La ricerca si focalizza all'interno di un filone tematico che pone al centro le questioni tecnologico-ambientali legate al nuovo paradigma dello sviluppo sostenibile formalizzato dall'Agenda 2030 e supportato dal recente Green City Approach (e il relativo Green Building Approach) lanciato dalla Comunità Europea in correlazione all'istituzione del Green City Capital Award.
Il nuovo paradigma di sviluppo sostenibile si traduce in un modello non lineare che mette a sistema fattori diversi. La sfida è oggi rappresentata dalla possibilità di misurare quanto una certa combinazione di fenomeni assicuri o meno la sostenibilità di un sistema complesso come può essere quello di una città.
Nello specifico lo studio si inserisce nel settore di ricerca scientifica sui sistemi avanzati di supporto alla decisione per la gestione dei distretti urbani per il perseguimento della neutralità carbonica adottando una metodologia di analisi e gestione dei dati urbani (Urban Dashboard) a sostegno delle moderne politiche urbane.
La complessità del sistema urbano può essere meglio compresa organizzando Parametri e Indicatori secondo modelli matematici in grado di esplicitare relazioni e interdipendenze tra fenomeni di varia natura analizzati al fine di raggiungere una migliore affidabilità informativa.
È infatti proprio sull¿analisi dei dati che oggi si gioca la partita più importante.
Nel 2016 la Commissione Statistica dell¿ONU ha definito 230 indicatori con i quali monitorare il percorso di avvicinamento ai 17 Obiettivi dell¿Agenda ma solo a una parte di essi sono stati associati dati utilizzabili direttamente, «si tratta d¿investire sia nel lavoro metodologico di definizione di talune grandezze, sia nella raccolta di dati, utilizzando metodi e tecniche moderne in grado di usare, per esempio, i big data o le informazioni derivanti dalle nuove fonti» (Giovannini, 2016).
Costruire modelli attendibili, in termini di `rilevanza¿ dei fattori considerati e di `individuazione¿ della correlazione e attribuzione dell¿importanza anche in relazione delle condizioni sotto cui variano nel tempo le dinamiche modellate ¿ insieme con la già attuale disponibilità di tecniche di ricerca operativa, delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning ¿ può rappresentare la strada per simulare rischi o potenzialità e per indirizzare meglio le scelte in un contesto futuro in rapidissima trasformazione.
Ed è proprio in relazione alla simulazione dei rischi e degli eventi di crisi che si avverte oggi l¿utilità di questi modelli previsionali. Prepararsi alla gestione di probabili prossimi shock, come quelli derivanti dal cambiamento climatico ¿ inondazioni più severe, siccità, ondate di calore, uragani e innalzamento del livello delle acque e della temperatura ¿ vuol dire anche poter indirizzare gli investimenti in infrastrutture e limitare gli impatti a livello sociale e umano. Per valutare e interpretare l¿ambiente urbano, che oggi viviamo, il nuovo paradigma dello sviluppo sostenibile richiede, quindi, innovazione digitale e tecnologie adeguate.
E' in relazione alla simulazione dei rischi e degli eventi di crisi che si avverte oggi l¿utilità di definire Parametri e Indicatori rilevanti al fine di costruire modelli previsionali affidabili.
Prepararsi alla gestione di probabili prossimi shock, come nuove pandemie o come quelli derivanti dal cambiamento climatico ¿ inondazioni più severe, siccità, ondate di calore, uragani e innalzamento del livello delle acque e della temperatura ¿ vuol dire anche poter indirizzare gli investimenti in infrastrutture e limitare gli impatti a livello sociale e umano.