsor, ai meeting dell’ASECAP, l’associazione delle autostrade europee a pedaggio, i cui ASECAP Days si aprono proprio oggi, 18 settembre, a Istanbul, in Turchia. Domani 19 settembre, oltre ai numerosi interventi il cui dettaglio potete trovare a questo link, è prevista anche una sessione di poster in cui interverrà il cofondatore di Valerann Michael Vardi, con un intervento dal titolo “Using AI to Reduce Traffic-Related Fatalities: Enhancing Situational Awareness and Proactive Traffic Management | Impiegare l’IA per ridurre i decessi legati al traffico: migliorare la consapevolezza delle situazioni e rendere la gestione del traffico proattiva”. Per conoscere meglio il suo pensiero, trovate a questo link un’intervista che Vardi ha rilasciato alla London Business School. Il giorno successivo, 20 settembre, sarà quindi la volta di Jacob Rainbow, sempre Valerann, con l’intervento dal titolo “Accidents as Seen Through the Lens of Real Time Data and how we can learn from them | Gli incidenti visti attraverso la lente dei dati in tempo reale e cosa possiamo imparare da essi”.
Tecnologia avanzata
Ma come funziona la piattaforma Valerann? Occorre partire, come abbiamo fatto anche sulle nostre pagine digitali, per esempio a questo link, dal concetto di Deep Data Fusion, ovvero la multi-analisi di enormi quantità di dati provenienti da diverse fonti in tempo reale (stiamo parlando, si stima, di circa 100 milioni di dati al giorno processati in real time) con simultanea “trasformazione” (che comprende la pulizia dei rumori) in informazioni puntuali e notifiche estremamente mirate al servizio degli operatori dei centri di controllo del traffico.
Raccolta dati
A monte del processo, uno dei punti di forza della soluzione Valerann è senz’altro la raccolta dei dati, che avviene ad amplissimo spettro. Questi, infatti, arrivano sia direttamente dalle infrastrutture tecnologiche già a disposizione del gestore (radar, telecamere, sensori e via dicendo), con cui la piattaforma Valerann si integra, sia da ulteriori fonti (stazioni meteo, app di navigazione, veicoli connessi, mappe e molto, moltissimo altro).
In aggiunta, va sottolineato il fatto che il sistema tiene in debito conto anche le serie storiche, andando a ritroso, nella raccolta e successiva analisi, anche di 10 anni quando è possibile: un “ingrediente” che può diventare davvero un parametro fondamentale nel processo di valutazione del rischio.
Lungo ogni strada
Prima di entrare nel vivo dell’aspetto dell’elaborazione e poi della destinazione del dato, vale la pena aggiungere che la tecnologia Valerann può risultare efficace sia in contesti ad alta infrastrutturazione tech come sono le autostrade a pedaggio, sia nel caso di reti viarie gerarchicamente inferiori, dalle provinciali alle strade comunali. Questo proprio in ragione del vastissimo spettro di fonti a disposizione. Proprio mentre scriviamo, tra l’altro, Valerann sta sviluppando un progetto per un’autorità governativa teso a mettere a confronto la raccolta e analisi dati in due contesti infrastrutturali molto diversi quanto a dotazioni tecnologiche. L’obiettivo: consolidare ulteriormente quello che è già un dato di fatto: ovvero poter mappare realisticamente ogni tipo di contesto viario, in tutto il pianeta.
Per tutti i budget
Questo approccio democratico trova un’ulteriore sponda anche nella fattibilità economica delle implementazioni: per il fatto che queste avvengono totalmente da remoto, da Londra o Tel Aviv, e in cloud – sottolineano da Valerann – ovvero senza dover inviare ingegneri sul campo, sono gestibili anche progetti a basso budget.
Valore aggiunto “elaborazione”
Fonti dal campo, fonti diffuse, mappatura completa dello spazio e del tempo. Dati da telecamere, veicoli di gestione della viabilità o preposti alle manutenzioni, sensori, web, ma anche che provengono dai produttori di autoveicoli e dagli stessi utenti. Milioni di dati. E ora? Ora arriva il bello, perché si tratta sempre di materiale grezzo, da selezionare, pulire, incrociare, validare. È il “mestiere”, questo, del sistema di intelligenza artificiale sviluppato da Valerann, una piattaforma che opera – su una mole incredibile di dati e in frazioni di secondo – un po’ come fanno il detective consumato o il giornalista d’inchiesta, diradando le nebbie e determinando alla lettera natura, causa e localizzazione di ogni evento stradale.
“Non raccogliamo semplicemente i dati – spiegano da Valerann – ma li analizziamo accuratamente, per esempio escludendo i doppioni, pulendoli a fondo e incrociando le fonti, contemporanee e anche storiche, in modo da comprovare la veridicità di un fatto che sta accadendo, perché tutto questo avviene in tempo reale”. Valerann ha brevettato una serie di algoritmi in grado di “svelare” l’identità di un veicolo fermo o di rilevare luci di emergenza in un contesto di scarsa visibilità. Di vedere cose, in pratica, invisibili all’occhio umano, eliminando ogni punto cieco in qualsiasi contesto e giungendo dunque alla definizione di un quadro dettagliato, istantaneo e certo, da cui attingere preziosissime indicazioni operative.
Connessione sistema-operatore
La connessione finale di cui vogliamo rendere conto è proprio quella – di cui abbiamo potuto fare esperienza attraverso una dettagliata demo con situazioni reali – che si ingenera tra piattaforma tecnologica e operatore del centro di controllo, che si trova a detenere un know how potenziato circa la situazione del traffico e i rischi ad essa connessi. Il sistema, infatti, attraverso colori, pittogrammi, notifiche e quant’altro delinea costantemente i livelli di rischio, collegati per esempio a congestioni, condizioni meteo, visibilità, contesti peculiari come quelli legati a transiti su ponti o in galleria. E indica, per di più, le modalità operative che l’operatore potrebbe adottare per scongiurare fatalità, come i rinforzi della segnaletica nell’area, gli itinerari alternativi o gli avvisi al personale di viabilità.
Le fattispecie sono molteplici: se la coda aumenta e la visibilità è scarsa può trattarsi di un fatto “normale”, se invece il cielo è limpido il livello di warning si alza, perché forse non vi sarebbe ragione per andare così piano e la coda può risultare anomala. Come appurato dall’incrocio di numerosi altri parametri, su tutti le serie storiche legate a quel punto, a quel giorno, a quell’ora, a quella stagionalità. L’operatore, avvisato, può zoomare o retrodatare la visione, per capire e approfondire, sempre debitamente assistito dal sistema, per quindi prendere una decisione proattiva.
Un altro esempio: il sistema è in grado di calcolare minuziosamente i livelli di rischio connessi al possibile errore umano, procedendo nello stesso modo, ovvero “scansendo”, come in un film di fantascienza, milioni di dati sulle lunghezze medie di percorrenza storiche, sulla tipologia di utenti (traffico turistico, commerciale, eccetera), sui livelli di intensità della luce in quel determinato periodo dell’anno e via discorrendo.
Dalla quantità alla qualità
Quantità e qualità, dunque. Due fattori che rappresentano il primo il punto di partenza e il secondo quello di arrivo di una tecnologia avanzatissima concepita per aumentare gli standard di sicurezza, che scioglie i dubbi e svela gli arcani, unendo passato, presente e futuro, che auspichiamo tutti sempre più privo di incidenti stradali e sempre più popolato da soluzioni come quelle sviluppate da Valerann.
Scopri le case history Valerann
Vai all’edizione solo in inglese disponibile anche qui di seguito
| ENGLISH EDITION
The Intelligence of Road Traffic Safety
Total road coverage combined with unrivalled incident detection times: Valerann’s globally successful new AI platform goes straight to the heart of the data
First and foremost, let’s start with the all-important data: 100% of the road network monitored; 93% noise reduction; over 95% of road accidents detected and classified in under 5 minutes, concluding with a 25% reduction in response times compared to traditional solutions.
Essentially, these numbers tell us two things. Firstly, today it is possible to meticulously control what happens – moment by moment – along a road network with the aim of achieving the best possible levels of prevention of road accidents. Secondly, even in the unfortunate cases where these accidents do occur, the intervention of the operators can be vital, meaning that precious seconds aren’t wasted and the decision-making process is significantly more rapid and effective.
So, how can these goals be achieved? It’s all thanks to remarkable technological innovation in the field of traffic monitoring and, in particular, thanks to a truly revolutionary “data approach”.
Pure Innovation
The story we want to tell you is about Valerann, a very young company but one that already has a resume dripping with industry awards for its high-tech support activity for highway authorities and road operators.
The company, headquartered and engineered in Tel Aviv (Israel) and London (UK) and with commercial offices in the USA and Spain, began developing its ATMS (Advanced Traffic Management System), Lanternn by Valerann™, in September 2021, exactly two years ago. The acclaim received in the subsequent months has been a real “technological boom”, with successful application cases recorded in Spain (AP-53, Galicia), Israel (Ayalon Highway, Tel Aviv), Costa Rica (Ruta 27), Peru (Lima Express), Chile (Costa Arauco Highway, see our in-depth look at this link), USA (Pocahontas Parkway), and the UK (Milton Keynes), where the platform was implemented on the occasion of the 2022 UEFA Women’s Football Championships as part of a traffic monitoring and management project developed in collaboration with ESA, the European Space Agency.
On that occasion, its satellite technology “dialogued” with the aforementioned Valerann platform’s (abbreviated as LbV) Artificial Intelligence for real-time traffic analysis (go to the in-depth study).
The “Valerann case”, by virtue of its results and approach – generating road safety through innovation – is an example of a connection that fully embodies the spirit of VISIONJ and one that we have chosen to explore, due to the participation of the Anglo-Israeli company, as a sponsor, at ASECAP’s (the association of European toll operators) annual ASECAP Days event that opens today, September 18, in Istanbul, Turkey.
Tomorrow, September 19, in addition to numerous interventions whose details can be found at this link, a poster session is also planned in which Valerann co-founder Michael Vardi will speak, with a presentation entitled “Using AI to Reduce Traffic-Related Fatalities: Enhancing Situational Awareness and Proactive Traffic Management”. To better understand his thinking, click the link below to watch an interview that Vardi gave to the London Business School.
The following day, September 20, it will be the turn of Vardi’s Valerann colleague Jacob Rainbow, with a speech entitled “Accidents as Seen Through the Lens of Real Time Data and how we can learn from them”.
Advanced Technology
But how does the Valerann platform work? It all starts (as we have also done on the digital pages of VISIONJ, for example at this link) with the concept of Deep Data Fusion.
This is the multi-level analysis of enormous volumes of data from various disparate sources in real time (we are talking, it is estimated, about 100 million data points processed in real time per day) with simultaneous “transformation” (which includes noise cleaning) into precise information and extremely targeted notifications for the service of traffic control centre operators.
Data Collection
At the beginning of the process, one of the strengths of the Valerann solution is undoubtedly the data collection, which occurs on a very wide spectrum. The data comes both directly from the roadside infrastructure already available to the operators (radar, cameras, sensors, etc.), with which the Valerann platform integrates, and from additional sources (weather stations, navigation apps, connected vehicles, maps, and much more).
In addition, it should be emphasized that the system also takes historical data into the equation, going back, in the collection and subsequent analysis, as far as 10 years where possible: an “ingredient” that can really become a fundamental parameter in the risk assessment process.
Along Every Road
Before getting to the heart of the aspect of data processing and then its destination, it is necessary to dwell for a moment on one of the other key strengths of Valerann’s proposal, namely the brand new software, Lanternn by Valerann™, which is called upon to perform the function of “interpreter” of all the data collected.
In fact, it performs a task of extreme precision that, also thanks to the support of machine learning algorithms, takes into account the particularities and peculiarities of each road infrastructure. In essence, the system is tailored to each “road” reality and each different context, allowing for monitoring that is never the same, but continuously updated according to the specific characteristics and needs of each road infrastructure.
What follows, therefore, is a “cleaning” of the data that before being sent to the control room is subjected to the process of “enrichment” and “filtering”, so that the traffic operators can have the best possible information to manage the road system.
To a Safer World
From here, a new era has begun in the field of road safety, in the name of accident prevention and in the key of sustainability. The Valerann project, in addition to the clear objective of improving safety, has the ambition to introduce a real revolution in the way we understand road infrastructure, transforming them from mere “streets” into authentic “smart roads”, with benefits that could also extend to the environment, considering the contribution that could come from the more efficient management of traffic flows.
This is a vision that deserves attention; a vision that could really take us, finally, to a safer world.
