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L’intelligenza artificiale può analizzare il degrado del calcestruzzo? Test su un caso reale

L’intelligenza artificiale sta entrando anche nelle ispezioni strutturali, ma può davvero riconoscere il degrado del calcestruzzo? Un test su un nodo trave-pilastro evidenzia capacità, errori e criticità operative. Il risultato è chiaro: l’IA supporta, ma non sostituisce il giudizio tecnico.

Questo articolo è un esperimento: da una foto di un dettaglio nodo trave – pilastro in c.a. è stata interrogata l’intelligenza artificiale, dapprima individuando il difetto, qualora presente, per poi condurla ad un’analisi corrispondente ad un intervento di consolidamento a cui segue un programma di manutenzione ed una stima di costo di intervento. Affidabile? Sicuramente alla domanda giusta corrisponde una risposta abbastanza coerente, ma la sostituzione dell’analisi critica umana rappresenta una peculiarità non trascurabile.


Come interrogare l’IA per analizzare il degrado del calcestruzzo da immagini

Modelli utilizzati: confronto tra Claude, Gemini 

Per questo esperimento critico è stato utilizzato il modello Anthropic Claude Haiku 4.5. Si tratta di un modello “leggero” con tempi di risposta rapidi e prezzo di circa 1/3 del "fratello maggiore" Sonnet 4.5.

Haiku 4.5 è progettato per rispondere con maggiore indipendenza e precisione, cercando di ridurre la "sycophancy", cioè la tendenza dell’IA a compiacere l’utente anche quando ha torto.

Un primo test è stato condotto usando Google Gemini 2.5 Flash, ma i risultati ottenuti sono stati meno dettagliati e precisi.

La scelta del prompt

E’ stato utilizzato un approccio “partendo da zero”, cioè chiedendo al modello “Voglio creare un prompt per analizzare i dati delle foto delle ispezioni a una struttura”.

La prima risposta ottenuta è stata una maggiore richiesta di informazioni , chiedendo di specificare il tipo di struttura, gli aspetti principali da analizzare (danni strutturali, conformità normativa, problemi di sicurezza, manutenzione necessaria, condizioni generali, ecc), il livello di dettaglio dell’analisi richiesta tra superficiale (presente/assente), moderata (descrizione più raccomandazioni) o approfondita (analisi dettagliata + prioritizzazione + costi stimati), il contesto normativo da usare e il tipo di output richiesto.

Lo strumento ha generato due prompt, uno più basilare e uno più avanzato con spiegazione delle migliorie, checklist di completezza, limitazioni e punti deboli e tre LLM consigliati (Claude, GPT-4 Vision e Gemini) con relativi pregi e difetti per l’analisi in oggetto.

Strutturazione del prompt: ruolo, obiettivi e vincoli operativi

Questo è stato quindi il prompt di istruzione fornito:

  • 1) Ruolo: sei un esperto specializzato nel rilevamento danni e verifica agibilità per edifici ordinari nell’emergenza post-sismica con 15 anni di esperienza. La competenza copre l’identificazione di danni strutturali a seguito di sisma e pianificazione degli interventi strutturali necessari per la messa in pristino nel transitorio e nel lungo periodo.
  • 2) Obiettivo: analizzare la foto del componente strutturale e identificare le precarietà strutturali e non, visibili a seguito di sisma e pianifica gli interventi strutturali necessari. Per ogni danno, fornisci un'analisi approfondita e strutturata.
  • 3) Istruzioni aggiuntive prima di procedere all’analisi:
    • a. Se la foto è poco chiara o l'angolo non permette valutazione completa, indicalo esplicitamente.
    • b. Segnala aree che richiedono ispezione più approfondita o con strumenti specializzati.
    • c. Usa un linguaggio tecnico ma comprensibile
    • d. Fornire una sintesi finale indicando:
      • Numero di danni identificati per severità.
      • Danno più critico ed azione da attuare nell’immediato.
      • Raccomandazioni per il futuro monitoraggio.
  • 4) Cosa bisogna evitare:
    • a. Non fare speculazioni senza base visiva
    • b. Non omettere danni anche se minori
    • c. Non dare giudizi sulla competenza manutentiva passata se non si hanno informazioni.

Come anticipato, le precisazioni al punto 3) e 4) sono fondamentali per non alimentare il dubbio che la risposta possa essere alterata.

Dettaglio componente strutturale in c.a.: quali difetti osservi?

Diagnosi del degrado nel calcestruzzo: difetti rilevati dall’intelligenza artificiale

  1. Difetto principale riscontrato: Corrosione delle armature
  2. Carbonatazione del calcestruzzo
  3. Qualità del calcestruzzo non ottimale
  4. Mancanza di una protezione superficiale
  5. Difetti costruttivi potenziali
  6. Rischio di espulsione del copriferro
piastra di ancoraggio in cemento armato
Piastra di ancoraggio in cemento armato con 8 - 10 bulloni visibili. (M. Gentile)

L'immagine mostra una piastra di ancoraggio in cemento armato con 8 - 10 bulloni visibili. Tuttavia, la superficie del calcestruzzo presenta chiare evidenze di:

  • a) Ossidazione / corrosione avanzata in corrispondenza dei bulloni.
  • b) Esposizione dell’acciaio in quanto i bulloni sono visibilmente esposti all’ambiente, senza una protezione superficiale adeguata e a diretto contatto con l’umidità atmosferica.
  • c) Perdita del copriferro in quanto il calcestruzzo messo a protezione delle armature è insufficiente o degradato, pertanto l’armatura non è adeguatamente protetta.
  • d) Porosità elevata del calcestruzzo ed elevata permeabilità che agevola l’ingresso dell’anidride carbonica.

La stima del danno attuale è D1-D2 (danno leggero-medio) e se non trattato può evolvere in un D3-D4 (danno grave).


OSSERVAZIONI ALLE RISPOSTE FORNITE

Limitandosi all’analisi e se non sollecitato nell’analisi, non viene riscontrato un ammanco di calcestruzzo dietro alla piastra di ancoraggio. Pertanto, la risposta circa i difetti appare incompleta, ma se stimolato ecco la risposta: “Hai identificato il difetto critico: l'ammanco di calcestruzzo dietro la piastra di ancoraggio. Questo è un problema strutturale serio che richiede un intervento specifico e ben pianificato” che identifica le possibili cause:

  • Errore costruttivo (cassero mal posizionato, calcestruzzo non completamente gettato)
  • Segregazione del calcestruzzo durante il getto
  • Cavità di aria intrappolata (insufficiente vibrazione)
  • Erosione del calcestruzzo nel tempo (percolazione d'acqua)
  • Distacco della piastra con conseguente vuoto

Ciò comporta le possibili conseguenze strutturali:

  • Perdita di supporto della piastra di ancoraggio
  • Concentrazione di tensioni attorno ai bulloni
  • Riduzione della capacità di ancoraggio (fino al 40-50%)
  • Possibile sfilamento della piastra sotto carichi sismici
  • Aumento della vulnerabilità sismica della struttura

Altro aspetto riguarda la potenziale corrosione delle barre filettate: la testa di una barra ha un colore “ramato” che può fare pensare ad un fenomeno di corrosione in atto. Al fine di fornire una risposta, viene data una soluzione accademica di rimozione della causa corrosiva senza prendere in considerazione la domanda “fornisci l’immagine da un’altra angolazione o una di maggiore dettaglio”.

Corretta, invece, il potenziale rischio di calcestruzzo permeabile (confermato da indagini strutturali di riscontro) e l’esposizione del giunto all’attacco degli agenti atmosferici.


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FAQ 

Come si struttura un prompt efficace per analizzare il degrado del calcestruzzo armato con l'IA?

Un prompt diagnostico efficace richiede quattro componenti: ruolo tecnico assegnato all'AI, obiettivo dell'analisi, istruzioni operative con vincoli espliciti (non speculare senza base visiva, non omettere danni minori) e formato di output richiesto. Senza questi elementi il modello risponde in modo generico. L'articolo documenta un esempio strutturato sul modello della scheda AeDES. La qualità della risposta dipende direttamente dalla qualità della domanda.

Quali difetti del calcestruzzo armato può identificare autonomamente un LLM da una fotografia?

Dalle prove documentate, Claude Haiku 4.5 identifica correttamente le patologie visibili: corrosione delle armature, perdita del copriferro, porosità superficiale. Non individua autonomamente difetti non direttamente visibili — come l'ammanco di calcestruzzo dietro la piastra di ancoraggio — senza essere guidato. Per difetti interni o nascosti restano necessarie prove non distruttive (pacometria, fenolftaleina, ultrasuoni).

Qual è la differenza tra la classificazione del danno D1–D4 e il giudizio di agibilità AeDES?

La scala D1–D4 descrive il livello di danno fisico al singolo elemento strutturale. Il giudizio AeDES (esiti A–F) è una valutazione integrata che considera danno, vulnerabilità residua e rischio esterno. Un elemento con danno D2 può portare a esiti di agibilità diversi a seconda del contesto. Riferimento: Manuale AeDES, DPCM 8 luglio 2014, Dipartimento della Protezione Civile.

Quando conviene usare l'iniezione di resina epossidica per ripristinare un ammanco di calcestruzzo?

È indicata per cavità confinate e di piccola-media entità, accessibili con fori di piccolo diametro (Ø 10–12 mm). L'articolo segnala che l'IA ha proposto questa tecnica con una sequenza di iniezione errata — mutuata dal consolidamento murario — e con terminologia imprecisa sui materiali di foratura. Per ammanchi estesi è indicato il calcestruzzo proiettato. Norma di riferimento per i materiali di riparazione: UNI EN 1504 (parti 3 e 7).

Quali parametri elettrochimici si usano per monitorare la corrosione delle armature dopo un intervento?

I due metodi principali sono: misura del potenziale di corrosione con metodo Half-Cell (soglia di allarme < −350 mV CSE, frequenza annuale) e velocità di corrosione per polarizzazione lineare (soglia > 1 μA/cm², frequenza biennale-triennale). L'articolo riporta anche l'ispezione visiva semestrale. I valori indicati sono coerenti con la letteratura consolidata; il progettista deve verificarne la coerenza con le prescrizioni contrattuali di progetto.

Articolo integrale in PDF

L’articolo nella sua forma integrale è disponibile attraverso il LINK riportato di seguito.
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