Process Mining e Dati Auto: Decifriamo i Tuoi Viaggi Sensore per Sensore!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa di veramente affascinante che sta cambiando il modo in cui guardiamo ai nostri spostamenti: l’analisi dei dati dei veicoli attraverso una lente chiamata Process Mining. Sembra complicato? Tranquilli, vi guiderò passo passo in questo mondo dove i dati grezzi dei sensori si trasformano in storie comprensibili sui nostri viaggi.

L’Esplosione dei Dati nel Mondo Automotive

Viviamo in un’era digitale pazzesca, vero? E le nostre auto non sono da meno. I veicoli moderni sono zeppi di sensori che registrano continuamente un’infinità di informazioni: come stiamo guidando, cosa succede intorno a noi, lo stato del veicolo stesso. Pensate a velocità, accelerazione, angolo di sterzata, posizione GPS, attivazione degli assistenti alla guida… una vera miniera d’oro di dati!

Questi dati sono preziosissimi per la ricerca sulla mobilità e per lo sviluppo di veicoli sempre più intelligenti e sicuri. Ma c’è un “ma”. Analizzare questa mole enorme di dati, spesso eterogenei, registrati a frequenze altissime e pieni di correlazioni complesse, è una sfida non da poco. È qui che entra in gioco la mia passione: il Process Mining.

Cos’è il Process Mining in Parole Semplici?

Immaginate il Process Mining come una sorta di “moviola” super intelligente per i processi. Invece di analizzare una partita di calcio, analizza processi di business, flussi di lavoro o, nel nostro caso, i viaggi in auto! Si basa sui “log degli eventi”, delle tracce digitali che registrano cosa è successo, quando e in quale contesto (ad esempio, in quale specifico viaggio).

Partendo da questi log, il Process Mining ci permette di fare tre cose fantastiche:

• Process Discovery: Ricostruire automaticamente una mappa del processo reale, così com’è avvenuto, senza avere un modello predefinito. È come disegnare la mappa di un sentiero seguendo le impronte lasciate sul terreno.
• Conformance Checking: Confrontare il processo reale (le impronte) con un modello ideale o atteso (la mappa che avevamo in mente). Questo ci aiuta a scoprire deviazioni, colli di bottiglia o comportamenti inaspettati.
• Process Enhancement: Migliorare il processo esistente, magari rendendolo più efficiente o sicuro, basandosi sulle informazioni scoperte.

Applicare tutto questo ai dati dei veicoli apre prospettive incredibili. Invece di guardare un singolo valore di velocità, possiamo vedere l’intero viaggio come una sequenza di attività (accelerare, frenare, svoltare, mantenere la velocità, ecc.) e capire i pattern di guida, le abitudini e le loro variazioni.

La Sfida: Dai Sensori agli Eventi di Processo

Qui arriva il bello! Il Process Mining funziona alla grande con dati già strutturati come “eventi discreti” (es: “Ordine Creato”, “Pagamento Ricevuto”). Ma i dati dei sensori di un’auto sono per lo più flussi continui di numeri (es: velocità 53.4 km/h al secondo 10, 53.8 km/h al secondo 11…). Come trasformiamo questo flusso continuo in eventi significativi come “Accelerazione” o “Frenata Brusca”?

Questa è la lacuna metodologica che abbiamo cercato di colmare. Servono tecniche specifiche per “tradurre” i dati grezzi. Due concetti chiave ci vengono in aiuto:

• Activity Recognition (Riconoscimento delle Attività): Utilizza algoritmi (spesso di machine learning, ma anche basati su regole) per identificare attività significative dai dati dei sensori. Ad esempio, analizzando la sequenza di velocità e accelerazione, possiamo riconoscere una “Frenata”.
• Event Abstraction (Astrazione degli Eventi): Aggrega eventi molto granulari o sequenze di eventi semplici in attività di livello superiore, più significative per l’analisi del processo. Ad esempio, una sequenza di “cambio corsia a sinistra”, “mantenimento corsia”, “cambio corsia a destra” potrebbe essere astratta nell’evento “Sorpasso”.

Senza questi passaggi, rischieremmo di ottenere modelli di processo illeggibili, i cosiddetti “spaghetti model”, dove tutto è collegato a tutto.

La Nostra Pipeline: Un Percorso Sistematico

Per affrontare questa sfida in modo strutturato, abbiamo sviluppato una sorta di “catena di montaggio” (pipeline) per trasformare i dati grezzi dei veicoli in modelli di processo analizzabili. Ecco i passaggi principali:

1. Raccolta Dati

Si parte dalla raccolta dei dati. Abbiamo due fonti principali:

• Dati Interni al Veicolo: Velocità, accelerazione, angolo di sterzata, stato della batteria, uso degli assistenti alla guida, interazioni del guidatore (freni, acceleratore, infotainment…). Questi dati vengono solitamente letti dai sistemi di bus del veicolo (come il CAN bus).
• Dati Esterni di Contesto: Posizione GPS, dati sul traffico, condizioni meteo, limiti di velocità, tipo di strada… Questi dati arricchiscono l’analisi, permettendoci di capire *perché* certe manovre sono state eseguite (es: frenata brusca a causa del traffico improvviso).

Ovviamente, questi dati arrivano da fonti diverse, con formati e frequenze differenti. Il primo passo è quindi pulirli, sincronizzarli e metterli in un formato unico.

2. Activity Recognition ed Event Abstraction

È il cuore della trasformazione. Qui applichiamo le tecniche viste prima. Nel nostro prototipo iniziale, abbiamo usato un approccio basato su regole. Ad esempio:

• Se la velocità è 0 km/h -> Attività: “Fermo”
• Se la velocità è tra 1 e 30 km/h -> Attività: “Guida Lenta”
• Se l’angolo di sterzata supera i 10 gradi -> Attività: “Curva”
• Se la velocità supera il limite di velocità rilevato -> Attività: “Eccesso di Velocità”

Combinando queste regole e analizzando le sequenze temporali, possiamo identificare attività più complesse. Ad esempio, una sequenza di “Guida Veloce”, “Curva”, “Guida Veloce” potrebbe indicare una curva affrontata ad alta velocità. L’astrazione poi ci aiuta a raggruppare queste micro-attività in eventi più significativi per l’analisi del viaggio complessivo (la nostra “Process Instance”).

3. Creazione dell’Event Log

Una volta identificate le attività, le strutturiamo nel formato richiesto dal Process Mining: l’Event Log. Ogni evento nel log ha almeno tre informazioni fondamentali:

• Case ID: L’identificativo del processo a cui l’evento appartiene (es: l’ID univoco di un singolo viaggio).
• Activity Name: Il nome dell’attività riconosciuta (es: “Frenata”, “Accelerazione”, “Sorpasso”).
• Timestamp: Il momento esatto in cui l’attività è avvenuta.

4. Clustering dei Viaggi (Opzionale ma Utile)

Spesso, vogliamo analizzare pattern all’interno di viaggi simili. Pensate al tragitto casa-lavoro: lo facciamo quasi tutti i giorni. Abbiamo implementato un sistema di clustering geografico. Utilizzando la distanza Haversine (che calcola la distanza tra due punti su una sfera, come la Terra), raggruppiamo i viaggi che iniziano e finiscono in luoghi vicini (es: entro 100 metri). Ogni cluster rappresenta un “tipo” di viaggio (es: “Tragitto Lavoro”, “Spesa al Supermercato”). Questo ci permette di analizzare le varianti all’interno dello stesso tipo di viaggio.

5. Process Mining: La Magia dell’Analisi

Finalmente, con il nostro Event Log pronto (eventualmente diviso per cluster), possiamo applicare gli algoritmi di Process Mining! Abbiamo usato strumenti come:

• Inductive Miner: Ottimo per scoprire modelli di processo strutturati (come le Reti di Petri), che mostrano chiaramente il flusso, le scelte e i parallelismi.
• Heuristics Miner: Più robusto al “rumore” (eventi rari o anomali), si concentra sulle sequenze di attività più frequenti.
• Directly-Follows Graph (DFG) Miner: Crea una visualizzazione semplice e immediata che mostra quali attività seguono più frequentemente le altre. Perfetto per una prima esplorazione.

Questi algoritmi generano mappe visuali dei processi di guida, evidenziando i percorsi più comuni, le varianti, i punti critici.

Cosa Impariamo da Tutto Questo? Le Applicazioni Pratiche

Ok, bello tutto questo lavoro, ma a cosa serve? Le potenzialità sono enormi:

• Migliorare gli Assistenti alla Guida (ADAS): Capire quando e come i guidatori intervengono o come usano i sistemi attuali può aiutare a progettarne di migliori e più intuitivi.
• Guida Efficiente ed Ecologica: Identificare pattern di guida dispendiosi (accelerazioni brusche, frenate inutili) può portare a suggerimenti personalizzati per risparmiare carburante (o batteria!) e ridurre le emissioni.
• Sicurezza Stradale: Riconoscere manovre potenzialmente pericolose o situazioni ricorrenti che portano a rischi può aiutare nella prevenzione degli incidenti o nell’analisi post-incidente.
• Comprendere la Variabilità: Anche sullo stesso percorso (es: il tragitto casa-lavoro), non guidiamo mai esattamente allo stesso modo. Analizzare queste varianti ci dice molto sulle nostre abitudini e su come reagiamo a diverse condizioni (traffico, meteo).
• Gestione del Traffico: Analizzando i dati aggregati di molti veicoli, si potrebbero ottenere insight per ottimizzare i flussi di traffico.

Il Nostro Prototipo e i Primi Risultati

Abbiamo messo in pratica questa pipeline sviluppando un prototipo in Python, usando librerie fantastiche come Pandas, NumPy, Geopy, PM4Py e Streamlit per creare un’interfaccia interattiva. Lo abbiamo testato su un dataset reale fornito da una compagnia assicurativa: quasi 700 viaggi di una persona, registrati tra il 2022 e il 2023, per un totale di oltre 440.000 punti dati!

Abbiamo applicato il nostro riconoscimento attività basato su regole e il clustering geografico, identificando 34 cluster di viaggi simili. Analizzando il cluster più grande (45 viaggi con stesso punto di partenza e arrivo) con il Process Mining, abbiamo scoperto una cosa interessante: nonostante la somiglianza geografica, ogni singolo viaggio era una variante unica del processo! Questo dimostra l’enorme variabilità nel comportamento di guida reale. Le mappe generate (Reti di Petri e DFG) ci hanno permesso di visualizzare i flussi di attività più comuni e le deviazioni.

Limiti Attuali e Prospettive Future

Siamo onesti, questo è un campo di ricerca in evoluzione e il nostro approccio ha dei limiti. Il riconoscimento attività basato su regole è semplice ma può essere impreciso in situazioni complesse. Il clustering geografico basato solo su partenza/arrivo non considera le differenze nel percorso effettivo. I modelli generati, per ora, mostrano pattern di base.

Ma le prospettive future sono entusiasmanti! Stiamo lavorando per:

• Integrare Machine Learning per un riconoscimento attività più sofisticato e adattivo.
• Includere più dati di contesto (meteo, traffico in tempo reale, tipo di strada) per analisi più ricche.
• Migliorare il clustering per considerare anche la forma del percorso.
• Arricchire i modelli di processo con dati sulle performance (consumo energetico, tempo di percorrenza, livello di stress del guidatore?) per analisi multidimensionali.

Conclusione: Un Nuovo Sguardo sulla Guida

Il Process Mining applicato ai dati dei veicoli è molto più di un esercizio accademico. È un modo potente per trasformare la marea di dati grezzi generati dalle nostre auto in conoscenza utile. Ci permette di capire *come* guidiamo veramente, con tutte le nostre abitudini, efficienze e inefficienze. È un passo avanti fondamentale per rendere la guida più sicura, efficiente e magari anche più piacevole. Stiamo solo grattando la superficie, ma il potenziale per migliorare la mobilità del futuro è immenso!

Fonte: Springer