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Un algoritmo gestisce gli accessi alla Galleria Borghese

Un algoritmo per gestire in sicurezza l'affluenza alla Galleria Borghese: il sistema si deve a un team dell’Istituto per le applicazioni del calcolo “Mauro Picone” del Consiglio nazionale delle ricerche

Un algoritmo per gestire in sicurezza l’affluenza alla Galleria Borghese: il sistema si deve a un team dell’Istituto per le applicazioni del calcolo “Mauro Picone” del Consiglio nazionale delle ricerche

La scienza incontra l’arte alla Galleria Borghese di Roma dove, dai prossimi giorni, sarà inaugurato un nuovo sistema per la gestione dei flussi di visitatori nelle proprie sale espositive.

Il team di ricerca sulla dinamica delle folle, guidato da Emiliano Cristiani dell’Istituto per le applicazioni del calcolo “Mauro Picone” del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Iac), da anni si occupa di analisi, controllo e ottimizzazione della dinamica delle folle in ambienti strutturati.

Il problema della gestione dei visitatori richiede competenze multidisciplinari che vanno dalla psicologia, alla statistica, alla fisica dei sistemi complessi, alle tecniche di modellizzazione e ottimizzazione.

“Il progetto di ricerca è partito presso Galleria Borghese nel 2019”, racconta Cristiani, “dove abbiamo raccolto dati sugli spostamenti e i tempi di permanenza nelle sale mediante un sistema di ricevitori Bluetooth (dislocati in tutte le aree del Museo) e di trasmettitori distribuiti ai visitatori”. L’infrastruttura temporanea di rilevatori, così costruita all’interno della Galleria Borghese, ha permesso di tracciare in tempo reale il comportamento naturale dei fruitori del museo. “L’analisi dei dati”, continua il ricercatore del Cnr-Iac, “ci ha permesso di capire quali fossero i tempi di permanenza in ogni sala, i percorsi più seguiti e le sale più affollate”. Il team di ricerca ha poi creato un gemello digitale del museo che rende possibile simulare il movimento delle persone e misurare l’occupazione delle varie sale in ogni istante. Il simulatore permette di variare il numero di visitatori per turno di visita, la durata della visita, gli scaglioni di ingresso e la scelta delle entrate/uscite del museo. Un algoritmo di ottimizzazione ha, infine, calcolato i valori ottimali di tutti i parametri per massimizzare il numero di visitatori giornalieri, evitando però gli affollamenti eccessivi in ogni sala.

I vantaggi dell’uso di questo algoritmo per la Galleria Borghese saranno molteplici: diminuiranno le code in entrata nel Museo e si potrà aumentare il numero di biglietti disponibili per turno di visita. Questa nuova modalità di ingresso, grazie alla tecnologia messa a disposizione dal progetto di ricerca, tiene conto dei valori ottimali di tutti i parametri di accesso, permette di trovare il corretto bilanciamento tra numero di visitatori in entrata e presenza contemporanea nelle varie sale, evitando anche problematiche relative alla sicurezza.

Il flusso continuo, ma ottimizzato, di visitatori, eviterà, inoltre, le fluttuazioni termoigrometriche dovute alla chiusura e apertura dei turni di ingresso nelle sale museali, contribuendo così ad una migliore conservazione delle opere e delle sale.

Il team che ha sviluppato l’algoritmo è composto, oltre a Cristiani, anche da Alessandro Corbetta dell’Eindhoven University of Technology, Sara Suriano e Pietro Centorrino della Sapienza, Università di Roma e da Elia Onofri dell’Università Roma Tre e collaboratore dell’Iac. La ricerca si inserisce nel tema generale dei sistemi complessi, tema per il quale Giorgio Parisi è stato recentemente insignito del premio Nobel per la Fisica.

Pubblicazione di riferimento: P. Centorrino, A. Corbetta, E. Cristiani, E. Onofri, Managing crowded museums: visitors flow measurements, analysis, modeling, and optimization, Journal of Computational Science, 53 (2021), 101357 https://doi.org/10.1016/j.jocs.2021.101357 (open access)

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