🏙️ Urban Analyzer
2° Posto – GreenMind AI Hackathon 2025, Catania
Team: Richard Feynman Ruolo: Ideatore e Coautore
Nota: progetto realizzato a fini sperimentali durante l’Hackathon GreenMind AI 2025 promosso dal Comune di Catania. La seguente descrizione è pubblicata esclusivamente a fini di portfolio tecnico, senza finalità commerciali.
Panoramica
Urban Analyzer è un prototipo di framework software progettato per analizzare la vivibilità urbana integrando dati istituzionali (GIS) con informazioni provenienti da fonti partecipative. L’obiettivo era verificare la possibilità di costruire strumenti analitici a supporto della pianificazione territoriale basata su evidenze oggettive.
Il sistema utilizza tecniche di Intelligenza Artificiale e analisi geospaziale per trasformare dati eterogenei in indicatori sintetici e mappe interattive utili all’osservazione dei fenomeni urbani.
Obiettivi del Prototipo
Definire un modello di strumento analitico trasparente, fondato su tre componenti principali:
- City Livability Index (CLI): rappresentazione sintetica della vivibilità urbana tramite mappa di calore.
- Bot di raccolta segnalazioni: canale digitale per ricevere informazioni e osservazioni dai cittadini.
- Priority Intervention Index (PII): indice di priorità per la riqualificazione ambientale e infrastrutturale.
Architettura
Architettura a microservizi con moduli indipendenti e interoperabili:
- Backend: server Python/FastAPI con database PostgreSQL-PostGIS per la gestione dei dati geospaziali.
- Interfaccia Web: applicazione Svelte/TypeScript con mappa interattiva Leaflet.
- Bot Telegram: raccolta di segnalazioni geolocalizzate, analizzate da un modello linguistico (GPT-4o) per estrazione di entità e classificazione.
- Database SQL: script di modellazione dei dati e calcolo degli indici.
Indici di Analisi
| Indice | Descrizione | Esempi di Dati Utilizzati |
|---|---|---|
| ICLI – Institutional City Livability Index | Misura la vivibilità urbana a partire da dati strutturati ufficiali | Verde pubblico, densità abitativa, servizi, impermeabilizzazione del suolo |
| PCLI – Perceived City Livability Index | Analizza la percezione civica basandosi su fonti aperte e segnalazioni | OpenStreetMap, bot Telegram, distribuzione POI |
| PII – Priority Intervention Index | Sintetizza aree che richiedono interventi di riqualificazione territoriale | Combinazione di ICLI, PCLI e indicatori di opportunità |
Stack Tecnologico
- Backend: Python, FastAPI, GeoPandas, SQLAlchemy
- Frontend: Svelte, TypeScript, Leaflet, Tailwind CSS
- Database: PostgreSQL + PostGIS
- AI: OpenAI GPT-4o
- DevOps: Docker, Docker Compose, GitHub Actions (CI/CD)
Elementi di Innovazione
- Integrazione multidimensionale: correlazione tra dati istituzionali e osservazioni spontanee.
- Strumentazione partecipativa: utilizzo di canali digitali per ampliare la raccolta di dati empirici.
- Analisi basata su evidenze: trasformazione dei dati in indicatori di supporto alle decisioni pubbliche.
- Architettura modulare: replicabile e scalabile per altri contesti territoriali.
Note Finali
La presente scheda illustra esclusivamente le componenti progettuali e le competenze tecniche sviluppate durante l’evento. Non include codice sorgente né elementi proprietari.