Applicazioni dell'IA nelle infrastrutture stradali: necessità e possibilità

L’intelligenza artificiale sta entrando in modo strutturale nei processi dell’ingegneria delle infrastrutture, modificando profondamente il modo in cui le opere vengono progettate, monitorate e gestite nel tempo. L’esperienza di SINA, società di ingegneria del Gruppo STM attiva principalmente nel Nord-Ovest italiano, offre uno spaccato concreto di questa trasformazione in atto. Asset management, digital twin, sistemi di monitoraggio evoluti e smart road non sono più concetti teorici, ma strumenti operativi che stanno cambiando il rapporto tra infrastruttura, dati e utenti. L’obiettivo è passare da una gestione reattiva a una gestione predittiva, in cui la conoscenza diventa il vero valore aggiunto per sicurezza, resilienza e sostenibilità delle reti autostradali.

Il settore delle infrastrutture sta vivendo una trasformazione profonda, in cui l’intelligenza artificiale non rappresenta più un orizzonte futuribile ma una componente ormai strutturale dei processi di progettazione, gestione e monitoraggio. In questo contesto si inserisce l’esperienza di SINA, società di ingegneria del Gruppo STM, fortemente orientata al mondo delle infrastrutture e attiva su un’estesa rete autostradale nel Nord-Ovest italiano. L’adozione di strumenti digitali, l’evoluzione dei sistemi di monitoraggio e l’integrazione dell’AI nei processi decisionali stanno ridisegnando il modo in cui le opere vengono conosciute, manutenute e messe in sicurezza, spostando il baricentro dall’intervento reattivo a una gestione sempre più predittiva e consapevole.

Dati, digital twin e asset management: trasformare il monitoraggio in conoscenza

Uno dei nodi centrali dell’innovazione nelle infrastrutture riguarda la capacità di trasformare i dati grezzi in conoscenza operativa. I sistemi di monitoraggio producono una quantità crescente di informazioni, ma è l’interpretazione di questi dati, attraverso modelli avanzati e strumenti di intelligenza artificiale, a rendere possibile un salto di qualità nella gestione del patrimonio infrastrutturale. In questa direzione si colloca lo sviluppo dei digital twin delle infrastrutture, modelli digitali dinamici che consentono di “entrare” virtualmente nell’opera, osservarne lo stato di salute e simulare scenari di degrado o di intervento. La possibilità di muoversi all’interno di un’infrastruttura in ambiente digitale non è solo una suggestione tecnologica, ma un cambio di paradigma che permette di incrementare in modo significativo i livelli di conoscenza e di supportare le decisioni di investimento e manutenzione.

L’asset management, tradizionalmente basato su strumenti informatici e procedure manuali, è destinato a evolvere verso sistemi sempre più supportati da algoritmi di analisi e previsione del degrado. In questo scenario, l’AI diventa un alleato strategico per la programmazione delle attività, per la definizione delle priorità di intervento e per l’ottimizzazione delle risorse. Anche il tema dei collaudi assume una nuova centralità: l’integrazione dei sistemi di monitoraggio nelle fasi di collaudo, inclusi i collaudi dinamici, consente di valutare il comportamento reale delle opere in esercizio e di costruire una base dati affidabile su cui innestare modelli predittivi sempre più accurati. La collaborazione con il mondo accademico, in particolare attraverso attività di ricerca e dottorati industriali orientati al deep learning, rappresenta un ulteriore tassello di questo percorso, favorendo l’avanzamento delle competenze e l’ibridazione tra ricerca e applicazioni operative.

L’intelligenza artificiale nell’ingegneria strutturale: il successo della conferenza ARTISTE 2025 e della Summer School
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta ridefinendo il futuro dell’ingegneria strutturale. La conferenza internazionale ARTISTE 2025 – Artificial Intelligence for Structural Engineering, tenutasi al Politecnico di Torino dal 14 al 16 settembre, ha riunito oltre 250 esperti da tutto il mondo, delineando lo stato dell’arte e le prospettive di ricerca e applicazione dell’IA nelle costruzioni. A seguire, la Summer School ARTISTE 2025 ha formato le nuove generazioni di ricercatori sul tema.
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Smart road, resilienza e sostenibilità: l’autostrada come sistema intelligente

L’evoluzione tecnologica delle infrastrutture stradali trova una delle sue espressioni più concrete nel concetto di smart road, inteso non solo come digitalizzazione dell’autostrada ma come integrazione di sistemi intelligenti capaci di dialogare con l’utente, aumentare la sicurezza e migliorare la resilienza dell’opera. L’esperienza in corso lungo l’asse Torino–Milano, con un primo tratto pilota tra Milano e Novara Est e con il progressivo estendersi delle installazioni lungo l’intero tracciato, rappresenta un laboratorio a cielo aperto per la sperimentazione di soluzioni avanzate di comunicazione infrastruttura-veicolo. Sensori, dispositivi di campo e sistemi di comunicazione distribuiti lungo la piattaforma stradale consentono di trasmettere in tempo reale informazioni su condizioni meteo avverse, presenza di nebbia o neve, situazioni di rischio, contribuendo a una gestione più consapevole della mobilità.

La smart road non è però soltanto un’infrastruttura “connessa”, ma anche resiliente e sostenibile. I sistemi di monitoraggio richiedono energia e continuità di alimentazione, e l’integrazione di fonti rinnovabili, come i pannelli solari a servizio delle apparecchiature, rappresenta una risposta concreta alla necessità di rendere sostenibili le tecnologie di controllo. Allo stesso modo, l’attenzione alla gestione delle risorse, come il recupero delle acque di piattaforma per usi di manutenzione e pulizia, contribuisce a una visione più ampia di infrastruttura come ecosistema tecnologico ed energetico. I dispositivi di interfaccia con l’utenza, installati con cadenza regolare lungo il tracciato e dotati anche di sistemi di visione, aprono inoltre la strada a un monitoraggio sempre più puntuale delle condizioni di esercizio, creando le premesse per un controllo diffuso e continuo dello stato dell’opera.

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Sicurezza stradale e prevenzione dei comportamenti a rischio: il ruolo dell’AI

Tra le sfide più urgenti per la gestione della rete autostradale rientra il tema della sicurezza, in particolare per quanto riguarda i comportamenti a rischio come l’ingresso contromano. Gli episodi che hanno segnato tragicamente l’attualità recente evidenziano i limiti degli attuali sistemi, spesso basati su dispositivi analogici o su segnalazioni visive che non sempre riescono a intercettare tempestivamente situazioni di pericolo. L’introduzione di tecnologie più evolute, supportate da intelligenza artificiale e sistemi di comunicazione diretta con l’utente, apre prospettive nuove per la prevenzione e la gestione di questi eventi critici. La capacità di riconoscere automaticamente comportamenti anomali, di attivare segnalazioni immediate e di comunicare in modo mirato con il conducente potrebbe rappresentare un salto di qualità nella riduzione del rischio e nella tutela della vita umana.

In questo quadro, l’infrastruttura stradale non è più un semplice supporto fisico alla mobilità, ma un sistema intelligente in grado di percepire, interpretare e reagire. L’AI diventa così il collante tra dati, modelli digitali, monitoraggio e comunicazione con l’utenza, contribuendo a costruire un’autostrada che non solo “vede” e “parla”, ma impara nel tempo dai propri dati. La traiettoria di sviluppo delineata da SINA, tra digital twin, smart road e sistemi predittivi di gestione e sicurezza, restituisce l’immagine di un settore in rapida evoluzione, in cui la tecnologia non è fine a sé stessa ma strumento per rendere le infrastrutture più sicure, resilienti e sostenibili, al servizio di una mobilità sempre più consapevole.

DI SEGUITO LA RELAZIONE INTEGRALE DI GIUSEPPE PASQUALATO.

Il testo è stato elaborato mediante la videoregistrazione dell'intervento, con l'aiuto dell'IA.