L’AI al centro della nuova gestione delle infrastrutture di trasporto 

𝗜𝗹 𝘀𝗲𝘁𝘁𝗼𝗿𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗽𝗼𝗿𝘁𝗶 𝘀𝘁𝗮 𝘃𝗶𝘃𝗲𝗻𝗱𝗼 𝘂𝗻𝗮 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗰𝗮𝗽𝗮𝗰𝗲 𝗱𝗶 𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗮𝗿𝗲 𝗶𝗹 𝗺𝗼𝗱𝗼 𝗶𝗻 𝗰𝘂𝗶 𝘀𝘁𝗿𝗮𝗱𝗲 𝗲 𝗳𝗲𝗿𝗿𝗼𝘃𝗶𝗲 𝘃𝗲𝗻𝗴𝗼𝗻𝗼 𝗺𝗼𝗻𝗶𝘁𝗼𝗿𝗮𝘁𝗲.
L’intelligenza artificiale consente di prevedere l’usura delle infrastrutture, riducendo interventi emergenziali e aumentando sicurezza e continuità operativa.
𝗘𝗻𝘁𝗿𝗼 𝗶𝗹 𝟮𝟬𝟯𝟬, 𝗶𝗹 𝗺𝗲𝗿𝗰𝗮𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹’𝗔𝗜 𝗮𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗮 𝗮𝗶 𝘁𝗿𝗮𝘀𝗽𝗼𝗿𝘁𝗶 𝘀𝘂𝗽𝗲𝗿𝗲𝗿𝗮̀ 𝗶 𝟭𝟬 𝗺𝗶𝗹𝗶𝗮𝗿𝗱𝗶 𝗱𝗶 𝗱𝗼𝗹𝗹𝗮𝗿𝗶, trainato dalla digitalizzazione e dall’uso crescente di sensori, modelli previsionali e sistemi automatici

Dalla prevenzione alla previsione
La manutenzione predittiva permette di anticipare i guasti e pianificare gli interventi grazie all’analisi di grandi quantità di dati. Il risultato che ne esce fuori è quello di una 𝗿𝗶𝗱𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝗰𝗼𝘀𝘁𝗶 𝗱𝗲𝗹 𝟮𝟱–𝟯𝟬% 𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗶 𝗱𝗶 𝗳𝗲𝗿𝗺𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝟯𝟱–𝟰𝟱%.
Nel ferroviario, 𝗥𝗙𝗜 — che gestisce 17.000 km di linee e 9.000 treni al giorno — ha già 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗼 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗮 𝘃𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗻𝗲𝗹 𝗣𝗶𝗮𝗻𝗼 𝗦𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝗰𝗼 𝟮𝟬𝟮𝟱–𝟮𝟬𝟮𝟵.
Sensori IoT montati sui convogli analizzano in continuo la geometria dei binari, mentre reti neurali individuano anomalie prima che diventino criticità.

Nel settore stradale, i sistemi AI riconoscono e classificano il degrado dell’asfalto.
Il progetto Argo di Movyon, sviluppato insieme ad Autostrade per l’Italia, monitora oltre 4.000 opere d’arte attraverso droni, sensori e modelli 3D, generando digital twin che permettono ispezioni da remoto.
Anas ha attivato un programma nazionale di Structural Health Monitoring, finanziato dal PNRR, per monitorare ponti e viadotti utilizzando modelli previsionali e sensoristica distribuita.

Tecnologie integrate e nuove competenze
La forza della manutenzione predittiva sta nell’integrazione tra algoritmi, dati geolocalizzati, telecamere ad alta risoluzione e analisi multicriterio.
I sistemi di previsione del rischio permettono ai gestori di ottimizzare risorse spesso limitate e di concentrarsi sulle aree più critiche, contribuendo alla riduzione degli incidenti e all’aumento della sicurezza.

Questa transizione richiede competenze multidisciplinari: ingegneria, data science, gestione infrastrutturale e una governance capace di unire pubblico e privato.
L’Italia sta consolidando queste capacità grazie al lavoro di RFI, Anas, Movyon e dei principali operatori infrastrutturali, creando un modello replicabile su scala nazionale.

L’AI applicata alla manutenzione predittiva non è più un’innovazione sperimentale, ma una nuova forma di gestione in grado di consentire al Paese di costruire infrastrutture più sicure, efficienti e pronte alle sfide dei prossimi anni.

Fonte: https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/manutenzione-predittiva-e-ai-come-cambia-settore-trasporti