Noonbolt: prima del veicolo, costruiamo i suoi sensi

Mauro Antico racconta la ricerca dietro Noonbolt Sensing: dai sistemi Human e Cabin ai dati ambientali dell’Urban Sensing, tra sicurezza, comfort e territorio.

Prima di iniziare: che cos’è oggi Noonbolt?

Noonbolt è un progetto industriale di Ricerca e Sviluppo finalizzato alla prototipazione di una nuova soluzione di mobilità avanzata. L’obiettivo finale del programma è arrivare alla realizzazione e validazione di un prototipo di e-bus elettrico software-defined, integrato con una piattaforma MaaS, sistemi IoT, architetture Edge-to-Cloud e tecnologie per la raccolta e l’elaborazione dei dati.

Il progetto comprende anche una forte componente di innovazione industriale: si stanno studiando processi basati su manifattura additiva large scale, materiali compositi e un modello produttivo a microfactory locali, con l’obiettivo di rendere in prospettiva la produzione più flessibile, personalizzabile e sostenibile.

È importante però distinguere l’obiettivo finale dallo stato attuale del progetto: oggi non stiamo ancora costruendo il veicolo. Siamo nella fase in cui vengono progettate, sviluppate e testate le diverse tecnologie che dovranno successivamente convergere nel prototipo. Tra le aree sulle quali il lavoro è già particolarmente concreto ci sono il software, il cloud, l’IoT e soprattutto i sistemi di Human, Cabin e Urban Sensing. Ed è proprio da qui che parte questa conversazione.

Mauro, chiarito questo punto, a che punto siamo oggi con Noonbolt?

Siamo in una fase in cui stiamo trasformando l’idea progettuale in componenti tecnologiche verificabili. Noonbolt nasce con un obiettivo molto ambizioso: non progettare semplicemente un mezzo elettrico, ma un veicolo che funzioni come una vera piattaforma digitale in movimento. Nell’abstract di progetto utilizziamo una definizione che sintetizza bene questa visione: il veicolo come un “device IoT” in movimento. Per arrivare a quel risultato dobbiamo però costruire e validare prima i diversi mattoni tecnologici: architettura software, comunicazione Edge-to-Cloud, telemetria, sensoristica, algoritmi di analisi e sistemi di sicurezza. Il sensing è uno dei primi ambiti nei quali questa idea sta diventando concreta.

Quando parliamo di sensing, cosa intendiamo esattamente?

Significa dare al sistema la capacità di acquisire informazioni su ciò che accade alle persone, all’interno del mezzo e nell’ambiente esterno. Abbiamo organizzato questa visione in tre grandi aree: Human Sensing, Cabin Sensing e Urban Sensing. L’Human Sensing riguarda principalmente il conducente e il suo stato di attenzione e benessere. Il Cabin Sensing riguarda invece l’ambiente interno del futuro veicolo e quindi il comfort e la qualità dello spazio nel quale viaggiano gli utenti. L’Urban Sensing porta il sistema fuori dal mezzo e utilizza la mobilità come strumento di osservazione del territorio. Sono tre livelli diversi, ma dal punto di vista tecnologico fanno parte dello stesso paradigma: sensori che producono dati, sistemi edge che li acquisiscono e li elaborano, servizi cloud che li organizzano e applicazioni che trasformano quei dati in informazioni utili.

Partiamo dall’Human Sensing. Su cosa state lavorando?

Uno dei primi casi di studio riguarda il monitoraggio di alcuni indicatori collegati allo stato di attenzione e affaticamento del conducente. Attraverso sistemi ottici, computer vision ed eventualmente eye tracking possiamo analizzare parametri come la direzione dello sguardo, la frequenza degli ammiccamenti e la percentuale di tempo in cui gli occhi rimangono chiusi. Tecnicamente incontriamo termini come gaze direction, blink rate e PERCLOS. A questi segnali possono essere associati dati fisiologici acquisiti attraverso dispositivi wearable, come ad esempio la frequenza cardiaca. Oggi il lavoro è soprattutto di testing e validazione: capire quali parametri siano realmente significativi, come combinarli e quali soglie possano generare un alert utile senza trasformare il sistema in qualcosa di invasivo. Ed è un tema fondamentale: la tecnologia deve supportare il conducente, non controllarlo.

Questo introduce anche un tema di privacy?

Assolutamente sì. Quando si lavora con dati relativi alle persone, il principio di privacy by design deve essere incorporato nell’architettura fin dall’inizio. L’obiettivo non è identificare o profilare il driver, ma riconoscere determinate condizioni operative e produrre informazioni utili alla sicurezza. È anche per questo che l’architettura Edge-to-Cloud è importante: alcune elaborazioni possono essere svolte direttamente a bordo, evitando di trasferire verso il cloud più dati del necessario. Tecnologia, cybersecurity e tutela della persona devono essere progettate insieme.

Passiamo al Cabin Sensing. Che cosa vogliamo conoscere dell’ambiente interno?

Il principio è simile, ma cambia l’oggetto dell’osservazione. Possiamo monitorare parametri come temperatura, umidità, CO₂, particolato e qualità dell’aria. Sono dati apparentemente semplici, ma se raccolti e interpretati correttamente possono raccontare molto sulla qualità dell’esperienza a bordo. In prospettiva un sistema di questo tipo potrebbe individuare condizioni non ottimali e comunicarle ai sistemi di bordo o alla piattaforma di gestione. Il tema per noi è il benessere dell’utente: un mezzo sostenibile non dovrebbe esserlo soltanto perché utilizza una propulsione elettrica. Dovrebbe essere anche uno spazio salubre e confortevole.

L’Urban Sensing porta invece il progetto su scala urbana. Come funziona?

Qui il concetto diventa particolarmente interessante. Un mezzo di trasporto percorre quotidianamente il territorio. Se dispone della sensoristica adeguata può diventare un nodo mobile di acquisizione dati. Possiamo immaginare di raccogliere informazioni ambientali lungo i percorsi: qualità dell’aria, particolato, temperatura, umidità e, più in generale, parametri associati alla qualità dell’ambiente urbano. Se questi dati sono georeferenziati, non abbiamo più soltanto una misurazione puntuale: possiamo iniziare a costruire una rappresentazione dinamica del territorio. Un singolo mezzo produce una sequenza di osservazioni. Una flotta può diventare una vera rete distribuita di sensing urbano.

Ed è qui che Noonbolt supera il concetto tradizionale di bus?

Esatto. Il bus rimane naturalmente il mezzo che trasporta le persone, ma può diventare contemporaneamente una piattaforma che genera dati utili. Questi dati possono avere valore per chi guida, per chi viaggia, per l’operatore di trasporto e, potenzialmente, per le amministrazioni e i territori. È la combinazione tra IoT, edge computing, cloud, data analytics e mobilità a rendere interessante il modello. Ed è coerente con uno degli elementi distintivi del progetto: il futuro mezzo dovrà essere software-defined, quindi progettato affinché molte delle sue funzionalità possano evolvere nel tempo attraverso software e aggiornamenti.

Quali sono le tecnologie e le competenze che stanno dietro Noonbolt?

Noonbolt integra competenze di sviluppo software, cloud architecture, data engineering, cybersecurity, UX, IoT, computer vision, machine learning e sistemi di sensing, cui si affiancano progressivamente professionalità automotive e meccatroniche. In questa convergenza contribuiscono anche le competenze delle altre realtà di Philmark Group, in particolare Philmark Informatica e Kalyte. Il valore nasce dal collegamento tra digitale e industria: algoritmi, sensori e dati vengono applicati a casi concreti, dal benessere del conducente al comfort a bordo e al monitoraggio dell’ambiente urbano. Il risultato atteso è una piattaforma tecnologica capace di andare oltre il semplice veicolo.

Se dovessi sintetizzare la filosofia che lega Human, Cabin e Urban Sensing?

Direi che il filo conduttore è il benessere delle persone. Human Sensing significa lavorare per il benessere e la sicurezza del driver. Cabin Sensing significa occuparsi della qualità dell’esperienza degli utenti. Urban Sensing significa allargare lo sguardo alle comunità e ai cittadini. Driver, utenti e cittadini rappresentano quindi tre livelli dello stesso progetto. La sfida di Noonbolt non è inserire più tecnologia possibile dentro un veicolo. La sfida è capire come utilizzare quella tecnologia per creare una mobilità più sicura, più sostenibile, più intelligente e più attenta alle persone.

Questi temi sono stati al centro del PhilTalk “Smart Mobility for Green Cities & Climate Health” del 23 settembre 2026, nell’ambito della Rome Future Week. Mauro Antico ha moderato il confronto tra esperti, imprese e mondo della ricerca sul rapporto tra mobilità intelligente, dati ambientali e benessere delle persone.