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Stima di indici sintetici di rischio sismico-strutturale via data analysis e Artificial Intelligence.

Parole chiave INTELLIGENZA ARTIFICIALE, RISCHIO SISMICO

Riferimenti BERNARDINO CHIAIA, CECILIA SURACE

Riferimenti esterni Ing. Marco Civera (marco.civera@polito.it)

Gruppi di ricerca GRUPPO ARISK

Tipo tesi SPERIMENTALE

Descrizione Il progetto di tesi si inserisce nella collaborazione tra la startup tecnologica Arisk, attiva nel servicing e consulting per gestori pubblici e clienti privati, e diversi settori disciplinari del Politecnico di Torino, attivi nella valutazione multirischio (alluvionale, strutturale, sismico e cybersecurity) di sistemi complessi.
Nello specifico, il lavoro di tesi si articolerà in tre fasi. Nella prima, lo studente acquisirà gli strumenti necessari per svolgere un’analisi su scala regionale della pericolosità sismica di sito, sulla base dei dataset territoriali INGV. A seguito di questa prima analisi, verranno individuati i casi studio di interesse. Nella seconda, lo studente eseguirà un’analisi dettagliata su queste singole strutture (mediante software commerciale agli elementi finiti), per la determinazione di indici di rischio quantitativi (es. PAM e IS-V come definiti da NTC 2018 e D.M. 65/2017). Infine, gli indici così definiti verranno integrati in uno score multirischio, fornendo il dato in input di un sistema di Intelligenza Artificiale per l’analisi catastrofale predittiva. Quest’ultima parte verrà sviluppata in collaborazione con esperti accademici del Politecnico e industriali di Arisk, finalizzata alla realizzazione di un software commerciale.

Conoscenze richieste buone competenze di ingegneria sismica e strutturale, conoscenze di base modellazione e analisi agli elementi finiti.


Scadenza validita proposta 09/12/2024      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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