Simulazione IA: tempi delle ambulanze ridotti del 14,5%

Su una strada di New York, un’ambulanza con la sirena accesa deve muoversi in un sistema del traffico progettato per i conducenti comuni. I ricercatori di NYU Tandon hanno ora realizzato un framework di IA che prevede con quale rapidità potrà attraversare il traffico cittadino, offrendo alla FDNY uno strumento virtuale per testare le strategie di intervento prima di modificare le strade nel mondo reale.

La pressione è misurabile. Il tempo medio di intervento della FDNY per le emergenze mediche è aumentato da circa 10,4 minuti nel 2015 a quasi 13,7 minuti nel 2023, con un incremento di quasi il 32%. Un’ambulanza può passare legalmente con il semaforo rosso e aggirare il traffico fermo, ma dipende comunque dal fatto che i conducenti nelle vicinanze riconoscano la sirena e le facciano spazio. Gli strumenti progettati per il traffico normale, tra cui Google Maps, non riescono a cogliere in modo affidabile questo comportamento.

Il team di ricerca ha realizzato un gemello digitale del traffico ad alta fedeltà che copre West Harlem e Morningside Heights, la zona M6 di intervento della FDNY. Il modello combina una simulazione dettagliata del traffico con dati reali sul traffico e dati GPS relativi a quasi 1.000 interventi di ambulanze della FDNY nel 2023. Fan Zuo, senior research associate di C2SMART, ha guidato il lavoro di simulazione e calibrazione; il team ha addestrato EMVAID a prevedere la velocità delle ambulanze sui singoli tratti stradali. Joseph Chow ha guidato la ricerca, con Kaan Ozbay, direttore di C2SMART, come autore senior.

Il modello ha rilevato che la velocità del traffico circostante era il principale fattore predittivo della velocità delle ambulanze, seguita dalla congestione. In generale, le strade a due corsie aiutavano le ambulanze a muoversi più rapidamente rispetto a quelle a una corsia, mentre l’aggiunta di altre corsie offriva pochi vantaggi ulteriori. Le strade con piste ciclabili non protette erano associate a velocità delle ambulanze leggermente più elevate, forse perché lasciavano ai veicoli di emergenza più spazio per superare il traffico fermo.

In concreto, i responsabili della pianificazione delle emergenze potrebbero usare il framework per confrontare le strategie in un quartiere virtuale prima di metterle in pratica. In una dimostrazione, un insieme ottimizzato di ubicazioni delle basi delle ambulanze ha ridotto del 14,5% il tempo di percorrenza previsto e ha aumentato dal 41% al 55% la quota di chiamate gestite da ambulanze basate nel quartiere. Il risultato non è una raccomandazione della FDNY: i ricercatori affermano che probabilmente sovrastima il miglioramento, perché le ambulanze potrebbero essere già impegnate in un intervento o rientrare dagli ospedali. I risultati sono rimasti stabili quando il team ha introdotto deliberatamente errori nelle previsioni, e C2SMART afferma che l’approccio potrebbe essere esteso oltre un singolo quartiere per stimare le velocità in tutta la città.