In India, il concetto di digital twin non è più una curiosità tecnologica proiettata in un futuro lontano, ma una realtà in rapida evoluzione che sta trasformando il modo in cui le città affrontano problemi concreti legati alla pianificazione urbana, alla gestione delle infrastrutture e alla qualità della vita dei cittadini. Questo approccio innovativo, che combina modelli digitali altamente dettagliati delle città reali con l’intelligenza artificiale per analizzare dati in tempo reale e prevedere scenari futuri, rappresenta una delle frontiere più promettenti della smart city del XXI secolo.
Un digital twin urbano è essenzialmente una replica virtuale dinamica di una città fisica che riflette lo stato reale di infrastrutture, sistemi di trasporto, reti energetiche, risorse idriche e persino flussi di traffico e comportamenti umani. A livello operativo, questa tecnologia raccoglie informazioni da una vasta gamma di sensori, telecamere, sistemi Internet of Things (IoT) e dati geospaziali, e li integra in un modello digitale che può essere esplorato, analizzato e simulato. L’intelligenza artificiale potenzia questo modello, consentendo di estrarre pattern, fare previsioni e valutare l’impatto di scelte progettuali prima che vengano implementate sul terreno.
In molte città indiane le sfide urbane sono particolarmente complesse: un rapido afflusso di persone nelle aree metropolitane, infrastrutture spesso sotto pressione, sistemi di trasporto congestionati, qualità dell’aria in calo e risorse idriche sotto stress. In questo contesto, i digital twins aiutano le amministrazioni a trasformare montagne di dati in strumenti decisionali concreti. Queste repliche digitali non si limitano a rappresentare lo stato attuale di un’infrastruttura, ma permettono di simulare scenari futuri, testare modifiche di progetto e predire conseguenze potenziali. Ad esempio, prima di ridisegnare un incrocio stradale o introdurre una nuova linea di trasporto pubblico, i pianificatori possono osservare come questi cambiamenti influenzano il traffico, le emissioni e il comportamento dei cittadini attraverso simulazioni basate su dati reali.
Una delle applicazioni più visibili e innovative di queste tecnologie è nella gestione del traffico e della mobilità urbana. A Bangalore, per esempio, progetti di digital twin del sistema di trasporto sono stati sviluppati per creare una rappresentazione virtuale della rete stradale e delle dinamiche del traffico. Questi modelli considerano non solo i flussi veicolari, ma anche il comportamento umano, generando simulazioni più realistiche ed efficaci rispetto ai modelli tradizionali che assumono regole teoriche di movimento. Questo approccio consente di valutare con maggior precisione l’impatto di nuove infrastrutture, come la costruzione di ponti o la modifica di corsie stradali, prima di assumere costi e tempi reali di intervento.
Lo stesso principio si applica alla gestione delle risorse idriche e ad altre infrastrutture critiche. A Delhi, l’impiego di tecnologie basate su IA e digital twins per il monitoraggio delle reti idriche sta portando a una gestione più efficiente della distribuzione dell’acqua, all’individuazione precoce di perdite di pressione nelle condotte, al controllo dei trattamenti e persino alla risoluzione più rapida dei reclami dei cittadini. Mentre la tecnologia continua a maturare, progetti come questi offrono una visione di come sia possibile combinare dati in tempo reale, modelli predittivi e sistemi di automazione per migliorare la resilienza urbana e la qualità dei servizi pubblici.
La capacità di simulare scenari futuri è uno degli aspetti più potenti dei digital twins integrati con l‘intelligenza artificiale. Gli amministratori urbani possono valutare in anticipo come eventi estremi come inondazioni, ondate di calore o picchi di inquinamento influenzeranno la città, e possono quindi pianificare interventi proattivi piuttosto che reattivi. Questo tipo di simulazione predittiva si basa su modelli matematici e algoritmi di IA in grado di analizzare grandi flussi di dati, identificare pattern e suggerire soluzioni che vanno ben oltre le tradizionali dashboard statistiche.
Nonostante il potenziale enorme, l’adozione di questi sistemi non è senza sfide. In molte città indiane rimangono ostacoli significativi come la frammentazione dei dati, sistemi non integrati e una certa carenza di competenze analitiche all’interno delle amministrazioni locali. Secondo alcune analisi, la maggior parte delle città non ha ancora infrastrutture di dati pienamente integrate, e solo una parte relativamente piccola dei leader urbani si sente pienamente preparata ad utilizzare strumenti di intelligenza artificiale su larga scala nella gestione quotidiana delle loro città.
Eppure, nonostante queste difficoltà, alcune città stanno già facendo passi avanti concreti. Progetti premiati come quello realizzato a Varanasi, dove è stata creata una replica digitale tridimensionale a risoluzione elevata dell’intera area urbana, dimostrano come questi strumenti possano supportare decisioni di sviluppo urbano più intelligenti e reattive, mantenendo al contempo un equilibrio tra modernizzazione e conservazione del patrimonio storico.