La trasformazione delle città in ecosistemi intelligenti e sostenibili è una delle sfide più complesse della nostra epoca. Uno studio pubblicato su Nature propone un framework AI-driven che integra dati eterogenei per affrontare criticità come consumo energetico, qualità dell’aria e resilienza delle infrastrutture.
Il modello utilizza algoritmi di machine learning avanzati – Extra Trees, CatBoost, LightGbm – per elaborare dataset su energia, mobilità, edilizia e industria, raggiungendo performance predittive quasi perfette. Questo approccio consente di passare da una gestione reattiva a una governance predittiva, dove le decisioni sono guidate da insight in tempo reale.
Il concetto di smart city non è nuovo, ma la sua evoluzione verso la sostenibilità richiede un salto qualitativo: non basta digitalizzare i servizi, occorre renderli intelligenti e interconnessi. L’AI diventa così il collante tra infrastrutture fisiche e piattaforme digitali, trasformando dati grezzi in azioni concrete.
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Smart city, così l’AI diventa il motore delle città sostenibili e carbon-free
Uno studio pubblicato su Nature presenta un framework basato su intelligenza artificiale capace di integrare dati urbani complessi per ottimizzare energia, mobilità e infrastrutture, favorendo decisioni predittive e una governance più resiliente
Pubblicato il 14 nov 2025
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