Integrazione di intelligenza artificiale e big data nella manutenzione e sicurezza delle infrastrutture di ponti e viadotti

 di Veronica M. Pruinelli, Avvocato

L’Intelligenza Artificiale e i Big Data stanno assumendo un ruolo sempre più rilevante nel campo dell’ingegneria civile, con applicazioni che spaziano dalla manutenzione alla sicurezza delle infrastrutture, in particolare ponti e viadotti. Le tecnologie all'avanguardia sfruttano sistemi di AI per la raccolta, l'archiviazione e l'analisi dei dati strutturali.
I ponti sono attrezzati con sensori IoT¹ che monitorano parametri critici come vibrazioni, inclinazioni e condizioni ambientali. Questi sensori, insieme a droni e tecnologie satellitari, forniscono dati in tempo reale, che vengono poi elaborati tramite algoritmi di AI. L'AI è in grado di identificare segnali di deterioramento strutturale, grazie alla sua capacità di riconoscere pattern nei dati, facilitando la manutenzione predittiva.

Principi di Monitoraggio Predittivo e Controllo Attivo
La manutenzione predittiva sostituisce la tradizionale manutenzione correttiva grazie alla capacità dell'AI di analizzare dati complessi e prevedere futuri guasti strutturali. Il monitoraggio attivo sfrutta i progressi nel data mining² e nel machine learning³, integrando sensori avanzati come accelerometri, inclinometri, estensimetri e sensori acustici.

Automazione del Structural Health Monitoring (SHM)
L'automazione dei processi di SHM tramite machine learning consente una valutazione continua e accurata delle condizioni strutturali. L'AI apprende dalle relazioni emergenti nei dati monitorati, migliorando la capacità di individuare segnali deboli che indicano potenziali problemi. Questo processo riduce la dipendenza dall'intervento umano e aumenta l'affidabilità del monitoraggio.

Applicazioni e Prospettive Future
In Italia, dove il monitoraggio delle infrastrutture è spesso insufficiente, l'integrazione di AI e Big Data potrebbe migliorare significativamente la sicurezza delle infrastrutture e ridurre i costi di manutenzione. Con oltre 11.000 tra ponti e viadotti presenti sul nostro territorio, l'adozione di queste tecnologie è essenziale per garantire la sicurezza a lungo termine.

Il futuro prevede l'implementazione diffusa di sensori IoT e l'analisi automatica e continua dei dati strutturali tramite AI. Questo approccio permetterà di elaborare previsioni accurate sui comportamenti delle strutture e fornire indicazioni precise sugli interventi necessari, rendendo le infrastrutture più sicure e resilienti.

[1] L'Internet of Things (“IoT”) è una rete di oggetti e dispositivi connessi (detti “cose”) dotati di sensori (e altre tecnologie) che consentono loro di trasmettere e ricevere dati, da e verso altre cose e sistemi.

[2] L'estrazione di dati o data mining è l'insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l'estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati (es. banche dati, data warehouse, ecc.), attraverso metodi automatici o semi-automatici (es. apprendimento automatico) e l'utilizzo scientifico, aziendale, industriale o operativo delle stesse.

[3] cd “Apprendimento Automatico”, ossia un meccanismo che permette a una macchina intelligente di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo. La macchina, quindi, sarà in grado di imparare a svolgere determinati compiti migliorando, tramite l’esperienza, le proprie capacità, le proprie risposte e funzioni. Alla base dell’apprendimento automatico ci sono una serie di differenti algoritmi che, partendo da nozioni primitive, sapranno prendere una specifica decisione piuttosto che un’altra o effettuare azioni apprese nel tempo.