Ponti ferroviari, l’AI entra in campo: così RFI cambia il modo di ispezionare e monitorare le infrastrutture

La gestione del patrimonio dei ponti ferroviari rappresenta oggi una delle sfide più complesse per i gestori infrastrutturali europei, tra invecchiamento delle opere, rischi ambientali e crescenti esigenze di sicurezza ed efficienza. L’esperienza di Rete Ferroviaria Italiana mostra come l’intelligenza artificiale possa diventare un alleato concreto dell’ingegneria strutturale, non come sostituto del giudizio tecnico, ma come strumento di supporto alle decisioni. Dalle ispezioni digitali al monitoraggio strutturale, fino alla gestione del rischio sismico, l’AI si inserisce in processi già consolidati, potenziandone l’efficacia. L’approccio adottato evidenzia un cambio di paradigma nella manutenzione delle infrastrutture ferroviarie, sempre più orientata ai dati e alla previsione dei fenomeni di degrado.

L’asset ponti ferroviari tra eredità storica e nuove sfide tecnologiche

La rete ferroviaria italiana gestita da RFI comprende uno dei patrimoni infrastrutturali più rilevanti a livello europeo: circa 18.000 ponti per oltre 40.000 campate, distribuiti su tutto il territorio nazionale. Si tratta di un insieme estremamente eterogeneo per tipologia costruttiva e materiali, con una presenza significativa di opere in muratura, seguite da ponti in calcestruzzo armato e precompresso e da strutture in acciaio e miste. L’età media delle opere è intorno ai 70 anni, ma non sono rari manufatti risalenti all’Ottocento, che convivono oggi con infrastrutture più recenti e con sistemi di esercizio sempre più evoluti.

Questa stratificazione storica pone sfide importanti sul piano della sicurezza e della manutenzione. Le strutture sono infatti soggette ai normali processi di degrado nel tempo, ma anche a rischi esterni come l’azione sismica e i fenomeni idrogeologici, che in molte aree del Paese rappresentano una criticità strutturale permanente. In questo contesto, la crescente disponibilità di dati provenienti da ispezioni, sensori e sistemi di esercizio ha spinto RFI a integrare l’intelligenza artificiale come strumento di supporto alle decisioni e di ottimizzazione dei processi di gestione dell’asset infrastrutturale, in una visione che non riguarda solo i ponti ma l’intero sistema ferroviario, dal binario al materiale rotabile.

L’attenzione verso questi temi si inserisce inoltre in un quadro europeo condiviso. La partecipazione ai lavori promossi dall’Union Internationale des Chemins de fer sull’Artificial Intelligence for Predictive Maintenance ha consentito a RFI di confrontarsi con altri grandi gestori infrastrutturali, con l’obiettivo di migliorare l’affidabilità del sistema, contenere i costi di manutenzione e rendere più efficienti i processi decisionali lungo l’intero ciclo di vita delle opere.

Ispezioni digitali e manutenzione predittiva: dal drone al modello 3D

Uno degli ambiti in cui l’intelligenza artificiale ha trovato un’applicazione concreta riguarda le ispezioni dei ponti. Accanto ai metodi tradizionali, che prevedono l’uso di piattaforme elevabili e mezzi speciali, RFI utilizza ormai da anni i droni come strumento ordinario di supporto alle attività ispettive. L’impiego di velivoli a pilotaggio remoto consente di acquisire immagini e dati in condizioni di maggiore sicurezza per gli operatori e con un livello di dettaglio molto elevato, anche in punti difficilmente accessibili.

Il flusso informativo non si ferma alla semplice acquisizione delle immagini. I dati raccolti vengono caricati su una piattaforma sviluppata con la società IT del Gruppo FS, che consente di costruire modelli tridimensionali delle opere ispezionate. Su questi modelli intervengono algoritmi di intelligenza artificiale progettati per individuare e classificare le principali difettosità strutturali, in coerenza con il Bridge Management System storico di RFI, il sistema Domus.

Gli algoritmi, addestrati a partire dai cataloghi difetti per calcestruzzo armato, acciaio e muratura, sono in grado di riconoscere fessurazioni e altre anomalie, localizzandone posizione, estensione e intensità. Il risultato non sostituisce il giudizio dell’ingegnere, ma fornisce uno screening preliminare che rende più efficiente l’analisi ispettiva e contribuisce a uniformare le valutazioni su scala nazionale. L’intelligenza artificiale viene continuamente “allenata” attraverso il confronto con le ispezioni condotte sul campo, in un processo iterativo che mira a migliorare progressivamente l’affidabilità dei risultati e ad estendere il riconoscimento automatico alle difettosità più ricorrenti nella rete.

In questa prospettiva, la manutenzione predittiva non è un obiettivo astratto, ma il risultato di un’integrazione tra acquisizione digitale dei dati, modellazione tridimensionale e supporto algoritmico, che permette di anticipare l’individuazione delle criticità e di programmare gli interventi in modo più mirato.

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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Intelligenza artificiale e gestione del rischio sismico sulla rete

Un secondo ambito di applicazione riguarda la gestione degli eventi sismici, in particolare sulle linee ad alta velocità dotate di sistemi di segnalamento via radio. RFI sta sviluppando una rete accelerometrica distribuita lungo le infrastrutture, con sensori collegati tramite anelli di telecomunicazione in fibra ottica. Queste stazioni registrano le onde sismiche e alimentano un sistema in grado di interagire direttamente con il segnalamento ferroviario.

In presenza di un evento sismico che superi determinate soglie, il sistema attiva automaticamente procedure di sicurezza che portano al blocco immediato della circolazione nei tratti interessati e al rallentamento dei treni nelle aree limitrofe. L’intelligenza artificiale interviene in particolare nei processi di discriminazione del segnale, distinguendo tra vibrazioni dovute al passaggio dei treni e quelle effettivamente riconducibili a un terremoto, e nella previsione delle accelerazioni attese.

L’evoluzione in corso mira a sostituire algoritmi tradizionali con modelli di intelligenza artificiale più avanzati, con l’obiettivo di ridurre sia i mancati allarmi sia, soprattutto, i falsi allarmi, che pur in un’ottica di massima sicurezza possono avere impatti significativi sull’esercizio ferroviario. Anche in questo caso, l’intelligenza artificiale non introduce un processo del tutto nuovo, ma si innesta su procedure già consolidate, migliorandone l’affidabilità e la capacità di risposta in tempo reale.

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Monitoraggio strutturale e lettura intelligente dei dati di campo

Il terzo fronte di applicazione riguarda il monitoraggio strutturale dei ponti e delle opere d’arte. Prima di avviare campagne di monitoraggio su larga scala, RFI ha condotto un lungo lavoro di sperimentazione, in collaborazione con il mondo accademico, per definire sia i layout dei sensori più adatti alle diverse tipologie strutturali, sia gli algoritmi più efficaci per interpretare i segnali acquisiti.

L’intelligenza artificiale viene utilizzata sia con approcci non supervisionati, di tipo data driven, sia con approcci supervisionati, finalizzati all’identificazione delle tipologie di danneggiamento. I modelli analizzano grandezze misurate in condizioni diverse di esercizio: al passaggio dei treni vengono osservati deformazioni e spostamenti, mentre in assenza di traffico si studiano vibrazioni e frequenze proprie della struttura.

Questo duplice punto di vista consente di cogliere sia le risposte dinamiche legate ai carichi in esercizio, sia eventuali variazioni delle caratteristiche dinamiche dell’opera, che possono essere spie di un’evoluzione del quadro di danno. L’obiettivo è costruire sistemi di monitoraggio non solo capaci di raccogliere grandi quantità di dati, ma anche di interpretarli in modo intelligente, trasformando il dato grezzo in informazione utile per la gestione dell’infrastruttura.

Dall’innovazione tecnologica a una nuova cultura della gestione infrastrutturale

L’esperienza di RFI mostra come l’intelligenza artificiale non rappresenti una soluzione “miracolosa”, ma uno strumento che, se integrato in processi già strutturati, può migliorare in modo significativo la qualità delle decisioni, l’efficienza della manutenzione e il livello di sicurezza complessivo del sistema ferroviario. Ispezioni digitali, gestione del rischio sismico e monitoraggio strutturale convergono in una visione unitaria in cui l’innovazione tecnologica diventa parte integrante della cultura della gestione infrastrutturale.

In un contesto caratterizzato da un patrimonio storico esteso e complesso, l’adozione consapevole dell’intelligenza artificiale appare sempre più come una leva strategica per garantire la sostenibilità tecnica ed economica della rete nel lungo periodo, accompagnando l’evoluzione dell’ingegneria ferroviaria verso modelli di gestione più predittivi, integrati e orientati ai dati.

DI SEGUITO LA VIDEOREGISTRAZIONE DELL'INTERVENTO INTEGRALE DI ANDREA VECCHI

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

IN SINTESI
-la rete di ponti ferroviari gestita da RFI è un asset strategico europeo, caratterizzato da elevata eterogeneità e forte invecchiamento delle opere;
-l’intelligenza artificiale viene integrata nei processi di ispezione tramite droni, modelli 3D e algoritmi di riconoscimento delle difettosità;
-i sistemi di AI supportano la manutenzione predittiva, migliorando l’efficienza delle valutazioni e l’uniformità dei giudizi tecnici;
-nella gestione del rischio sismico, l’AI contribuisce a ridurre falsi allarmi e a rendere più affidabile il blocco automatico della circolazione in caso di eventi significativi;
-il monitoraggio strutturale intelligente consente di interpretare in modo evoluto i dati dei sensori, individuando possibili segnali precoci di danneggiamento;
-l’adozione dell’AI in RFI si inserisce in una visione europea condivisa, orientata a migliorare sicurezza, affidabilità ed efficienza del sistema ferroviario.