Autostrade dello Stato avvia un modello di manutenzione predittiva applicato al Viadotto del Vernetto e al Ponte Talloria. Il sistema combina reti di sensori e algoritmi per trasformare i dati strutturali in indicatori utili alla prevenzione delle criticità
Autostrade dello Stato ha avviato un sistema di monitoraggio intelligente di ponti e viadotti basato su sensoristica avanzata, intelligenza artificiale e Digital Twin, con l'obiettivo di passare dalla manutenzione programmata a quella predittiva. Le prime applicazioni riguardano il Viadotto del Vernetto, sull'A32 del Traforo del Frejus, e il Ponte Talloria, sull'Autostrada Asti-Cuneo. Il nuovo modello di gestione delle infrastrutture strategiche di Autostrade dello Stato è fondato sulla raccolta e sull'analisi intelligente dei dati e si inserisce nel percorso di innovazione avviato attraverso STRIVE, l'ecosistema digitale che raccoglie e analizza i dati strutturali per supportare le decisioni.
Il gemello digitale del Viadotto del Vernetto
Sul Viadotto del Vernetto la sperimentazione ruota attorno al Digital Twin (il gemello digitale dell'opera), un modello virtuale ad alta precisione ottenuto attraverso rilievi tridimensionali e tecnologie avanzate di acquisizione. La replica consente di ricostruire fedelmente geometrie e caratteristiche costruttive dell'opera, offrendo un ambiente nel quale effettuare analisi, misurazioni e verifiche con un livello di dettaglio superiore rispetto alle ispezioni trazionali. Integrato nella piattaforma STRIVE, il modello è destinato ad aggiornarsi progressivamente con i dati provenienti da monitoraggio e ispezioni, diventando una rappresentazione dinamica dello stato della struttura.
Sensoristica continua sul Ponte Talloria
Sul Ponte Talloria l'attenzione è rivolta a una rete di sensori ad alta precisione installati nei punti più significativi dell'impalcato. I dispositivi rilevano vibrazioni, movimenti strutturali e variazioni dovute ai carichi o alle condizioni ambientali, trasferendo le informazioni alla piattaforma digitale, dove vengono elaborate con algoritmi di intelligenza artificiale. L'obiettivo è trasformare una grande mole di dati in indicatori utili alla manutenzione, evidenziando eventuali anomalie rispetto ai comportamenti attesi e supportando le attività di controllo.
Dalla logica emergenziale alla prevenzione
Il principio guida è superare una logica di intervento legata all'emergenza, per sviluppare una capacità di prevenzione fondata sull'analisi continua delle infrastrutture. In questo modo, i gestori possono individuare in anticipo segnali potenzialmente indicativi di criticità, pianificando gli interventi in modo più efficace e riducendo i rischi. Le sperimentazioni sul Viadotto del Vernetto e sul Ponte Talloria rappresentano due applicazioni complementari della stessa strategia, che punta a costruire una rete infrastrutturale sempre più connessa e intelligente. Un approccio già testato da Autostrade dello Stato in altri progetti: lo scorso marzo, insieme ai Vigili del Fuoco, è stato testato a Mestre il sistema di rilevamento del fumo in galleria basato sull'intelligenza artificiale, mentre a giugno droni impiegati sopra il Traforo del Monte Bianco hanno effettuato il monitoraggio delle reti paramassi e paraneve lungo l'arco alpino.
Un modello destinato a estendersi
Secondo Autostrade dello Stato, l'integrazione tra sensori, gemelli digitali, piattaforme tecnologiche e IA è destinata a essere progressivamente estesa a ponti, viadotti, gallerie e ad altre infrastrutture strategiche della rete nazionale, con l'obiettivo di rafforzare la sicurezza attraverso una gestione sempre più basata sulla conoscenza, innovazione e sulla prevenzione.
AD: "Innovazione per rafforzare sicurezza"
L'Amministratore Delegato di Autostrade dello Stato, Avv. Vito Cozzoli, ha dichiarato: "I progetti presentati oggi dimostrano come l'innovazione possa tradursi in strumenti concreti per rafforzare la sicurezza delle infrastrutture. L'integrazione tra sensoristica avanzata, modelli digitali, intelligenza artificiale e competenze ingegneristiche consente di sviluppare un nuovo approccio alla gestione della rete, più preventivo, efficace e sostenibile. Vogliamo promuovere un modello infrastrutturale moderno e scalabile, capace di valorizzare i dati per migliorare le decisioni e affrontare con maggiore consapevolezza le sfide future".
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