Matteo Vagnoli, classe 1989, è un giovane ingegnere nucleare casentinese. Attualmente sta per concludere un dottorato di ricerca finanziato e supportato dall’Unione Europea presso l’università di Nottingham (UK), e quello che ha fatto negli ultimi tre anni è proprio studiare e sviluppare metodi di intelligenza artificiale per il monitoraggio continuo di infrastrutture (per esempio, ha sviluppato metodi di intelligenza artificiale per monitorare e prevedere lo stato di salute di tre strutture in UK, Giappone e Austria). Ci ha incuriosito un suo post su facebook che faceva riferimento alla tragedia di Genova e a quello che si potrebbe fare per monitorare continuamente le grandi infrastrutture cercando di limitare al minimo i rischi di crolli, cedimenti e danneggiamenti. L’avevamo già intervistato in passato per parlare della sua brillante carriera di ingegnere all’estero, ci è sembrato giusto ricontattarlo ora per cercare di capire in cosa consistono i suoi studi e quali applicazioni pratiche potrebbero avere. Ecco cosa ci ha spiegato.
Matteo, in cosa consiste il tuo lavoro e in che modo potrebbe essere applicato alle grandi infrastrutture (ponti, viadotti e quant’altro) per aumentare la sicurezza di tutti noi?
Siamo nel 2018, abbiamo sensori che raccolgono migliaia di dati ogni secondo e abbiamo a disposizione una capacità di calcolo sempre più performante, che ci permette di sviluppare metodi di intelligenza artificiale in grado di monitorare, in tempo reale, i nostri sistemi (centrali elettriche, automobili, aerei, treni, mercato finanziario, ecc). Inoltre, grazie al cosiddetto machine learning, gli algoritmi sono in grado di migliorarsi autonomamente sempre di più. Questo significa che gli algoritmi sono capaci di imparare il comportamento di un sistema analizzando i dati raccolti monitorando il sistema stesso, e sono quindi in grado di prevedere il comportamento futuro del sistema e verificare se tutto sta funzionando correttamente.
Di norma, come vengono utilizzati questi metodi?
Questi metodi di intelligenza artificiale e machine learning vengono usati quotidianamente da Google per mostrarci le pubblicità sui vari siti, da Facebook e Instagram per mostrarci in bacheca solo quello che ci può interessare, da Amazon per indirizzarci verso un determinato prodotto, dalla finanza per individuare ottimi asset di investimento, in ingegneria per monitorare lo stato di salute di sistemi critici, quali centrali elettriche, reti di distribuzione dell’energia, aeroplani (i cui motori sono monitorati continuamente…), ecc.
E per quanto riguarda le infrastrutture?
Per quanto riguarda le infrastrutture bisogna tenere in considerazione il fatto che normalmente le ispezioni e il monitoraggio dello stato di salute della struttura è fatto a intervalli temporali prestabiliti, da 1 a 5 anni, almeno da quello che ho imparato in questi tre anni di ricerca. Se la struttura presenta poi delle criticità, allora dei sistemi di monitoraggio in tempo reale sono installati (a volte) sul punto danneggiato, in modo da monitorarlo fintantoché non viene fatta la manutenzione. Tuttavia, la ricerca accademica negli ultimi 10/15 anni ha ampiamente dimostrato che metodi di intelligenza artificiale (dove un sistema di sensori è installato sull’infrastruttura, i dati raccolti vengono analizzati da algoritmi per valutare le condizioni dell’infrastruttura e, se tutto è nella norma, prevedere le condizioni future dell’infrastruttura, altrimenti se l’algoritmo rileva un’anomalia, lanciare un allarme) possono aumentare di molto la sicurezza e affidabilità delle infrastrutture. Non solo, questi metodi permettono anche un grande risparmio economico per il gestore dell’infrastruttura, in quanto questo approccio permette di passare da un regime di manutenzione programmata (faccio manutenzione o ispezioni visive mandando personale qualificato in loco ogni tot anni) a un regime di manutenzione predittiva (faccio manutenzione solo quando l’infrastruttura lo richiede veramente). Il risparmio può essere davvero significativo, perché il gestore della struttura è a conoscenza della condizione della struttura in maniera continuativa, e quindi può ottimizzare le sue risorse economiche.
Secondo te, un sistema di intelligenza artificiale avrebbe potuto evitare la tragedia di Genova e il crollo del Ponte Morandi?
Ovviamente non sono in grado di commentare il fatto di Genova, o casi simili, perché non sono un ingegnere civile (ma sono un Ing. Nucleare con un dottorato in intelligenza artificiale per monitoraggio e analisi di rischio di infrastrutture), quindi non ho le conoscenze per fare dei commenti, e non mi permetterei mai di lanciarmi in assunzioni e ipotesi. Non vorrei nemmeno dire che con questi metodi si sarebbe potuto evitare il disastro di Genova, perché questi metodi forniscono delle informazioni ai gestori delle infrastrutture, poi ovviamente spetta a loro prendere decisioni sulle azioni manutentive.
Sto solo dicendo che in molti settori della nostra vita quotidiana stiamo già utilizzando tutte queste idee, e quindi spero che in futuro anche tutte le strutture saranno connesse fra loro, e potremmo monitorarle continuamente in maniera sicura e affidabile.
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