La gestione della sicurezza urbana e dell’ordine pubblico nelle grandi metropoli rappresenta una sfida quotidiana, particolarmente complessa in una città vasta e ricca di aree ad alta densità come Roma. Per affrontare questa complessità con strumenti all’avanguardia, è stato lanciato il progetto SepAI (Security and Prevention with Artificial Intelligence), un’iniziativa ambiziosa che vede l’intelligenza artificiale entrare direttamente nel tessuto accademico capitolino per trasformarsi in uno strumento di prevenzione dei reati e di gestione della sicurezza. Questo esperimento, che coinvolge attivamente le principali università romane, segna un passo significativo verso un modello di sicurezza data-driven, basato sull’analisi predittiva.
Il tratto distintivo di SepAI è la sua natura di laboratorio di ricerca applicata. Non si tratta di una semplice importazione di tecnologia, ma di un progetto che nasce e si sviluppa all’interno del milieu accademico romano, coinvolgendo ricercatori e scienziati dell’AI che lavorano a stretto contatto con le istituzioni e le forze dell’ordine locali. Questo nesso tra sapere teorico e necessità operativa è fondamentale: l’università fornisce la competenza algoritmica per sviluppare modelli sofisticati, mentre le forze dell’ordine forniscono il contesto pratico e i dati necessari per addestrare i sistemi in modo che siano efficaci nel prevenire fenomeni reali.
La funzionalità centrale di SepAI non risiede nel mero monitoraggio, ma nella capacità di analisi predittiva. I modelli di intelligenza artificiale vengono alimentati con enormi quantità di dati eterogenei, che possono includere segnalazioni di reato storiche, flussi di mobilità urbana, dati sui trasporti pubblici e persino informazioni sul tessuto socio-economico delle diverse aree. L’AI processa questi big data per identificare schemi comportamentali e correlazioni statistiche invisibili all’analisi umana tradizionale. L’obiettivo è individuare i rischi emergenti e le specifiche aree geografiche o fasce orarie in cui è statisticamente più probabile che si verifichi un determinato tipo di attività criminale. Questo approccio consente alle autorità di dispensare le risorse di sicurezza in modo mirato e proattivo, intervenendo prima che il reato si compia, piuttosto che reagire a posteriori.
L’applicazione di SepAI assume un significato particolarmente rilevante all’interno dei contesti universitari stessi. I campus sono microcosmi urbani densi, con un elevato e costante flusso di persone, rendendoli spesso vulnerabili. L’AI può essere utilizzata per ottimizzare la sicurezza negli spazi condivisi, per gestire in modo intelligente il monitoraggio degli accessi e per analizzare le dinamiche di affollamento, migliorando non solo l’effettiva sicurezza, ma anche la percezione di protezione da parte di studenti e personale. Roma, con la sua estensione e la sua ricchezza di centri accademici, diventa così un vero e proprio banco di prova per dimostrare come l’AI sviluppata localmente possa contribuire a rendere più vivibile e sicuro l’ambiente urbano complesso. SepAI si propone dunque come un modello avanzato per le città italiane, dimostrando che la sicurezza del futuro sarà sempre più una questione di analisi dei dati e di collaborazione strategica tra la ricerca di punta e l’azione sul campo.