OpenCityTwin ia ce orașul are deja — strategii în PDF, planul de mobilitate, date deschise, hărți —
și le face vizibile, întrebabile și verificabile pe o singură hartă. Ca să răspunzi rapid la întrebarea
„pe ce ne bazăm când decidem?", fără să răsfoiești sute de pagini.
🏛️ Primarul / city managerul — pregătește o decizie
Apasă 📋 Prioritizare investiții smart city → primește în 30 de secunde zonele clasate, motivele
(câte probleme grave are fiecare), ce e deja acoperit de proiecte și primul pas concret pe fiecare zonă →
⬇ Raport → documentul cu surse merge direct la mapa de ședință.
📐 Urbanistul / arhitectul-șef — verifică un amplasament
Activează ⏱️ Izocronă → click pe locul unde se propune o creșă sau un punct de servicii →
vede instant ce e acoperit în 5/10/15 minute de mers pe jos. Cu 🧪 Simulează primește direct
impactul amplasamentului: câte zone și câți locuitori intră în raza de 15 minute și cu cât scade
distanța față de cel mai apropiat serviciu existent — argument calculat, nu „din ochi".
💶 Responsabilul de fonduri — fundamentează o finanțare
Apasă 📋 Vulnerabilitate climatică → primește zonele vulnerabile + datele măsurate (zile caniculare,
temperaturi, spațiu verde) + ce lipsește din date → copiază în secțiunea de fundamentare a cererii,
cu sursele citate.
Trage de cursorul 🎯 „Ce și-a propus orașul" (ex.: de la 12 km de piste în 2015 la ținta de 40 km în
2030) → întreabă „ce proiecte adresează poluarea?" → primește lista cu stadiul fiecăruia, cu surse
oficiale, nu opinii.
🏠 Cetățeanul — își înțelege cartierul
Click pe cartierul lui din listă → dosarul zonei: ce probleme sunt recunoscute oficial, ce proiecte
o vizează, ce indicatori o măsoară. Transparența devine navigabilă.
🎓 Universitatea / studentul — cercetare
Descarcă modelul orașului (JSON deschis, schemă publică) și șabloanele de întrebări urbane →
construiește analize proprii peste el, fără să refacă munca de colectare a datelor.
Platforma e instrument de înțelegere și fundamentare — nu ia decizii
în locul oamenilor și spune mereu ce nu știe (lacunele de date sunt declarate).
Ghid rapid
OpenCityTwin transformă datele și documentele unui oraș într-un strat de cunoaștere vizual și interogabil, cu surse pentru fiecare afirmație.
Cum folosești
📍 Încarcă orașul demo → apare orașul în 3D, cu locurile și subiectele lui: zone, proiecte, probleme, servicii.
Întreabă orașul în limbaj natural (sau folosește întrebările-exemplu). Răspunsul vine pe hartă, cu surse.
Straturi (panoul din dreapta) → alegi harta de bază și pornești/oprești clădirile 3D, relieful, heatmap-ul, straturile de modelare și punctele de pe hartă.
⏱️ Izocronă → click pe hartă pentru zona accesibilă în 5/10/15 min.
Caută un loc sau un subiect în listă; dai click pe el → harta zboară acolo.
Izocronă — zona pe care o poți atinge într-un timp dat (ex. 15 min pe jos).
Heatmap de risc — zonele în care se concentrează problemele, ponderate după severitate.
Calitate date — cât de complet și de sigur este modelul (0–100%). Lacunele sunt declarate explicit.
Ipoteză — valoare estimată de AI, nu preluată direct dintr-o sursă (marcată distinct pe hartă).
Logica tehnică (cum funcționează)
Arhitectura are patru straturi, toate open-source:
Ingestie — documentele publice (PDF), datele deschise și geometria reală din OpenStreetMap intră printr-un lanț de conectori; entitățile sunt extrase cu ajutorul unui model lingvistic și validate pe baza unei scheme deschise.
Modelul semantic al orașului — orașul este reprezentat prin entități și relații: zone, proiecte, servicii, probleme, indicatori. Fiecare informație are proveniență: sursa, gradul de încredere și, acolo unde este cazul, marcajul de ipoteză.
Raționament bazat pe dovezi — AI-ul răspunde DOAR pe baza modelului orașului, ghidat de șabloane standardizate de întrebări urbane (Urban Prompt Protocol) și de fapte spațiale precalculate (distanțe, apartenența la izocrone). Identificatorii inventați sunt filtrați automat; ceea ce lipsește din date devine „lacună declarată", nu invenție.
Hartă și decizie — răspunsul se vede: entități evidențiate, straturi de modelare (trafic, accesibilitate, aer), relief 3D.
Fundament metodologic (academic)
Modelarea transporturilor — fluxurile afișate urmează logica modelului clasic în patru pași (generarea deplasărilor → distribuția → repartiția modală → alocarea pe rețea), cu valori preluate din Planul de Mobilitate Urbană Durabilă (PMUD/SUMP) al orașului.
Accesibilitate cumulativă — izocronele (5/10/15 minute) sunt calculate prin rutare pe rețeaua stradală reală, metodă standard în planificarea „orașului de 15 minute".
Proveniență și incertitudine — fiecare răspuns separă faptele de ipoteze și raportează un grad de încredere calibrat după acoperirea datelor, principiu preluat din practica științei deschise (datele FAIR).
Simulare „ce-ar fi dacă" — butonul 🧪 Simulează calculează impactul unui amplasament nou asupra accesibilității (izocrone reale + comparație cu distanțele actuale către servicii) — treapta predictivă a unui geamăn digital, aplicată onest: impact spațial, nu cerere estimată.
Cadrul „gemenilor digitali locali" — abordarea urmează direcția Comisiei Europene și a Open Geospatial Consortium (Local Digital Twins): se pornește de la datele existente, nu de la senzori costisitori.
Despre
OpenCityTwin este un produs open-source (Apache-2.0) dezvoltat de
Asociația Română pentru Smart City (ARSC) —
România este primul laborator, dar produsul este gândit global din prima zi.