Dati e intelligenza artificiale trasformano la resilienza delle infrastrutture

Le infrastrutture critiche stanno subendo una trasformazione radicale grazie all’integrazione di dati georeferenziati, sensori IoT, osservazione satellitare e intelligenza artificiale. Questi strumenti permettono un monitoraggio continuo, una manutenzione più efficiente e una gestione del rischio migliorata. L’evoluzione si basa su un approccio integrato, che unisce tecnologie diverse in un unico ambiente digitale, permettendo di individuare anomalie, anticipare rischi e supportare decisioni informate lungo l’intero ciclo di vita delle opere.

Il digital twin: un ambiente digitale per l’infrastruttura

Il concetto di digital twin rappresenta un simbolo di questa evoluzione. Non si tratta semplicemente di una replica virtuale dell’opera, ma di un ambiente digitale che integra informazioni eterogenee per supportare decisioni operative, manutenzione e gestione del rischio. Questo modello permette di costruire una situational awareness continua, migliorando la capacità di individuare anomalie, valutarne il contesto e pianificare interventi manutentivi più tempestivi ed efficienti. La georeferenziazione dell’intero patrimonio consente di sovrapporre informazioni provenienti da layer differenti, come cartografia tecnica, dati di rischio, ispezioni, monitoraggi e manutenzioni. Questo approccio evidenzia correlazioni che difficilmente emergerebbero attraverso sistemi gestionali tradizionali. La sensoristica, inoltre, rappresenta un ulteriore livello del modello digitale, con il concetto di sensore interpretato in senso esteso, non solo come dispositivo IoT, ma anche come informazioni prodotte durante attività ispettive.

Tecnologie spaziali e intelligenza artificiale per un monitoraggio avanzato

Le tecnologie spaziali giocano un ruolo sempre più rilevante nel monitoraggio delle infrastrutture. Le immagini satellitari, elaborate mediante algoritmi di change detection, permettono di individuare modifiche nelle aree di rispetto, variazioni morfologiche o fenomeni potenzialmente in grado di influire sulla sicurezza dell’infrastruttura. L’integrazione con tecniche interferometriche InSar e con sistemi Gnss consente di misurare deformazioni millimetriche e ricostruire l’evoluzione di fenomeni come subsidenza o movimenti del terreno anche attraverso serie storiche pluriennali. Nella pratica, l’approccio adottato in Sipal sfrutta l’accesso agli archivi storici per ricostruire l’evoluzione di un fenomeno a ritroso nel tempo. Questo modello di monitoraggio multilivello, che combina dati acquisiti via satellite, tramite sensori terrestri e piattaforme aeree, permette di costruire una situational awareness continua, migliorando la capacità di individuare anomalie e pianificare interventi manutentivi più tempestivi ed efficienti.

Un contributo sempre più rilevante proviene inoltre dalle tecnologie spaziali. L’osservazione della Terra permette infatti di estendere il monitoraggio ben oltre il singolo manufatto, includendo il contesto territoriale circostante. La sensoristica, poi, rappresenta un ulteriore livello del modello digitale. Il concetto di sensore va però interpretato in senso esteso visto che, oltre ai dispositivi IoT che rilevano parametri fisici, anche le informazioni prodotte durante le attività ispettive costituiscono dati strutturati che arricchiscono il patrimonio informativo dell’infrastruttura.

Attraverso reti di comunicazione terrestri e satellitari, edge computing e gateway intelligenti, queste informazioni confluiscono in un ecosistema digitale nel quale analytics e algoritmi di intelligenza artificiale supportano la correlazione e l’interpretazione dei dati. L’intelligenza artificiale svolge un ruolo centrale nel comprimere il tempo di elaborazione dei dati grezzi. Gli algoritmi di object detection e change detection consentono di automatizzare attività tradizionalmente affidate all’interpretazione manuale delle immagini, riducendo i tempi di analisi e aumentando la capacità di individuare elementi di interesse.