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.
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.
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.
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.