| KEYWORD |
Area Ingegneria
Modelli predittivi di crollo di ponti, basati su dati satellitari e intelligenza artificiale
Parole chiave ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COLLASSO, DATI SATELLITARI, DEEP LEARNING, INTERFEROMETRIA RADAR
Riferimenti MARCO CIVERA, FRANCESCO DELLA SANTA
Tipo tesi NUMERICA E SPERIMENTALE
Descrizione I dati satellitari, in particolare l'interferometria SAR differenziale (DInSAR), sono all'avanguardia nell'ingegneria civile per l'analisi dei cedimenti e dei collassi. Infatti, grazie alla disponibilità dei dati della costellazione Cosmo SkyMed, con un'elevata risoluzione spaziale (3 x 3 m) e una precisione di misurazione estrema (millimetrica), la metodologia, pur essendo ancora considerata a livello di ricerca, sta diventando sempre più utilizzata anche dai professionisti.
Tuttavia, le difficoltà nell'analizzare l'enorme quantità di dati prodotti dal satellite a ogni passaggio su una vasta area limitano ancora l'uso della tecnica per l'analisi predittiva. In altre parole, attualmente il DInSAR viene eseguito solo ex-post, su infrastrutture già collassate, per indagare retrospettivamente, a scopo di ingegneria forense, il loro comportamento prima del cedimento.
Tuttavia, utilizzando un dataset di collassi di ponti noti e i relativi dati, è possibile addestrare un modello di Deep Learning (DL) per ottenere un monitoraggio predittivo basato sull'Intelligenza Artificiale (AI). Questo può essere ulteriormente perfezionato tramite data fusion, utilizzando un confronto tra i dati dell'infrastruttura target e il contesto circostante, oltre a più fonti ambientali come previsioni meteo, livelli dei fiumi e riaddestramenti periodici offline su nuovi casi studio.
Il lavoro di tesi si concentrerà su applicazioni riguardanti i collassi di ponti indotti da cause idrauliche o da frane (di rocce o terre) nel territorio italiano negli ultimi dieci anni.
Vedi anche slide hack day madonna del monte.pdf
Conoscenze richieste Buona conoscenza di Matlab e/o Python
Scadenza validita proposta 05/10/2025
PROPONI LA TUA CANDIDATURA