Anas, tutte le tecnologie in mostra

Anas (Gruppo FS italiane) sarà presente dal 17 al 19 ottobre al Saie di Bologna, la Fiera dell’edilizia e dell’ambiente, con uno stand e un ampio programma convegnistico interamente dedicato alle nuove tecnologie applicate alla manutenzione delle strade.
Il 18 ottobre, inoltre, alle ore 10 l’amministratore delegato di Anas, Gianni Vittorio Armani,  interverrà al convegno La manutenzione delle infrastrutture stradali.

Fari puntati sui sistemi di monitoraggio dei ponti ad intelligenza artificiale. Ma non solo. Al Saie saranno in mostra tutte le innovazioni tecnologiche di ultima generazione proposte da alcune delle principali aziende che collaborano con Anas: Bridgestone (per il controllo dello stato delle pavimentazioni), Italdron (per l’integrazione dei droni nel sistema ispettivo e gestionale), Leica (per le ispezioni digitali in galleria), Mapei (per i cordoli dei ponti e dei viadotti in calcestruzzo fibrorinforzato), Sentetic e Sirti (per il controllo predittivo dei ponti e dei viadotti), Dicea “La Sapienza” (per il monitoraggio da satellite delle infrastrutture), Sysdev (per il monitoraggio strutturale dei ponti e dei viadotti).

Nell’area della Fiera dedicata alle eccellenze, Anas sarà presente nell’ambito del settore infrastrutture e digitalizzazione con la prima applicazione del sistema di controllo delle anomalie di comportamento dei ponti installata sul Viadotto Daino lungo l’autostrada A19 in Sicilia. Il progetto è realizzato in collaborazione con un’azienda leader nel settore delle telecomunicazioni come Sirti e con la startup Sentetic. L’approccio è fortemente innovativo: controllare in continuo il comportamento delle opere basandosi su big-data e deep learning.

Il sistema, analizzando i dati di una rete di sensori accelerometrici installati sul viadotto ���impara��� a riconoscere il comportamento dell���opera durante il suo normale funzionamento in esercizio, soggetta ai carichi stradali del traffico e alle condizioni metereologiche, e ad identificare e segnalare eventuali anomalie, prevenendo lo sviluppo di criticit�� e riducendo i costi di intervento. I sensori installati sul viadotto Daino hanno consentito all���algoritmo di analisi sviluppato di modellare accuratamente il comportamento dell’opera in condizioni di normale utilizzo, correlandolo alle condizioni ambientali (clima e traffico), riuscendo cos�� a rilevare cambiamenti significativi nella risposta statica e dinamica dell’infrastruttura.

Lo scopo del progetto �� mettere a punto una soluzione di controllo tecnologico, basato su sensori elettronici integrati con algoritmi di intelligenza artificiale e Machine Learning, realmente scalabile a livello di intera rete stradale, su oltre 10.000 viadotti. Un controllo elettronico che integra le attivit�� di sorveglianza del Gestore con uno screening in continuo del comportamento in esercizio delle opere, finalizzato ad identificare preventivamente quelle su cui �� necessario approfondire indagini conoscitive o sui cui installare sistemi di monitoraggio completi e in tempo reale.

Tra le altre esperienze, sar�� possibile provare l’ispezione digitale immersiva in galleria, grazie ad una tecnologia innovativa messa a punto in collaborazione con Leica. Il progetto prevede la realizzazione di un sistema integrato di sensori capaci di acquisire ad altissima risoluzione immagini e geometrie di tutta la galleria, nonch�� lo sviluppo di nuove piattaforme software di analisi dei dati acquisiti. Immagini e misure sono infatti elaborate sia per essere utilizzate da un algoritmo ad intelligenza artificiale per il riconoscimento di difetti e anomalie dell���opera, sia per ricostruire sotto forma di realt�� virtuale l���ambiente galleria e trasferirlo in ufficio (attraverso un visore VR) per poter poi essere visitato e analizzato da occhi esperti in qualsiasi momento e ogni volta che se ne ha la necessit��.

L���acquisizione dei dati avviene attraverso un mezzo stradale che prevede l���installazione fissa di Videocamere ad altissima risoluzione, sistemi di illuminazione e sistemi di rilievo di precisione delle geometrie delle gallerie. Tale configurazione consente l���utilizzo del mezzo in qualsiasi condizione di luce, senza l���interruzione della circolazione in totale sicurezza per il traffico e per gli operatori.
Il sistema di riconoscimento delle immagini  �� di tipo machine learning ossia migliora la risposta man mano che la quantit�� di informazioni disponibili cresce e quindi produttivit�� e affidabilit�� miglioreranno tanto pi�� velocemente quanto pi�� sar�� possibile utilizzare questi strumenti.

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