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Rischio sismico, l’intelligenza artificiale per la diagnosi agli edifici

  • Il Progetto ISMERS:” Idoneità statica manufatti edili nei centri storici ad alto rischio sismico”
  • Realizzato da una società di Ispica (Siracusa) con l’Università del Salento
  • Una metodologia basata su principi di intelligenza artificiale a Rete Neurale

Betontest srl, società tecnologica di ricerca con sede ad Ispica ha realizzato tra il 2018/2020 un progetto di monitoraggio dello stato di salute delle opere edili e infrastrutturali innovativo, identificato con l’acronimo ISMERS – Idoneità statica manufatti edili nei centri storici ad alto rischio sismico – e destinato a segnare un’importante svolta nel campo della diagnostica strutturale, ad oggi basata su un approccio di tipo quasi artigianale.

Realizzato in collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria dell’Innovazione dell’Università del Salento e la XRD – Tools srl, di Pisa, ha ricevuto un finanziamento di circa 600 mila euro da Mediocredito Centrale attingendo dal programma Horizon 2020 – Pon 2014/2020 del Ministro dello Sviluppo Economico.

Nuovo metodo d’indagine

L’equipe tecnica del programma di ricerca ISMERS, grazie all’impiego di professionalità multidisciplinari ha sviluppato un nuovo metodo d’indagine in grado di analizzare sul posto lo stato di deterioramento degli immobili, siano essi in calcestruzzo o acciaio, con l’obiettivo di intervenire tempestivamente con un’adeguata manutenzione o messa in sicurezza in caso di criticità. Inoltre, effettuare gli studi degli immobili in loco, ha consentito di tenere conto del rischio sismico delle varie zone e ha messo in luce una serie di parametri e variabili che altrimenti non avrebbero potuto essere presi in considerazione attraverso la classica valutazione dei campioni in laboratorio. Per questo motivo può essere applicato con successo anche per il rilevamento di criticità nei viadotti stradali e autostradali e nei manufatti in cemento armato.

Prevenire è più economico che curare

“Il successo del progetto ISMERS – spiega il prof. Giovanni Berti, consulente scientifico del progetto e fondatore della XRD -Tools srl – ha aperto un tunnel nella conoscenza dei materiali impiegati in edilizia e nella diagnostica degli stessi, quando sono in esercizio; le ricadute si evidenzieranno per alcuni anni. Prevenire è più economico che curare; ne segue che anche altri soggetti sono chiamati ad uno sforzo di convergenza per introdurre aspetti davvero innovativi a beneficio della società civile”.

L’uso di intelligenza artificiale

Questa metodologia preventiva, ideata con il progetto ISMERS acquisisce i dati a livello macro, micro e nanoscopico e mediante un sistema di correlazione, basato su principi di intelligenza artificiale a Rete Neurale, elabora, mette a confronto e interpreta i dati raccolti, rendendo più semplice il processo di monitoraggio delle variazioni nel tempo.

“I risultati del progetto ISMERS – spiega Francesco Micelli, docente di Tecnica delle costruzioni (Dipartimento di Ingegneria dell’Innovazione, Università del Salento) – permettono di ampliare il panorama tecnologico nel campo della diagnostica strutturale delle costruzioni storiche, civili, infrastrutturali. L’impiego della diffrattometria per la conoscenza dei materiali, del loro stato di degrado in opera, e della loro condizione meccanica di servizio, costituisce una reale innovazione nei processi di conoscenza e monitoraggio delle strutture, mediante tecniche di tipo non distruttivo. L’implementazione di una rete neurale, capace di auto istruirsi attraverso i dati ottenuti dal rilevamento in situ costituisce un ulteriore passo in avanti nel processo di industrializzazione e digitalizzazione in campo edilizio”.

“L’auspicio -conclude Micelli- è quello di continuare con la ricerca in laboratorio, e nello stesso tempo iniziare a mettere in pratica, su importanti casi reali, le conoscenze maturate ad oggi. Il sistema sviluppato da Betontest con i partner del progetto ISMERS è dunque pronto ad operare. Tanto maggiore sarà il numero di informazioni che si riusciranno ad acquisire, tanto più accurati saranno i processi di correlazione che la rete neurale saprà implementare. Dunque man mano che crescerà l’esperienza sul campo, la tecnica non potrà che divenire sempre più affidabile e versatile”.


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