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Progettazione di soluzioni di trasporto innovative: dagli ITS ai sistemi di trasporto di supporto al MaaS (Mobility as a Service)
Parole chiave ANALISI STATISTICA, DATA MINING, ANALISI NON LINEARI, RETI COMPLESSE, MODELLAZIONE E PROVE SPERIMENTALI, SISTEMI DI TRASPORTO INTELLIGENTI
Riferimenti CRISTINA PRONELLO
Gruppi di ricerca Transport Research for Innovation and Sustainability (TRIS)
Tipo tesi ANALISI DATI, DATA MINING, MOBILITÀ SOSTENIBILE, SISTEMI DI TRASPORTO, SPERIMENTALE E DI MODELLAZIONE, TRASPORTO PUBBLICO
Descrizione La tesi ha come obiettivo definire soluzioni di trasporto innovative utilizzando gli ITS (Intelligent Transport Systems) per affrontare il problema dei crescenti tagli al budget del trasporto pubblico.
A tal fine, ad esempio, la ricerca di nuovi metodi per la raccolta di dati sulla mobilità da fonti diverse potrebbe aiutare a comprendere i comportamenti di mobilità ed a proporre soluzioni su misura a diverse scale geografiche. Un altro esempio riguarda la progettazione della "mobilità come servizio" (Mobility as a service - MaaS), dove si possono offrire pacchetti di servizi incentrati sulla bigliettazione integrata.
Lo studente dovrà effettuare una diagnosi dei dati di trasporto relativi a:
- l'offerta (rete per tutte le modalità di trasporto), ricavando informazioni dalle fonti esistenti (geoportale, mappa multimodale, ecc.):
- domanda (mobilità), reperendo tutti i dati disponibili: dai social media (ad es. Twitter), dalle indagini esistenti, dalle convalide del trasporto pubblico (fornite dall'Autorità dei Trasporti), ecc.
In base alla diagnosi effettuata, l,o studente individuerà le lacune tra ciò che esiste ed una buona conoscenza dei modelli di trasporto sulle reti esistenti e proporrà possibili nuovi metodi di raccolta dati sulla mobilità: sensori sui veicoli, miglioramento delle app esistenti.
In parallelo, potrebbe utilizzare a Torino o in latre città un'app per raccogliere dati sui comportamenti di mobilità, insieme ai dati già raccolti in precedenza (vedi domanda):
- progettare un archivio di dati: un repository di dati utilizzando tecniche di data fusion;
- visualizzare i comportamenti di mobilità e confrontarli con l'offerta di trasporto;
- proporre interventi mirati a migliorare la mobilità delle persone utilizzando modalità di trasporto più sostenibili.
Conoscenze richieste Preferibilmente, le competenze necessarie sono la programmazione software, il data mining, lo sviluppo di algoritmi e, inoltre, lo sviluppo di app (non obbligatorio). Anche la conoscenza dei sistemi di trasporto è fondamentale per sfruttare al meglio le potenzialità dell'ICT.
Scadenza validita proposta 05/11/2025
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