Intelligenza artificiale e la sfida della sostenibilità per le infrastrutture
La Comunità Europea nel 2020 dichiarava: “Senza dubbio la sfida più importante che il settore dei trasporti si trova ad affrontare è quella di ridurre in modo significativo le sue emissioni e diventare più sostenibile” [1].
Il settore dei trasporti è strategico per la vita non solo economico-logistica ma anche sociale del Paese, e la sua gestione, sempre più centrale nel discorso politico ed ecologico, volge lo sguardo verso soluzioni sostenibili in termini sia ambientali sia sociali.
Nel documento già citato la Comunità Europea si esprime così in merito a uno degli strumenti più preziosi in mano all’innovazione tecnologica: “La digitalizzazione diventerà un motore indispensabile per la modernizzazione dell’intero sistema, rendendolo fluido e più efficiente.
L’Europa deve inoltre […] incrementare ulteriormente i livelli di sicurezza, protezione, affidabilità e comfort, mantenendo così la leadership dell’UE […] migliorando la nostra competitività globale attraverso catene logistiche efficienti e resilienti” [1].
In questo contesto ETS, Società di ingegneria civile specializzata nel settore dei trasporti su strada e ferrovia, ha sviluppato MIRET (Management and Identification of the Risk for Existing Tunnels), un metodo di gestione del rischio basato sulla digitalizzazione e le tecnologie di intelligenza artificiale, applicabile alle gallerie esistenti (www.etsingegneria.it).
MIRET: il processo smart per la diagnostica nelle gallerie esistenti
Il processo MIRET combina innovativi sistemi di rilievo multidimensionale, mobile mapping, analisi geotecniche e strutturali e, attraverso l’utilizzo di algoritmi sviluppati internamente, formula analisi di rischio condividendole in uno spazio comune di lavoro tecnico e gestionale: il flusso di lavoro generato permette di collegare e manipolare i dati di ispezione nel tempo, standardizzando i processi e i linguaggi [2].
Il risultato è a un sistema trasparente, smart e sostenibile per la pianificazione, la progettazione e la manutenzione delle gallerie.
La digitalizzazione comincia già dalla fase ispettiva della galleria grazie a una strumentazione sviluppata da ETS e denominata Archita (Figura 2): un sistema di mobile mapping capace di acquisire in un solo passaggio dati georeferenziati da diversi sensori installati su un veicolo in movimento. Mediant tecniche di post processing, quindi, le informazioni registrate restituiscono in tempo reale una mappa rappresentativa in 3D dello stato della galleria in esame.
La stretta relazione tra la rappresentazione grafica del modello e le informazioni tecniche che il modello è in grado di immagazzinare è garantita dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale (BIM, che genera un gemello digitale della galleria stessa e può quindi riportare su varie scale di definizione tutte le informazioni relative al modello reale.
La sicurezza come aspetto sociale della sostenibilità
La possibilità di introdurre parametri misurabili e definiti nello spazio e nel tempo è una caratteristica fondamentale per instaurare una corretta analisi della sostenibilità, e se ciò richiede un’implementazione più facile quando si parla di sostenibilità ambientale, per l’aspetto sociale i KPI sono più difficili da implementare.
Oltre all’analisi di carbon footprint eseguita rispetto al metodo standard per le ispezioni, che ha evidenziato una riduzione fino al 45% di anidride carbonica equivalente per il metodo MIRET, ETS, a sostegno della misurabilità della sostenibilità in ambito sociale, ha effettuato un’analisi del rischio legato alla sicurezza per gli operatori del settore.
I risultati sottolineano per il metodo MIRET rispetto alle procedure standard una riduzione dell’80% per rischi elevati e del 20% circa per il rischio totale.
Ciò è possibile grazie all’intelligenza artificiale con il conseguente controllo smart, obiettivo e condiviso di ogni fase dell’analisi diagnostica, a una strumentazione in campo altamente tecnologizzata e digitalizzata capace di sostituire strumenti potenzialmente pericolosi come il PLE, e alla drastica riduzione del tempo necessario all’ispezione che riduce proporzionalmente il rischio legato alla presenza degli operatori lungo la linea.
Inoltre, la possibilità di spostare la necessità di risorse dal campo al backoffice migliora ulteriormente sia la sicurezza sia il benessere dei lavoratori.
La gestione del rischio sull’infrastruttura come adattamento al cambiamento climatico
Oggi le infrastrutture non possono considerarsi sostenibili senza una gestione che tenga in considerazione l’adattamento al cambiamento climatico. I numerosi, sempre più frequenti ed estremi eventi climatici dettano la necessità di infrastrutture resilienti sia nella struttura sia nella gestione, come riportato anche nella comunicazione COM2020 789 della Comunità Europea: “[…] garantire che il nostro sistema dei trasporti sia realmente resiliente alle crisi future deve essere anche un obiettivo fondamentale della futura politica dei trasporti dell’UE” [1].
Piogge abbondanti, grandine eccezionale, siccità protratta per periodi molto lunghi influiscono sulle nostre strade provocando potenzialmente rischi molto alti per la sicurezza degli utenti finali.
ETS, guidando un progetto di collaborazione con il dipartimento IU-RESCAT/C3dell’Università spagnola di Rovira, ha interpretato questa necessità sviluppando uno strumento di gestione del rischio denominato C2Risk, attualmente in fase di implementazione finale, capace di restituire un indice di rischio legato agli eventi climatici estremi lungo un’infrastruttura.
Il modulo C2Risk per la gestione del rischio del cambiamento climatico sulle infrastrutture
I Ricercatori ETS e URV coinvolti nel progetto hanno seguito un processo strutturato per l’ottenimento finale di un software proprietario, messo a punto per la linea ferroviaria Roma-Cassino-Napoli, capace di restituire un indice di rischio legato al cambiamento climatico lungo tutto il tratto analizzato.
Il primo step del processo consiste nella co-creazione degli indici, condotta grazie a una serie di fasi strutturate di Stakeholder engagement e di Workshop, organizzati coinvolgendo tutti gli attori aventi un interesse o un impatto sulla gestione dell’infrastruttura.
Identificati gli indicatori più importanti, i Ricercatori sono quindi passati a una fase di analisi di tali indicatori sull’infrastruttura, costruendo un modello di analisi non solo dei dati climatici registrati negli ultimi dieci anni, ma anche dei dati proiettati per il futuro.
Per fornire un livello di quantificazione del rischio quanto più preciso possibile, i Ricercatori coinvolti nel progetto hanno predisposto e condotto una fase di downscaling dei dati climatici migliorando la loro precisione, e portandola da un valore standard di circa 10 km a un dettaglio di 2 km.
Gli scenari climatici futuri
I dati climatici proiettati, inoltre, seguono gli scenari identificati dall’IPCC adattandole agli RCM (Regional Climate Model) [3].
Secondo gli studi dei Climatologi dell’IPCC, infatti, possono essere delineati scenari diversi in funzione dell’entità degli interventi atti a ridurre le emissioni di anidride carbonica equivalente: gli scenari migliori prevedono un contenimento dell’aumento della temperatura entro gli 1,5 °C, entro il 2030, che comporterebbero un intervento drastico in termini di mitigazione.
Scenari meno ideali, ma altrettanto positivi prevedono un aumento delle temperature entro i 2 °C. Se non dovessero essere messe in atto azioni importanti di mitigazione del cambiamento climatico, quindi lasciando le emissioni ai valori attuali, l’aumento di temperatura previsto è tra i 2,5 e i 4 °C, con conseguenze molto gravi per l’ambiente.
Gli scenari successivi, basati su emissioni ulteriormente incrementati e con aumenti di temperatura superiori ai 4 °C, prevedono conseguenze drastiche per l’ambiente e a tratti incompatibili con la vita sulla terra.
L’approccio utilizzato per implementare C2Risk è in una fase di allargamento e adattamento a tutto il panorama di infrastrutture in Italia, coinvolgendo quindi sia regioni diverse da Lazio e Campania, sia l’applicazione su strade e autostrade.
Conclusioni e prossimi passi verso l’implementazione dell’innovazione anche mediate l’uso dell’intelligenza artificiale
Consapevole che ogni infrastruttura sia un valore sociale, ETS esprime la propria missione nei confronti dell’innovazione nell’ambito delle infrastrutture portando avanti progetti ad alto contenuto tecnologico, dalla fase di ricerca e sviluppo a quella applicativa sul campo. Le soluzioni proposte e descritte in questo articolo rientrano nel panorama della sostenibilità che ETS intende declinare sempre più nelle proprie attività, prodotti e processi.
Per questo motivo, una piattaforma di strumenti utili agli utilizzatori e ai Gestori delle infrastrutture, basata anche sulle tecnologia dell’Intelligenza artificiale, è in via di definizione sempre più dettagliata e diversi esempi pratici sono in fase di sperimentazione.
Bibliografia
[1]. Comunità Europea – “Comunicazione della Commissione al Parlamento Europeo, al Consiglio, al Comitato Economico e Sociale europeo e al Comitato delle Regioni – Strategia per una mobilità sostenibile e intelligente: mettere i trasporti europei sulla buona strada per il futuro”, 2020.
[2]. F. Foria, M. Calicchio, A. Tarquini, G. Miceli, D. Chiaino – “Artificial intelligence and image processing in the MIRET approach for the water detection and integrated geotechnical management of existing mechanized tunnels: methodology, algorithm and case study”, The Evolution of Geotech – 25 Years of Innovation, pp. 213-219, 2021.
[3]. Intergovernmental Panel on Climate Change, (2023) “Climate change 2023 Synthesis Report”.
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