MIRET-Tunnel AI: l’Intelligenza Artificiale al servizio della diagnostica delle gallerie

MIRET-Tunnel AI sul podio degli ITA Tunnel Awards

MIRET-Tunnel AI, un’innovazione tecnologica sviluppata da ETS, è salita sul podio degli ITA Tunnel Awards 2024 nelle premiazioni di Genova nella categoria Technical Innovation of the year.

Tecnologia che consiste in un software basato su algoritmi di intelligenza artificiale (AI) che permette di effettuare la valutazione preliminare della vulnerabilità delle gallerie generando modelli informativi della difettologia. Automatizzando le laboriose attività di compilazione dei dati, efficienta il carico di lavoro dei tecnici e massimizza il giudizio degli esperti.

MIRET-Tunnel AI è una componente fondamentale del flusso metodologico del MIRET (Management and Identification of the Risk for Existing Tunnels), che include know-how e numerosi tool integrati per la valutazione di rischio delle gallerie secondo i moderni standard.

Le gallerie, per la loro natura strategica e per la durata di vita che raggiunge i 100 anni, sono infrastrutture critiche e la loro manutenzione è un fattore chiave che infatti prevede normative e linee guida stringenti per la definizione delle priorità di gestione. Tali priorità sono assegnate attraverso la determinazione, da parte di tecnici esperti, della Classe di Attenzione.

L’approccio MIRET è focalizzato sulla digitalizzazione delle informazioni e la condivisione in un ambiente accessibile a tutti i tecnici e specialisti, a partire dalle ispezioni in situ, fino alla formulazione della valutazione del rischio secondo gli attuali standard per la gestione delle gallerie ferroviarie e autostradali.

Le ispezioni in situ sono eseguite con ARCHITA, un sistema di proprietà di ETS per la mappatura mobile multidimensionale delle gallerie che integra laser scanner, GPR, Profilometro, odometro, telecamere HD lineari e telecamere termiche su un mezzo bimodale. ARCHITA, grazie a una velocità di rilievo di 15-30 km/h, riduce i tempi di ispezione e la durata delle notti di interruzione del servizio e sposta la fase di ispezione dal campo al back-office, garantendo dati più affidabili ed efficienti in termini di costi e miglioramento della sicurezza per i lavoratori.

La fase successiva al rilievo è la digitalizzazione dei dati acquisiti, in particolare di:

• Creazione di un gemello digitale da scansione da Laser Scanner, Profilometro e GPR per la digitalizzazione delle geometrie della galleria;
• Creazione di un modello digitale da foto HD, immagini termiche e GPR per la digitalizzazione delle anomalie della galleria.

Modelli digitali che permettono di valutare le condizioni del rivestimento per una progettazione più efficiente attraverso un approccio integrato e utilizzando algoritmi ingegneristici per la valutazione del rischio.

L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale

Lo sviluppo del software e di tool-kit, con pre-valutazione con AI e validazione da tecnico esperto, consentendo l’automatizzare della valutazione del rischio qualitativo associato alle gallerie è stato utilizzato per l’analisi e la digitalizzazione di circa 280 gallerie, dal 2016. Basato sull’approccio Deep Learning sfrutta nello specifico le reti neurali convoluzionali (CNN), considerate quelle con una performance migliore per la segmentazione automatica dei difetti in vari compiti di analisi delle immagini.

L’architettura dell’algoritmo che utilizza l’Intelligenza Artificiale è strutturata nel riconoscimento dei seguenti parametri:

• Classe di rivestimento (calcestruzzo/cemento armato; muratura; meccanizzato): tali materiali comportano diverse metodologie di costruzione, caratteristiche della superficie e anomalie rilevabili.
• Classe di difetto (fessurazione, distacco, acqua) basate su modelli distinti: le fessure sono difetti lineari, mentre il distacco e l'acqua sono di tipo areale. Riconoscere questi elementi può essere complesso, per questo motivo è necessaria la validazione da parte di un tecnico specializzato.

Il software MIRET-Tunnel AI ottimizza, così, il processo MIRET attraverso una prima valutazione con reti basate su algoritmi di intelligenza artificiali e una seconda fase nella quale il tecnico esperto convalidata la soluzione migliore gestendo il settaggio dei parametri. Tale flusso di lavoro permettere di ridurre tempi e costi, senza togliere affidabilità alle analisi, e seguendo un approccio in linea con le indicazioni dei regolamenti in tema di AI.

La sostenibilità secondo l’AI Act

Data la natura strategica delle infrastrutture di trasporto, MIRET-Tunnel AI rientra nelle applicazioni che l’AI Act indica come “ad alto rischio” e deve quindi mantenere una documentazione di conformità e repository di evidenze che dimostrino l’aderenza agli standard normativi.

Le misure di conformità includono:

• l’utilizzo di dataset diversi e rappresentativi per l’addestramento dell’AI;
• metriche rigorose di valutazione del modello durante lo sviluppo;
• protocolli di gestione della qualità e salvaguardia della privacy dei dati;
• strategie di cybersecurity e supervisione umana continua nel workflow decisionale.

Nonostante la regolamentazione attuale si applichi solo a software commerciali, la conformità di MIRET-Tunnel AI è valutata per ogni categoria normativa, per garantirne un’implementazione responsabile nel monitoraggio delle infrastrutture critiche.

Lo sviluppo del sistema ha coinvolto diverse figure professionali (informatici, ingegneri del software specializzati nel campo dell’intelligenza artificiale, esperti di tunnelling), che lavorano quotidianamente in sinergia con gli ingegneri impegnati nelle attività di produzione e diagnostica delle gallerie. L’utilizzo di un unico spazio lavorativo digitale basato su dati univoci e condivisi in un modello aperto facilita l’individuazione di difetti in galleria e collega efficacemente ispezioni, diagnostica, manutenzione e valutazione dei rischi.

Gli aspetti di sostenibilità ESG

Il metodo MIRET, comprendente tutte le fasi, dall’ispezione in campo fino alla redazione della documentazione, e tutte le tecnologie, da ARCHITA a MIRET-Tunnel AI, è stato analizzato anche dal punto di vista della sostenibilità secondo i pilastri ESG (Environmental – Social – Governance). Considerando una baseline costituita dai protocolli standard (ispezioni e rilievi a piedi, compilazione di documentazione cartacea, archiviazione dei documenti in su server non sempre disponibili alla condivisione ecc.) ETS ha potuto valutare un impatto molto positivo per questa metodologia applicata negli ultimi anni in campo per numerose campagne di rilevamenti e diagnostica di gallerie. In particolare, si sono registrati numerosi vantaggi traducibili in:

• Vantaggio ambientale, con una riduzione delle emissioni di CO2 equivalente compresa tra il 30-40%, grazie soprattutto all’utilizzo di ARCHITA, che riduce nettamente il tempo di permanenza in campo;
• Vantaggio sociale, con una riduzione del rischio per gli operatori nelle fasi di ispezione in campo, grazie alla riduzione del tempo di permanenza, all’automazione del servizio e allo spostamento di una buona parte delle attività in back-office.
• Vantaggio di governance, grazie a una ottimizzazione dei tempi e dei costi per la fornitura del servizio di analisi difettologica, che ha visto con l’introduzione di MIRET-Tunnel AI, una riduzione dei tempi di lavorazione del dato fino al 60% rispetto alla procedura senza l’utilizzo di AI.

Il riconoscimento ottenuto da MIRET-Tunnel AI e da ETS è il frutto della collaborazione, dell’entusiasmo e delle capacità tecniche dei professionisti che hanno partecipato al suo sviluppo, e costituisce oggi una milestone che ne qualifica positivamente il lavoro svolto. Allo stesso tempo il team è stimolato a proseguire sulla strada del miglioramento continuo del servizio, affinché il panorama della manutenzione delle gallerie possa usufruire di strumenti di gestione sempre più adeguati al suo posizionamento strategico nel quadro della gestione delle infrastrutture.

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