Sintesi del progetto
ASTRAL nasce per affrontare un problema sempre più rilevante nella gestione delle infrastrutture: monitorare tempestivamente lo stato di ponti, viadotti e opere civili per prevenire danni, ridurre rischi e ottimizzare gli interventi di manutenzione. I sistemi tradizionali richiedono molte risorse e non sempre riescono a individuare segnali deboli di degrado. Il progetto introduce un approccio differenziale basato su reti neurali e modelli predittivi che permette di individuare rapidamente anomalie e cambiamenti strutturali significativi.
Obiettivi
L’obiettivo è mettere a punto un sistema intelligente che analizzi immagini, dati sensoriali e rilievi in modo automatico, riconoscendo variazioni rispetto allo stato precedente dell’infrastruttura. Questo consente interventi più mirati, una gestione più efficiente delle risorse e una maggiore sicurezza operativa lungo la rete ferroviaria.
Problemi e necessità
Il controllo delle infrastrutture avviene spesso con strumenti separati, con analisi lente e reattive. Con reti estese e fenomeni meteorologici intensi, diventa necessario disporre di una visione continua e coerente che permetta di leggere i segnali deboli prima che sfocino in criticità.
Soluzioni sviluppate
Il progetto integra dati da sensori e fonti territoriali in un’unica piattaforma. I modelli predittivi vengono addestrati su serie storiche, mentre gli algoritmi analizzano in tempo reale eventuali deviazioni nei comportamenti strutturali. Completano il sistema una mappatura dei rischi e funzioni dedicate alla valutazione degli eventi sismici.
Impatti
La piattaforma consente una gestione più ordinata e preventiva, riducendo interventi urgenti e garantendo maggiore continuità del servizio. Le strutture possono essere controllate con criteri uniformi e basati su dati oggettivi, migliorando sicurezza, programmazione delle attività e trasparenza delle decisioni.
Settori di applicazione
Oltre alla Rete Autostradale, il metodo è replicabile per Infrastrutture Energetiche, Reti Idriche e Contesti Urbani complessi. Strumenti basati su analisi avanzata, HPC e modelli predittivi possono supportare il monitoraggio diffuso di sistemi territoriali articolati.
