Un ponte è una struttura architettonica complessa che deve essere costantemente sottoposta a ispezioni e revisioni e sono molti i parametri tecnici da tenere sotto controllo. Alcuni sono legati alla struttura stessa, come le tensioni e gli spostamenti, altri sono legati agli agenti esterni come le vibrazioni e l’umidità.
Secondo uno studio redatto dal CN dopo il crollo del ponte Morandi a Genova del 2018, sono circa 10mila le situazioni a rischio tra ponti e viadotti. Si stima, in assenza di un censimento preciso delle opere, che in Italia ci siano circa un milione e mezzo di ponti. Questi numeri sono sufficienti per capire che la classica ispezione visiva periodica non è il solo metodo di monitoraggio strutturale dei ponti attuabile. Esistono già dei ponti sui quali sono stati innestati dei sensori che ne monitorano le condizioni, ma il punto focale è come vengono gestite queste informazioni.
Il monitoraggio strutturale dei ponti con l’IA
La rivoluzione 4.0 consente non solo l’automazione dei processi industriali, ma anche di concepire un nuovo modo di monitorare le strutture e gestire la loro manutenzione.
L’analisi delle informazioni sul territorio fatta in tempo reale da un’Intelligenza Artificiale (IA), che impara, capisce e mette tutti i dati in relazione tra loro. Questa è la tecnologia su cui si basa la manutenzione predittiva.
Un ponte reso “smart” da una serie di sensori e di telecamere intelligenti, supportate dalla computer vision, diventa parte di un processo dinamico, una sorta di “organismo digitale”. Alla base di tutto c’è l’IA, che analizzando quello che accade è in grado di prevedere i danni e le usure dei materiali. In questo modo può adottare in anticipo tutte le contromisure necessarie. La macchina può allertare le squadre di manutenzione, o ordinare i pezzi che vanno sostituiti prima che sia troppo tardi, limitando allo stretto necessario le interruzioni del traffico stradale.
I ponti e il loro monitoraggio strutturale
Monitorare le tensioni, le inclinazioni, gli allargamenti e i restringimenti può essere fatto attraverso dei sensori che comunicano direttamente con l’IA. È il software a elaborare tutti quei dati, relazionandoli, per esempio, alle condizioni atmosferiche o al passaggio degli automezzi rilevato attraverso le telecamere. Si può insegnare all’IA a riconoscere i carichi, i pesi specifici degli autoveicoli e anche lo stile di guida.
Questa massa di informazioni, fluida e dinamica, consente all’intelligenza artificiale di imparare, comprendere e predire ciò che accadrà in futuro, tramite il machine learning e alle reti neurali convolutive.
Ma la manutenzione predittiva non si attua soltanto con l’inserimento fisico di sensori e telecamere sulla struttura del ponte.
Il monitoraggio strutturale di un ponte
Sono moltissimi i ponti italiani realizzati in calcestruzzo fra gli anni '50 e gli anni '60. In determinate situazioni può essere impossibile inserire in queste strutture tutti i componenti che rendono un vecchio ponte un ponte “smart”.
Di nuovo, l’IA può intervenire in modo diretto. Evitando agli esseri umani delle ispezioni complicate e rischiose. Un esame visivo della struttura può essere effettuato tramite droni, in collegamento diretto sia con l’IA che con gli ingegneri nella sala di controllo.
Attraverso l’apprendimento dell’IA, i droni sono in grado di riconoscere oggetti, situazioni e danni strutturali. Non hanno i limiti “fisici” di un essere umano e possono arrivare ad aree del ponte impossibili da raggiungere se non volando.
Incrociando i dati dei sensori e le ispezioni visive dei droni con tutto quello che l’IA ha imparato ed è stata addestrata a riconoscere, l’efficienza del monitoraggio strutturale di un ponte viene portata ai massimi livelli. Con infiniti vantaggi sia per chi gestisce il ponte, sia per chi quel ponte si limita ad attraversarlo.
