Come si sviluppa la costruzione intelligente: tecnologie chiave e approcci innovativi

La costruzione intelligente rappresenta un avanzamento cruciale nella gestione e realizzazione delle infrastrutture, unendo discipline come l’ingegneria informatica, l’ingegneria dei sistemi, la matematica applicata e l’automazione. Questa sinergia permette di integrare dati complessi provenienti da diverse fonti, analizzarli in tempo reale e prendere decisioni più informate e tempestive durante tutte le fasi del ciclo di vita di un’opera. La capacità di percepire l’ambiente geologico in modo intelligente e di anticipare le condizioni future rappresenta un elemento chiave per migliorare la sicurezza e l’efficienza delle attività di costruzione, specialmente in contesti complessi come i lavori di tunneling.

L’utilizzo di sistemi di visione computerizzata applicati al rilevamento delle condizioni geologiche consente inoltre di automatizzare il monitoraggio visivo, aumentando la rapidità e l’accuratezza dell’analisi. I modelli ensemble, sviluppati combinando diversi approcci algoritmici, offrono un miglioramento significativo nella valutazione e interpretazione delle immagini, garantendo una risposta più robusta anche di fronte a dati imperfetti o rumorosi.

Un elemento determinante nella modellazione della affidabilità della fronte di scavo dei tunnel è l’applicazione della teoria delle copule, che permette di descrivere e simulare la dipendenza tra molteplici variabili geotecniche in modo flessibile, anche quando le informazioni sono limitate o parziali. Attraverso una corretta identificazione delle distribuzioni marginali e delle funzioni di copula più aderenti ai dati, si possono effettuare analisi di affidabilità basate su simulazioni realistiche, valutando così la probabilità di fallimento e migliorando la gestione dei rischi operativi.

Questa integrazione multidisciplinare, che coinvolge esperti di ingegneria, statistica, informatica e geoscienze, è resa possibile grazie a un lavoro collaborativo e coordinato, dove la gestione accurata delle risorse informative e bibliografiche, la visualizzazione efficace dei dati e la rigorosa progettazione metodologica sono fondamentali per mantenere un elevato rigore accademico e pratico. La costruzione intelligente si configura quindi come un paradigma dinamico e adattativo, capace di trasformare l’approccio tradizionale alla realizzazione delle opere in un processo ottimizzato, sicuro e sostenibile.

Importante è considerare che la costruzione intelligente non si limita all’implementazione di tecnologie all’avanguardia, ma implica anche un cambiamento culturale e organizzativo che valorizzi l’interdisciplinarità e la continua formazione degli operatori. La consapevolezza dei limiti intrinseci ai modelli predittivi, la gestione critica delle fonti dati e la necessità di integrare l’esperienza umana con l’intelligenza artificiale rappresentano aspetti imprescindibili per sfruttare appieno il potenziale di queste innovazioni.

Come migliorare la previsione multi-step dell’atteggiamento del TBM usando il modello C-GRU?

L’accuratezza nella previsione multi-step dell’atteggiamento di una macchina da scavo per tunnel (Tunnel Boring Machine, TBM) rappresenta un elemento cruciale per la sicurezza e l’efficienza dei lavori sotterranei. Le metodologie tradizionali di previsione singola spesso risultano insufficienti per cogliere le dinamiche complesse e temporali di queste macchine, che operano in condizioni mutevoli e non lineari. In questo contesto, il metodo C-GRU si è distinto come un approccio innovativo e robusto, capace di superare significativamente le prestazioni dei modelli deep learning all’avanguardia come LSTM, GRU e C-LSTM.

Il metodo C-GRU integra una rete neurale ricorrente di tipo GRU (Gated Recurrent Unit) con strati convoluzionali 1D, massimizzando la capacità di catturare sia caratteristiche spaziali che temporali dal flusso dati relativo all’atteggiamento della TBM. L’architettura comprende tre strati convoluzionali seguiti da due livelli di max-pooling, tre strati GRU e quattro strati completamente connessi, permettendo così di estrarre rappresentazioni significative anche da dataset complessi e rumorosi. L’adattabilità della dimensione degli strati di input e output permette l’applicazione del modello a scenari diversi, aumentando la sua versatilità.

La preparazione dei dati è fondamentale: la procedura include l’estrazione delle informazioni di scavo, il test di correlazione, la normalizzazione e la riformattazione del dataset per garantire la qualità e la coerenza dell’input. Per l’ottimizzazione, si utilizza l’algoritmo RMSprop e la funzione di perdita MSE (Mean Squared Error), mentre le metriche di valutazione adottate sono MAE (Mean Absolute Error) e R², quest’ultimo indicativo della bontà del fit tra predizioni e valori reali.

Gli esperimenti condotti su dati del progetto del tunnel Singapore T308 hanno confermato la superiorità del modello C-GRU. In condizioni di bassa perturbazione dei dati di scavo, il valore di R² raggiunge 0.9652, evidenziando un’accuratezza quasi perfetta nella previsione multi-step. Anche in presenza di fluttuazioni significative, la robustezza del modello rimane elevata, con R² che si mantiene sopra 0.77. Inoltre, l’estensione temporale della previsione può arrivare fino a 21 passi avanti, un risultato che testimonia la capacità del modello di mantenere rilevanza e precisione su orizzonti temporali lunghi.

Un aspetto innovativo riguarda la sensibilità del modello ai dati storici. Il TBM attuale risulta maggiormente influenzato dall’atteggiamento osservato negli ultimi 21 intervalli temporali, con una particolare importanza attribuita al quarto passo temporale passato. Questa insight permette di focalizzare l’attenzione operativa e progettuale sulle finestre temporali più critiche, offrendo un supporto concreto per l’adeguamento in tempo reale delle manovre di scavo.

Il confronto statistico, eseguito tramite il test t di Student accoppiato sui dati di test, ha dimostrato come il C-GRU migliori significativamente la precisione predittiva rispetto agli altri metodi di deep learning per serie temporali, con p-value inferiori a 0.05 per tutte le principali variabili di attitudine analizzate (HDA, HDT, VDA, VDT). Ciò sottolinea la solidità scientifica e la rilevanza pratica del modello nel contesto ingegneristico.

Ulteriormente, la metodologia e i risultati ottenuti con il C-GRU aprono la strada a una più ampia applicazione di tecniche di deep learning ibride nella gestione di sistemi complessi di controllo e monitoraggio in ingegneria civile. La possibilità di integrare le analisi di sensibilità con modelli predittivi offre una visione più profonda delle dinamiche operative, favorendo interventi proattivi e ottimizzazioni continue.

Per chi si avvicina a questo tema, è fondamentale non limitarsi alla sola comprensione tecnica del modello, ma acquisire consapevolezza dell’importanza dell’accuratezza multi-step nella gestione in tempo reale di sistemi dinamici complessi come le TBM. Le capacità predittive permettono infatti di anticipare problemi, ridurre costi e migliorare la sicurezza generale del processo di scavo, che è un elemento vitale nelle infrastrutture urbane moderne e negli sviluppi sotterranei futuri.

Come si stimano e ottimizzano le prestazioni della TBM con il deep learning?

Il processo di stima e ottimizzazione delle prestazioni di una TBM (Tunnel Boring Machine) richiede un approccio rigoroso e multilivello, a partire dalla pre-elaborazione dei dati operativi fino alla modellazione predittiva attraverso strutture di deep learning capaci di catturare sia la complessità spaziale che quella temporale del sistema. La fase iniziale prevede la normalizzazione e la trasformazione dei dati in un formato compatibile con l’addestramento del modello, mediante tecniche come lo z-score, la riscalatura e la standardizzazione, per garantire una distribuzione coerente delle variabili in ingresso.

Una volta elaborati i dati, si identificano gli indicatori chiave di prestazione della TBM, che costituiscono gli obiettivi di ottimizzazione del sistema. Il primo indicatore, la velocità di avanzamento (penetration rate), riflette la produttività dell’escavazione ed è espresso come rapporto tra la corsa netta dell’escavatore e il tempo impiegato per completarla senza interruzioni. Un’elevata velocità di avanzamento implica maggiore efficienza e rapidità del progresso di scavo.

Il secondo indicatore, il rapporto di sovra-escavazione, è fondamentale per valutare la stabilità e l’impatto dell’escavazione sul terreno e sulle strutture sovrastanti. Un valore inferiore indica una migliore precisione e minore disturbo del suolo. Esso si calcola come il rapporto tra la massa effettiva di terreno rimosso e quella teorica, derivata dalla geometria dell’anello scavato e dalle proprietà fisiche del terreno.

L’energia consumata durante l’escavazione è il terzo indicatore, in quanto incide direttamente sui costi complessivi del progetto. È suddivisa tra l’energia utilizzata dal sistema di spinta idraulica e quella impiegata dal sistema di taglio. Il consumo energetico complessivo viene stimato attraverso grandezze operative quali la forza di spinta, la coppia applicata e la velocità angolare della testa di taglio.

Il quarto indicatore riguarda l’usura degli utensili, in particolare dei dischi di taglio. Un’usura eccessiva compromette l’efficienza dello scavo e può causare danni significativi alla testa della TBM. L’usura viene quantificata tenendo conto della distanza percorsa, del diametro della macchina, della velocità angolare e del coefficiente di usura, che dipende sia dalle condizioni geologiche sia dai materiali degli utensili.

Per modellare il comportamento del sistema e prevedere le prestazioni, viene adottata una rete neurale profonda che combina Graph Convolutional Networks (GCN) e Long Short-Term Memory (LSTM). I parametri operativi della TBM sono rappresentati come nodi in un grafo, i cui legami riflettono le interdipendenze spaziali. Le GCN sono responsabili dell’estrazione delle caratteristiche spaziali, modellando le relazioni strutturate tra i parametri, mentre le LSTM catturano la dinamica temporale, considerando la sequenza storica degli stati precedenti del sistema.

La rete proposta è strutturata in due strati di GCN, seguiti da tre strati LSTM con rispettivamente 256, 128 e 64 neuroni, e termina con uno strato denso che restituisce la previsione degli indicatori di prestazione. Il modello è implementato utilizzando le librerie Tensorflow Keras e Stellargraph. I dati sono suddivisi secondo la convenzione dell’80–20%, dove l’80% è utilizzato per l’addestramento e il 20% per la validazione.

L’ingresso del modello include sia i parametri operativi della TBM raccolti su una finestra temporale che va dal tempo t–n fino a t, sia gli indicatori di prestazione osservati nei momenti precedenti. L’uscita del modello corrisponde alla previsione degli indicatori al tempo t. Questa formulazione consente al modello di apprendere sia la coerenza spaziale interna tra i parametri sia la loro evoluzione temporale, fattori entrambi essenziali per una stima affidabile e precisa delle prestazioni.