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10 Febbraio 2004

Gruppo Fisica dei Sistemi Complessi

Come risolvere il rompicapo della mobilità urbana? Un gruppo di Fisici ci ha provato ricorrendo alla matematica. Ecco il risultato.
una schermata di Mobilis "Mobilis in Mobile". Così Jules Verne definisce il mitico sottomarino Nautilus nel celebre romanzo d’avventura "20000 leghe sotto i mari". Qualcosa che si muove in qualcos’altro in movimento, un po’ come i veicoli nel traffico. Da qui l’idea di battezzare "Mobilis in Mobile" (MiM) il modello di simulazione della mobilità urbana realizzato dai  ricercatori del Gruppo di Fisica dei Sistemi Complessi. Niente di strano che dei fisici si occupino di traffico: quale migliore sfida per chi vuole indagare la complessità che tentare di domare la mobilità urbana - flusso caotico e zigzagante di pedoni, auto, mezzi pubblici e biciclette - che ogni giorno anima le città?

Attenzione però a non pensare che Mobilis sia soltanto un raffinato e affascinante videogioco matematico per accademici. Le complesse funzioni di calcolo probabilistico messe a punto dal  gruppo di Armando Bazzani, Massimiliano Capriotti, Bruno Giorgini, Graziano Servizi, Giorgio Turchetti e Giuseppina Melchiorre sono state elaborate per poter essere applicate attivamente nella progettazione di uno spazio urbano che sia "morbido e avvolgente come una coperta di lana". Il pubblico che ha assistito alla presentazione ufficiale del modello, martedì 3 febbraio 2004, ha potuto osservare in una simulazione al computer (vedi Allegati) uno studente, una casalinga, un professionista che in una qualunque giornata di inverno si recano in centro a Rimini (la città che ha accettato di collaborare alla messa a punto del modello), interagiscono con gli altri elementi della mobilità (pedoni, auto, mezzi pubblici), si spostano per la città e affollano i luoghi pubblici. Simulazioni come questa, confrontate con i dati messi a disposizione dall’amministrazione cittadina, hanno dimostrato di poter raggiungere un elevato livello di accuratezza e precisione.

Due infatti sono i punti di forza, fra loro collegati, di questo modello. Il primo è la capacità di descrivere il comportamento individuale di ogni singolo elemento della mobilità (anziché una media statistica dei comportamenti) in modo fine ed accurato. Il secondo è la possibilità di prevedere il comportamento dei singoli individui (sulla base del concetto di probabilità soggettiva di Bayes-de Finetti) tenendo conto di numerosi parametri di gradimento come l’accessibilità, la sicurezza e il piacere estetico del percorso. Parametri che, attraverso il contributo di psicologia e sociologia, potranno essere ulteriormente migliorati e ampliati.
   
Tanta potenza e versatilità, va detto, possono essere gestite da un computer appena più potente di un PC e possono venire incontro alle esigenze del piccolo borgo dell’Appennino come dell’agglomerato della Via Emilia. Insomma, la scienza ha fatto la sua parte: ora la palla passa alle amministrazioni.