RESPOND -Resilience Enhancement through Simulation, Prediction and Optimisation of Network Disruptions
ProgettoRESPOND combina dati di mobilità in tempo reale e storici, gemelli digitali e un modello di rete multimodale aperto con l'intelligenza artificiale in un flusso di lavoro verificabile. L'IA discriminativa rileva le anomalie e stima l'impatto sui passeggeri per ciascuna modalità di trasporto; l'IA generativa elabora piani di risposta basati su dati concreti, informazioni per i passeggeri e raccomandazioni per la manutenzione preventiva; ogni azione viene approvata dal personale autorizzato. Un livello di governance definisce chi detiene il quadro situazionale condiviso e chi agisce quando, supportato da linee guida di emergenza, esercitazioni e formazione del personale. La soluzione è validata a TRL 6-7 in tre progetti pilota, ciascuno con almeno tre modalità di trasporto: accesso pendolare attraverso il Reno al sito BASF di Rhein-Neckar (Germania), il Digital Twin Evropská a Praga (Repubblica Ceca) e resilienza degli autobus urbani a Santander (Spagna), con un kit di formazione sviluppato in Italia. Insieme, coprono i viaggi urbani, suburbani e a lunga distanza e tutti i requisiti della richiesta. Obiettivi: riduzione di almeno il 20% dei ritardi dei passeggeri durante le interruzioni programmate e diffusione più rapida del 40% dei piani di risposta in caso di eventi imprevisti. RESPOND fornisce componenti open-source allineati con lo Spazio europeo dei dati sulla mobilità e un modello di governance trasferibile ad altre regioni europee e siti critici.