L’EMPA cataloga i veicoli in segmenti uniformi basati su caratteristiche simili grazie ad approcci matematici e tecniche di deep learning

Quanto consuma in media il parco veicoli di un Paese? E come cambia di anno in anno?
Con il crescente numero di veicoli elettrici in uso e sempre più modelli “crossover” che difficilmente possono essere assegnati a un segmento specifico di veicoli, l’analisi diventa sempre più difficile.
I ricercatori dell’EMPA in Svizzera analizzano le banche dati con metodi di deep learning, e possono fare affermazioni precise. In quale regione della Confederazione Elvetica circolano le auto più “grasse”? Che cosa possono fare gli acquirenti di automobili per ridurre il consumo di CO2?
Negli ultimi decenni ci sono stati grandi cambiamenti tecnici nelle nuove automobili. Questi sono particolarmente rilevanti in termini di dimensioni – le auto stanno diventando più grandi e più pesanti – così come è crescente la quota maggiore di SUV nei singoli segmenti di veicoli.
La classificazione in segmenti classici come “piccole”, “medie”, “medie superiori” e “lusso” non è più praticabile. Insieme alle cilindrate più piccole e alle migliori efficienze dei motori, questo rende sempre più difficile classificare i veicoli e quindi calcolare il consumo del parco automobilistico di una Nazione e i livelli di emissioni, anche per i legislatori.

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Le automobili elettriche ostacolano l’accuratezza dell’analisi

I ricercatori del Laboratorio Federale Svizzero per la Scienza e la Tecnologia dei Materiali sono ora stati in grado di dividere i veicoli in segmenti uniformi basati su caratteristiche simili grazie ad approcci matematici e con tecniche di deep learning, in quella che è da considerare una svolta importante!
L’obiettivo principale del progetto è quello di creare un prerequisito per determinare le future emissioni reali di CO2 del traffico stradale sulla base di un approccio puramente matematico.
In particolare, la crescente elettrificazione renderà presto molto difficile distinguere tra il consumo di energia nel trasporto stradale e l’impiego di energia stazionaria.
“Il metodo sviluppato all’EMPA permette di valutare separatamente le emissioni di CO2 e di eseguire un’accurata classificazione automatica dei veicoli analizzando grandi banche dati. Questo facilita l’analisi dei cambiamenti della flotta in un Paese, o in una grande azienda”, spiega Nagmeh Niroomand, che ha sviluppato il metodo.
Il nuovo metodo elimina i fattori soggettivi e basati sugli esperti, riducendo gli errori di classificazione e rendendo comparabili i database di tutto il mondo.
Per la Svizzera, Naghmeh Niroomand, Christian Bach e Miriam Elser hanno così potuto calcolare le emissioni medie di CO2 delle autovetture di nuova immatricolazione, che si discostano soltanto dell’1,1 per cento dalla stima ufficiale dell’Ufficio Federale dell’Energia (UFE).

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Il suggerimento green: ridurre la quota complessiva di SUV

Sulla base dei dati esaminati, gli esperti dell’EMPA hanno anche rilevato che nelle zone rurali, dove vive circa un terzo della popolazione svizzera, l’auto privata rimane il mezzo di trasporto più comune a causa della mancanza di alternative di trasporto interessanti.
Inoltre, nonostante l’elevata accettazione dei trasporti pubblici in Svizzera (59 per cento), due terzi dei chilometri totali dei passeggeri di un mezzo sono ancora percorsi in auto.
“I nostri risultati mostrano che le emissioni medie di CO2 delle diverse classi di veicoli variano notevolmente”, nota Naghmeh Niroomand.
Mentre un maggior numero di veicoli più piccoli ridurrebbe probabilmente le emissioni di CO2, il ricercatore sostiene che sarebbe più importante ridurre la quota di SUV o acquistare anche veicoli di potenza inferiore nella stessa classe di veicoli. Questo “decarbonizzerebbe” più efficacemente il parco auto della Svizzera.

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