Dall’AI ai modelli parametrici: così nasce l’hangar del futuro a Grottaglie (TA)

L’introduzione su larga scala dell’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando profondamente tutte le attività umane, offrendo nuove capacità di analisi e supporto decisionale che stanno ridefinendo anche le prassi consolidate. L’ingegneria civile, tradizionalmente meno propensa all’adozione di innovazioni rispetto ad altri settori dell’ingegneria, ha recentemente avviato un processo di integrazione di strumenti basati su AI per migliorare l’efficienza e la qualità delle soluzioni progettuali. Tra queste innovazioni, la progettazione parametrica rappresenta un primo passo concreto verso l’adozione di approcci digitali avanzati.

Essa consente l’implementazione di metodi di ottimizzazione strutturale attraverso modelli adattivi capaci di integrare, in un unico ambiente di controllo, aspetti strutturali, geotecnici, impiantistici ed economici. In questo articolo si analizzano le potenzialità di tale approccio attraverso il caso studio della progettazione dell’hangar dello spazioporto di Grottaglie. L’opera, concepita per ospitare i “Sistemi Veicolo” destinati a voli suborbitali, presenta un’elevata complessità progettuale, con numerosi vincoli di natura diversa e una forte interdipendenza tra architettura, strutture, impianti e logistica.

Il gruppo di progettazione, in collaborazione con il laboratorio ARTiSTe del Politecnico di Torino, ha sviluppato il progetto attorno a un modello parametrico, che si è dimostrato capace di gestire in modo dinamico e flessibile la complessità progettuale. Questo approccio ha facilitato l’integrazione interdisciplinare delle competenze, garantendo al contempo un controllo più efficace sulle variabili progettuali. L’esperienza ha permesso di valutare i vantaggi della progettazione parametrica in termini di integrazione, efficienza, ottimizzazione strutturale e capacità di adattamento alle richieste evolutive della committenza. Il progetto si configura quindi come un esempio paradigmatico di innovazione, evidenziando le potenzialità di un’integrazione sempre più estesa dell’intelligenza artificiale nella progettazione infrastrutturale.

Trasformazione digitale e nuove frontiere della progettazione AEC

L’evoluzione delle tecnologie informatiche ha avuto un impatto profondo su tutti i settori della vita umana, inclusi ambiti tradizionalmente considerati meno permeabili all’innovazione, come l’architettura, l’ingegneria civile e il settore delle costruzioni (AEC). Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha iniziato a rivoluzionare il processo progettuale, introducendo strumenti in grado di analizzare grandi volumi di dati e generare soluzioni autonome o semi-autonome, ottimizzate secondo parametri specifici e integrate con il contributo decisionale umano.

Questo cambiamento di paradigma non implica la sostituzione del progettista, ma piuttosto una sua evoluzione: l’ingegnere, grazie all’integrazione con l’AI, può potenziare la propria capacità creativa sfruttando le possibilità offerte dalla computazione avanzata. In questo modo, è possibile affinare il processo decisionale in tutte le fasi della progettazione, dalla concezione preliminare ai dettagli esecutivi, ottenendo migliori prestazioni, maggiore efficienza e un controllo più efficace delle variabili progettuali.

Numerose pubblicazioni scientifiche riconoscono ormai l’AI come uno strumento strategico emergente nel settore AEC, capace di migliorare significativamente le prestazioni dei metodi tradizionali. Se l’introduzione del CAD negli anni ’80 e lo sviluppo del BIM nei primi anni 2000 hanno segnato tappe fondamentali nella digitalizzazione della progettazione, l’AI si configura come un’evoluzione di ordine superiore: non si limita alla gestione e rappresentazione dei dati, ma incide direttamente sul paradigma progettuale.

A differenza del CAD, che ha ottimizzato il disegno tecnico, e del BIM, che ha integrato i dati in modelli informativi complessi, l’intelligenza artificiale introduce un’automazione intelligente e predittiva nelle fasi di concezione, analisi e dettaglio. Questa tecnologia consente di interpretare pattern complessi, generare soluzioni progettuali in tempo reale e gestire il processo in modo più dinamico, adattivo e proattivo.

Nonostante le straordinarie potenzialità già evidenti in settori come la guida autonoma, la generazione di contenuti digitali e la simulazione predittiva, la pratica progettuale nel settore AEC non ha ancora adottato in modo esteso la trasformazione abilitata dall’intelligenza artificiale. La causa principale risiede nella resistenza culturale e operativa del settore, storicamente fondato su approcci consolidati, sull’esperienza pregressa e sull’utilizzo di modelli semplificati, spesso conservativi, che limitano l’apertura verso soluzioni più performanti e innovative.

Per superare questa barriera e favorire una progressiva integrazione dell’AI nella progettazione civile, è necessario adottare una strategia di transizione per fasi, evitando introduzioni troppo repentine che rischierebbero di generare resistenze o inefficacia operativa.

Progettazione parametrica come transizione verso l’AI

In questo contesto, un passaggio chiave è rappresentato dalla diffusione della progettazione parametrica, che costituisce una base solida per l’integrazione futura di strumenti intelligenti. I modelli parametrici, infatti, consentono di schematizzare in modo efficiente le opere, collegando in un unico sistema dinamico le componenti specialistiche del progetto — strutturali, geotecniche, impiantistiche, termotecniche ed economiche — e integrandole con gli aspetti informativi e rappresentativi propri del BIM.

Pur non sfruttando appieno le funzionalità avanzate dell’intelligenza artificiale, la progettazione parametrica ha già dimostrato di migliorare sensibilmente la produttività progettuale. Essa consente un’esplorazione più ampia delle soluzioni, un controllo più preciso sui risultati finali e una maggiore capacità di adattamento ai vincoli progettuali e alle esigenze del committente. L’utilizzo di un modello parametrico ben strutturato, con parametri controllati dal progettista — che rimane sempre al centro del processo decisionale — permette di valutare numerose configurazioni progettuali, verificandone in modo efficiente la fattibilità economica, le prestazioni tecniche e la conformità ai vincoli. Una volta sviluppato, il modello può essere impiegato per ottimizzare rapidamente le variabili chiave del progetto, riducendo sensibilmente i tempi di elaborazione e aumentando l’accuratezza delle analisi.

Caso studio e applicazioni nel progetto dello spazioporto

Il presente lavoro propone l’adozione della progettazione parametrica come primo passo concreto per una transizione graduale verso una progettazione assistita dall’intelligenza artificiale. Viene offerto un quadro metodologico su come l’integrazione dei modelli parametrici possa supportare efficacemente la progettazione civile e architettonica, contribuendo al miglioramento della qualità progettuale e alla competitività del settore AEC.

Oltre a un’analisi delle principali caratteristiche e metodologie proprie della progettazione parametrica, lo studio si focalizza su un caso applicativo di particolare rilevanza: la progettazione strutturale e architettonica dell’hangar principale dello spazioporto italiano, promosso da ENAC, Regione Puglia ed attuato dal gestore Aeroporti di Puglia S.p.A. e destinato a sorgere presso l’aeroporto “Marcello Arlotta” di Grottaglie. L’opera, di elevata complessità ingegneristica e architettonica, si inserisce in un contesto strategico per lo sviluppo del settore aerospaziale nazionale, con caratteristiche dimensionali e funzionali eccezionali.

All’interno del processo progettuale complessivo, il Politecnico di Torino ha contribuito con lo sviluppo del modello parametrico, grazie al lavoro del Parametric Design Group del laboratorio ArtIStE. Questo contributo si è concentrato sull’implementazione di un approccio parametrico avanzato, che ha consentito di gestire in modo dinamico e adattivo l’evoluzione progettuale, supportando l’integrazione tra le diverse discipline e rispondendo efficacemente sia alle richieste specifiche della committenza, sia alle variabili tecniche connesse alle operazioni aerospaziali.

Grazie alla modellazione parametrica, è stato possibile garantire una flessibilità progettuale elevata, ottimizzare le prestazioni strutturali, ridurre l’impatto ambientale e ottenere soluzioni architettoniche coerenti con le esigenze del sito e delle operazioni aeroportuali. L’hangar è stato concepito come un sistema modulare basato su sei portali reticolari spaziali, disposti con interasse costante e caratterizzati da una luce interna di 78,72 metri e un’altezza massima di 26,25 metri.

Il progetto ha dovuto rispettare specifici vincoli geometrici, tra cui il limite di altezza imposto dalle Normative ICAO/EASA/ENAC, a causa della prossimità alla pista di volo. All’interno della struttura dovevano inoltre trovare spazio attività di manutenzione dei velivoli, uffici tecnici e un percorso dedicato ai visitatori del futuro museo dell’aerospazio, anch’esso incluso nel progetto complessivo dello spazioporto.

L’utilizzo di un modello parametrico ha permesso l’automatizzazione di operazioni ripetitive, la gestione ottimizzata delle variabili progettuali e un’elevata capacità di adattamento alle modifiche richieste, sia da parte delle discipline specialistiche coinvolte sia dalla committenza, le cui esigenze si sono evolute nel tempo. La struttura progettuale, centrata su un modello parametrico dell’opera, ha reso possibile il confronto e la sintesi tra esigenze diverse, garantendo coerenza e reattività lungo l’intero processo.

Questo caso studio rappresenta un esempio paradigmatico di come la progettazione parametrica possa contribuire a trasformare radicalmente il settore AEC, promuovendo una transizione progressiva e altamente efficace verso l’integrazione dell’intelligenza artificiale nella progettazione infrastrutturale.

L’Intelligenza Artificiale nell’Ingegneria Civile: Progettazione Parametrica

Dal CAD al BIM, fino all’attuale integrazione dell’intelligenza artificiale, l’ingegneria civile e l’architettura hanno attraversato un’evoluzione tecnologica senza precedenti, caratterizzata da un aumento progressivo della precisione, della collaborazione interdisciplinare e della capacità predittiva. Oggi, l’AI si integra in modo sempre più naturale nei flussi di lavoro basati su BIM, abilitando una progettazione dinamica, adattiva e informata, in grado di affrontare sfide complesse con maggiore efficienza e riducendo sensibilmente i margini di errore.

L’intelligenza artificiale non costituisce soltanto un avanzamento tecnologico, ma rappresenta un vero e proprio cambiamento strutturale nel modo di concepire e sviluppare il progetto. Grazie alla capacità di analizzare grandi moli di dati, riconoscere pattern complessi e generare soluzioni autonome o semi-autonome, l’AI si configura sempre più come partner strategico del progettista, piuttosto che come semplice strumento di supporto. Lungi dal sostituire il professionista, l’AI ne potenzia le capacità decisionali, automatizzando attività ripetitive e liberando tempo e risorse per concentrarsi su aspetti creativi e strategici del processo progettuale.

Uno degli ambiti metodologici più promettenti per l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel settore AEC è la progettazione parametrica. Questo approccio rappresenta una base ideale per l’applicazione di algoritmi intelligenti, poiché consente di strutturare il progetto attraverso parametri e relazioni che l’AI può elaborare, modificare e ottimizzare in modo efficiente.

A differenza dei metodi tradizionali, in cui la produzione di varianti progettuali è limitata dal tempo disponibile e dalla capacità esplorativa del singolo progettista, l’integrazione tra AI e progettazione parametrica consente di simulare e analizzare, in tempi estremamente ridotti, un ampio spettro di configurazioni spaziali, distributive e strutturali, ottimizzate secondo criteri prestazionali specifici.

Il progettista definisce i vincoli iniziali, mentre l’algoritmo elabora un vasto insieme di soluzioni compatibili, esplorando lo spazio delle possibilità progettuali mediante modelli di ottimizzazione avanzati, tra cui algoritmi genetici, reti neurali artificiali e sistemi basati su vincoli. Il risultato non è una semplice combinazione automatica di elementi, ma un ventaglio di soluzioni progettuali validate da criteri ingegneristici, spesso capaci di individuare configurazioni innovative e inattese, difficilmente ottenibili attraverso i metodi convenzionali.

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