I passi della ricerca

ROMA – focus/ aise – Verde urbano, luce artificiale notturna e inquinamento atmosferico legato al traffico veicolare influiscono sul rischio di demenza precoce e sull’evoluzione dei sintomi nei pazienti già diagnosticati. È quanto emerge da DOUBTS, progetto di ricerca coordinato dal Politecnico di Milano con Università di Modena e Reggio Emilia e Università di Pavia. Lo studio utilizza dati ambientali ad alta risoluzione, inclusi dataset satellitari, e modelli statistici avanzati, applicati soprattutto alla provincia di Modena.
I risultati – spiega il Politecnico – mostrano che l’esposizione al benzene, indicatore dell’inquinamento da traffico, è associata a un aumento del rischio di demenza precoce, in particolare per il sottotipo Alzheimer. Allo stesso tempo, la presenza di spazi verdi urbani di qualità emerge come fattore protettivo, favorendo attività fisica e riduzione dello stress. Un risultato controintuitivo mostra invece che livelli molto elevati di verde urbano sono associati a un aumento del rischio di apatia nei pazienti già diagnosticati, fenomeno che può favorire isolamento sociale, tipico dei contesti poco urbanizzati.
Anche la luce artificiale notturna ha effetti complessi: se da un lato può essere associata a una maggiore vita sociale e quindi a una minore probabilità di insorgenza della malattia, dall’altro può aggravare sintomi neuropsichiatrici nei pazienti già affetti da demenza.
“Nel complesso, i risultati di DOUBTS indicano che la creazione di ambienti dementia-friendly richiede un approccio integrato”, commenta Andrea Rebecchi, Dipartimento di Architettura, Ingegneria delle Costruzioni e Ambiente Costruito. “. Il verde urbano deve essere progettato per evitare l’isolamento sociale, e l’inquinamento atmosferico e luminoso deve essere ridotto attraverso politiche di pianificazione urbana”.
Il team di ricerca è coordinato da Andrea Rebecchi e coinvolge Stefano Capolongo e Silvia Mangili (Politecnico di Milano), Tommaso Filippini e Marco Vinceti (Università di Modena e Reggio Emilia) e Anna Odone e Paola Bertuccio (Università di Pavia).
Sviluppare un sistema basato su una interfaccia di tipo conversazionale - molto simile ai chatbot basati sull’intelligenza artificiale già ampliamente utilizzati in altri ambiti - progettato per dialogare direttamente con il sistema energetico domestico. Questo è uno degli obiettivi del progetto europeo EU-DREAM, coordinato dall'Università di Porto, a cui ENEA ha contribuito coordinando la definizione di 22 casi d'uso, che vanno dall'ottimizzazione automatica dei flussi energetici domestici al dialogo in linguaggio naturale con i sistemi di gestione dell'energia. L’intelligenza artificiale conversazionale permetterà di guidare i consumatori verso scelte più consapevoli in campo energetico, con benefici concreti in termini di riduzione di consumi (e costi in bolletta) ed emissioni di CO2.
“Gli utenti potranno chiedere – vocalmente o in forma scritta – di ricevere degli insights sui propri consumi e sulla produzione degli impianti, senza necessità di compilare form o cercare informazioni seminascoste. Un’interazione semplice come quella proposta può aumentare la consapevolezza dei consumatori, con un impatto positivo su bollette e ambiente. Grazie al chatbot l’utente potrà anche impostare delle preferenze per il funzionamento della propria casa intelligente, ad esempio la temperatura degli ambienti o il momento di avvio degli elettrodomestici”, spiega Amedeo Buonanno, ricercatore del Laboratorio ENEA Smart grid e reti energetiche del Dipartimento Tecnologie energetiche e fonti rinnovabile.
Questa soluzione potrebbe rivelarsi estremamente utile anche per i membri delle comunità energetiche (CER), per conoscere rapidamente l’andamento dell’autoconsumo della CER stessa.
Sono stati già condotti test sperimentali, ma per arrivare a un’interfaccia accessibile a tutti e capace di semplificare la complessità dei mercati energetici bisognerà attendere la conclusione del progetto EU-DREAM a dicembre del prossimo anno. (focus\aise)