Utilizzo dell’IA, con particolare attenzione ai dati e alla sostenibilità, per migliorare mobilità, ambiente ed energia.
L’iniziativa REG4IA-DEFAI risponde alle esigenze concrete del territorio padano e della macroarea lombardo veneta: criticità ambientali, eventi meteorologici estremi, infrastrutture di trasporto sotto pressione e mobilità congestionata; il tutto gravato da una frammentazione informativa che condiziona le scelte programmatiche. Il progetto mette l’intelligenza artificiale al servizio delle istituzioni attraverso un ecosistema federato di dati, modelli predittivi avanzati e strumenti di pianificazione energetica basati su simulazioni di possibili scenari. REG4IA DEFAI nasce dunque da bisogni reali e guarda al futuro con visione e responsabilità, per rispondere alle sfide ambientali, energetiche e di mobilità del nostro tempo.
Si tratta di una proposta pubblica innovativa che permette alle Amministrazioni di rafforzare le proprie politiche ambientali ed energetiche, aumentare la resilienza del territorio e sostenere una mobilità più efficiente, valorizzando al tempo stesso il ruolo pubblico nel governo dei dati e promuovendo un modello nazionale replicabile.
Il partenariato e gli stakeholder
Come Regione capofila, la Lombardia è impegnata a garantire che REG4IA DEFAI diventi un pilastro della trasformazione digitale del Paese, unendo innovazione, trasparenza e solidità istituzionale.
La collaborazione con la Regione Veneto, con ARPA, ARIA, Cefriel, con il Dipartimento per la Trasformazione Digitale e con le altre Regioni capofila rappresenta un esempio virtuoso di sinergia interistituzionale orientata a risultati di interesse generale replicabili su tutto il territorio nazionale.
Obiettivi e visione
La visione che guida le sperimentazioni delle due Regioni è quella di una Pubblica Amministrazione moderna, capace di utilizzare i dati e l’IA come strumenti di supporto alle decisioni, in grado di rafforzare la capacità delle Istituzioni di anticipare fenomeni complessi, valutare scenari alternativi e governare le implicazioni delle politiche pubbliche in ambiti ad alto impatto per cittadini e territori.
Il partenariato Lombardia–Veneto mira, dunque, a migliorare la governance dei dati ambientali e di mobilità, favorendone l’integrazione, l’interoperabilità e la qualità del dato, nonché a supportare la definizione di politiche tempestive ed efficaci. A tal fine si avvale di modelli predittivi e simulativi in grado di mettere in stretta relazione le analisi tecniche e i processi decisionali in capo alle Amministrazioni. Un ulteriore obiettivo del partenariato è quello promuovere modelli di riuso e standardizzazione, per facilitare la replicabilità delle soluzioni con le altre Regioni nel contesto nazionale.
Le sperimentazioni si articolano su tre ambiti fortemente interconnessi mediante la realizzazione di 3 diverse Proof of Concept (PoC) di supporto alle policy nei seguenti ambiti:
- Mobilità: lo sviluppo di modelli predittivi per monitorare ed ottimizzare le dinamiche del traffico;
- Energia ed emissioni: la costruzione di scenari what-if a supporto della pianificazione delle politiche energetiche
- Qualità dell’aria: lo sviluppo di un framework metodologico per il miglioramento della qualità dell'aria in Lombardia
- Mobilità
Uno dei principali casi d’uso riguarda lo sviluppo di modelli di previsione del traffico basati su reti neurali e tecniche di machine learning. Analizzando dati storici e in tempo quasi reale, le soluzioni sperimentate consentono di anticipare l’andamento dei flussi veicolari, individuare criticità ricorrenti e valutare l’impatto di interventi infrastrutturali o regolatori. Questi strumenti possono supportare la pianificazione della mobilità urbana ed extraurbana, la gestione di eventi straordinari o picchi di traffico e la valutazione di politiche di interventi per mobilità sostenibile e trasporto pubblico. - Energia ed emissioni
Il progetto sperimenta l’utilizzo di modelli di simulazione per costruire scenari what-if in ambito energetico, riconducibili a diversi ambiti del bilancio energetico regionale, con dashboard interattive per quantificare riduzioni CO₂ e ROI per il prossimo Piano Energetico Regionale, finalizzati a supportare politiche pubbliche mirate.
Attraverso l’analisi di variabili come consumi, produzione, mix energetico e comportamenti degli utenti, le amministrazioni possono esplorare scenari alternativi prima di assumere decisioni strategiche. Questo approccio consente di supportare politiche di transizione energetica più consapevoli; valutare l’impatto di misure di efficienza o incentivazione; integrare dati energetici con informazioni ambientali e territoriali. - Qualità dell’aria
Un ulteriore ambito di intervento riguarda il potenziamento dei modelli predittivi sulla qualità dell’aria, con l’obiettivo di anticipare situazioni critiche e supportare azioni preventive. L’integrazione di dati ambientali, meteorologici e di mobilità permette di migliorare l’accuratezza delle previsioni e di rendere più tempestive le risposte delle Amministrazioni.
L’obiettivo complessivo quindi si sintetizza nel rendere visibili, comprensibili e riusabili gli impatti concreti emergenti dalle Proof of Concept (PoC), promuovendo una transizione verso processi decisionali sempre più data-driven e accompagnando le amministrazioni locali nell’adozione consapevole delle tecnologie emergenti.
Oltre le PoC – un contributo strategico
Il contributo di Regione Lombardia al progetto, in aggiunta alla componente sperimentale realizzata in partenariato con Regione Veneto, include anche l’apporto di competenze specifiche finalizzate allo sviluppo di attività di comunicazione e divulgazione, allo scopo di tradurre analisi e risultati tecnici in messaggi chiari e accessibili per tutti gli stakeholder impattati da Reg4IA.
Un elemento distintivo del contributo lombardo è infatti l’attenzione alla dimensione del trasferimento della conoscenza, affinché i risultati delle PoC non rimangano confinati a contesti specialistici. In tale prospettiva assume rilievo anche la definizione dell’architettura di knowledge management, la costruzione di una tassonomia condivisa e la futura pubblicazione di modelli, dataset e linee guida per il riuso delle soluzioni sviluppate.
Particolare importanza viene data alla promozione di logiche interoperabili tra i vari Enti, approcci federati nella gestione dei dati, standard condivisi e modelli di riuso, in linea con le strategie nazionali e comunitarie.
Le attività di Open Innovation includono call4ideas e momenti strutturati di ascolto e condivisione, workshop di codesign con stakeholder pubblici e privati, animazione di community tematiche su IA, dati e sostenibilità. Tali iniziative sono finalizzate a favorire la partecipazione attiva, lo scambio di buone pratiche e la crescita di competenze all'interno delle Pubbliche Amministrazioni.
Le attività di capacity building rivolte alle Pubbliche Amministrazioni comprendono webinar e workshop tecnici su IA, interoperabilità e gestione dei dati, percorsi di coaching finalizzati a supportare l’adozione operativa delle soluzioni; iniziative aperte anche a PMI e cluster tecnologici.
