Integrazione di tecniche di Intelligenza Artificiale e modelli parametrici per il monitoraggio del degrado e del danno dei ponti

Per garantire la sicurezza e prolungare la vita utile delle infrastrutture esistenti, verificandone la salute strutturale e monitorando l’efficacia degli interventi effettuati per mitigarne la vulnerabilità, vengono utilizzate metodologie avanzate di monitoraggio. Tali strategie sono volte a identificare precocemente segni di degrado o malfunzionamenti delle strutture, consentendo di intervenire prima di raggiungere soglie critiche. Sulla base di queste premesse il progetto BEDD ha come obiettivo primario la definizione di una metodologia innovativa per il monitoraggio, attraverso ispezioni visive automatizzate, per valutare il degrado superficiale e i danni dei ponti, con particolare attenzione a quelli storici in muratura. Inoltre, il progetto mira a realizzare un modello, declinando il termine in base alle discipline coinvolte, che integri quello matematico IA con quello parametrico HBIM. Questo rappresenta il punto di forza del progetto poiché l’integrazione di procedure BIM, per la rappresentazione digitale e collegamento topologico delle informazioni, con le tecniche avanzate di IA, finalizzate a realizzare ispezioni non invasive, permette di effettuare una manutenzione predittiva e garantire una gestione efficiente delle opere grazie alla creazione di un modello predittivo. Il raggiungimento degli obiettivi previsti dal progetto sarà raggiunto grazie alle competenze individuali delle due unità di ricerca secondo modalità a volte complementari e a volte trasversali.