L’attuale sviluppo delle tecnologie intelligenti nel settore delle costruzioni di tunnel si fonda sull’acquisizione e l’elaborazione di dati provenienti da una molteplicità di fonti: sensori inseriti nelle strutture, informazioni in tempo reale dai macchinari di scavo (TBM), dati geologici e condizioni ambientali come umidità del suolo, temperatura e stabilità del terreno. Tuttavia, l’affidabilità dei modelli predittivi basati esclusivamente su dati IoT si rivela spesso insufficiente per garantire risultati analitici di alta qualità. Questo implica l’esigenza di una sintesi evolutiva che coinvolga non solo le macchine e l’ambiente, ma anche l’interazione umana, dando origine a un sistema integrato uomo-macchina-ambiente.

Questa interazione, rappresentata come un flusso armonico e circolare di informazioni, permette un’acquisizione dati più resiliente e un’analisi più precisa. Il ruolo dell’essere umano in questo sistema è duplice: da una parte percepisce l’ambiente e ne interpreta lo stato, dall’altra controlla e dirige le macchine sulla base delle informazioni elaborate. Tale sinergia consente di creare modelli dinamici e adattativi, capaci di riflettere fedelmente le condizioni reali e in continua evoluzione del progetto di costruzione. Il sistema integrato non solo migliora l’efficienza, ma innalza la fiducia nelle decisioni prese, grazie a un equilibrio funzionale tra le componenti coinvolte.

La sfida principale nel costruire un sistema uomo-in-the-loop risiede nell’integrazione della conoscenza umana, che è spesso non strutturata e difficilmente formalizzabile in sistemi automatizzati. L’incorporazione di tale conoscenza richiede un ampio spettro di discipline, dalla scienza informatica alla psicologia cognitiva, passando per le scienze cognitive. Strumenti avanzati come il Natural Language Processing (NLP) diventano fondamentali per simulare processi cognitivi umani, traducendo la complessità della conoscenza tacita in dati strutturati e interpretabili dal sistema. Questo permette di avvicinare il sistema di controllo automatizzato al ragionamento umano, creando un circuito di feedback che migliora progressivamente il processo decisionale.

Un ulteriore livello di complessità deriva dalla dinamicità e variabilità costante sia dell’ambiente che delle macchine impiegate. I modelli devono quindi essere adattivi e capaci di aggiornarsi in tempo reale, affinché le decisioni possano essere ottimizzate senza ritardi e rispondere prontamente ai mutamenti in corso d’opera. La tecnologia del Digital Twin emerge come una soluzione chiave in questo contesto, poiché consente una modellazione aggiornata e interattiva degli ambienti di costruzione, integrando osservazioni, conoscenze e decisioni in modo intuitivo e immediato.

Parallelamente, il tema della sostenibilità ambientale, con particolare riferimento agli obiettivi di picco e neutralità carbonica, rappresenta una sfida cruciale per l’industria delle costruzioni. Tradizionalmente ad alto impatto ecologico, il settore deve affrontare la riduzione dell’uso di risorse naturali e il contenimento delle emissioni di gas serra derivanti dall’estrazione, dal trasporto e dall’uso di macchinari pesanti. La transizione verso un modello di costruzione sostenibile richiede un ripensamento profondo dei materiali utilizzati, con una predilezione per fonti rinnovabili, riciclate o riutilizzate, e l’adozione di processi produttivi a basso impatto carbonico, in particolare per cementi e acciai, responsabili di una quota significativa delle emissioni globali di CO2.

La realizzazione di edifici a emissioni zero o auto-sufficienti sul piano energetico rappresenta una pietra miliare nella strategia di decarbonizzazione. Nonostante le sfide legate ai costi iniziali elevati e alla limitata diffusione sul mercato, i benefici a lungo termine in termini di risparmio energetico e impatto ambientale giustificano gli investimenti. Il Digital Twin, integrando dati reali con modelli fisici e algoritmi di machine learning, diventa uno strumento imprescindibile per monitorare, prevedere e ottimizzare le emissioni durante l’intero ciclo di vita degli edifici e delle infrastrutture.

È fondamentale comprendere che l’interazione uomo-macchina-ambiente non è solo una questione tecnica, ma rappresenta un paradigma integrativo che fonde conoscenze multidisciplinari per affrontare le complessità di sistemi in evoluzione continua. La capacità di adattarsi a contesti mutevoli, di incorporare la conoscenza tacita umana e di sfruttare le potenzialità di tecnologie emergenti come il Digital Twin è imprescindibile per progettare infrastrutture resilienti, efficienti e sostenibili.

Inoltre, oltre alle tecnologie e ai metodi, è essenziale sviluppare una cultura condivisa di consapevolezza ambientale e innovazione continua tra tutti gli attori coinvolti nel processo di costruzione, affinché le soluzioni adottate trovino reale applicazione e si traducano in impatti positivi concreti.

Come si possono riconoscere e classificare le condizioni geologiche attraverso i dati operativi di un TBM?

Le condizioni geologiche lungo un tracciato di scavo influenzano in modo determinante il comportamento delle macchine di perforazione meccanica, come i Tunnel Boring Machines (TBM). Lo studio sperimentale approfondito nel progetto in esame si focalizza su quattro tipologie dominanti di terreni: argilla marina soffice, una miscela di sabbia fluviale e argilla marina, materiali di riempimento vari e sabbia fluviale di media consistenza. Questi tipi rappresentano oltre il 95% delle condizioni geologiche attraversate dal tunnel oggetto di indagine, con un numero molto limitato di anelli di segmento in materiale di riempimento.

Il TBM, equipaggiato con un sistema di monitoraggio avanzato, raccoglie sette parametri fondamentali: forza di spinta, coppia della testa di taglio, velocità di rotazione della testa e della vite, velocità di penetrazione, pressione media nella camera e pressione media del terreno. Questi dati, acquisiti con alta frequenza e precisione, riflettono l’interazione dinamica tra macchina e terreno, consentendo di cogliere mutamenti e caratteristiche delle condizioni geologiche in tempo reale.

La metodologia di analisi si basa sull’uso di algoritmi di clustering non supervisionato, in particolare il DTW-Kmedoids, capace di raggruppare sequenze temporali di dati sulla base di similarità intrinseca senza necessità di etichette predefinite. Questa tecnica si dimostra efficace nell’individuare pattern nascosti all’interno del vasto dataset generato dalla macchina, rendendo possibile la classificazione delle condizioni geologiche anello per anello lungo il tunnel. Tale approccio permette una valutazione continua e dinamica delle condizioni del terreno, superando i limiti dei metodi tradizionali che si basano su dati statici o campioni limitati.

L’accuratezza del metodo è supportata da confronti con altri algoritmi di clustering, evidenziando come l’utilizzo della distanza DTW, che misura similarità tra serie temporali con variazioni temporali e di velocità, migliori significativamente la capacità di distinguere le caratteristiche operative dei TBM in relazione ai tipi di terreno. Questo consente non solo di monitorare l’efficienza operativa della macchina, ma anche di prevenire situazioni critiche causate da condizioni geologiche non previste.

La qualità dei dati è garantita da una rigorosa selezione e pulizia delle serie temporali, eliminando gli outlier derivanti da fasi iniziali e finali dello scavo, migliorando così la robustezza delle analisi. L’interpretazione dei parametri monitorati – che includono forze, coppie, velocità e pressioni – si traduce in un quadro dettagliato della risposta del terreno allo scavo e delle modifiche indotte dall’avanzamento del TBM.

Risulta fondamentale comprendere che l’interazione macchina-terreno è complessa e dinamica: la stessa condizione geologica può presentare variabilità spaziali e temporali che influenzano i parametri di scavo. Pertanto, la raccolta continua di dati e l’uso di algoritmi adattativi permettono di catturare tali dinamiche, offrendo una visione più realistica e utile per la gestione e la sicurezza del progetto di tunneling.

Oltre all’applicazione pratica nell’ambito del tunneling, questo approccio sottolinea l’importanza di integrare metodi di intelligenza artificiale con dati di sensori in contesti ingegneristici complessi, aprendo nuove prospettive per il monitoraggio e la previsione in tempo reale di condizioni geotecniche. L’attenzione alla qualità del dato, la scelta appropriata degli algoritmi e l’interpretazione accurata dei risultati sono elementi imprescindibili per l’adozione di tali tecnologie in ambito operativo.

In definitiva, la comprensione delle caratteristiche geologiche attraverso l’analisi delle serie temporali dei parametri TBM consente una gestione più efficiente, sicura e adattiva dello scavo, trasformando dati apparentemente complessi in informazioni pratiche e tempestive. È importante per il lettore considerare che il valore di questa metodologia risiede non solo nell’identificazione delle condizioni presenti, ma anche nella capacità predittiva e nella possibilità di ottimizzare la macchina e il processo in tempo reale, fattori chiave per il successo di grandi opere sotterranee.

Come migliorare il controllo di posizione della TBM con tecniche intelligenti di selezione delle caratteristiche e modelli di apprendimento temporale

Per ottenere un controllo efficace della posizione della TBM (Tunnel Boring Machine), è essenziale ridurre la complessità dei dati operativi attraverso tecniche avanzate di selezione delle caratteristiche. In un contesto in cui il dataset originale comprende centinaia di variabili — come il numero di anello, il tempo di scavo, la geometria della TBM, la pressione del terreno, la coppia della testa di taglio, la profondità e la forza di spinta — l'eliminazione delle informazioni irrilevanti e ridondanti diventa una condizione necessaria per garantire interpretabilità e prestazioni modellistiche elevate.

La selezione delle caratteristiche non solo contribuisce a ridurre il tempo computazionale, ma migliora anche l'accuratezza dei modelli predittivi, in particolare quando questi modelli sono impiegati per attività di mining dei dati e controllo operativo. Nello specifico, il controllo della TBM si basa su quattro gruppi principali di cilindri di spinta — destro (A), inferiore (B), sinistro (C) e superiore (D) — responsabili diretti della posizione della macchina. La gestione intelligente di queste forze di spinta è alla base del controllo della deviazione della TBM, ed è proprio su questi gruppi che si concentrano le variabili operative considerate controllabili nel modello proposto.

Affinché un modello di apprendimento possa realmente comprendere e gestire il comportamento dinamico della TBM, è necessario che tutte le variabili siano strutturate come dati temporali, in modo da includere più istanti storici. L'elaborazione dei dati raccolti — attraverso pulizia, normalizzazione e ricostruzione — mira a massimizzare la loro utilità e accessibilità. In particolare, la pulizia rimuove i valori nulli o pari a zero, eliminando il rumore che può compromettere le prestazioni del modello. La normalizzazione, invece, unifica le scale delle variabili per evitare trasformazioni complesse nei successivi algoritmi di apprendimento.

Per simulare il comportamento della TBM in ambienti dinamici reali, viene costruito un ambiente simulato che integra le caratteristiche spaziali e temporali del processo. Questo ambiente, alimentato da dati storici e parametrizzato attraverso un modello di previsione a serie temporali, è progettato per interagire costantemente con l’agente di controllo. La complessità dell’ambiente sotterraneo, con le sue variazioni imprevedibili nel tempo, rende difficile costruire un modello fisico accurato. Tuttavia, i dati storici permettono di approssimare in maniera realistica queste dinamiche attraverso reti neurali specializzate.

LSTM (Long Short-Term Memory) rappresenta una delle architetture più efficaci per il trattamento di dati temporali complessi. La sua struttura interna, composta da cellule di memoria e tre gate principali — input, forget e output — consente una gestione sofisticata della memoria a lungo termine. Il gate di input seleziona le informazioni da incorporare nella memoria; il gate di dimenticanza elimina i dati non più rilevanti; il gate di output determina le informazioni da trasmettere come output. La combinazione tra lo stato di cella e lo stato nascosto, aggiornati ad ogni istante temporale, consente all’LSTM di apprendere in modo efficace la sequenza delle operazioni della TBM, mantenendo memoria storica del comportamento della macchina.

Nel contesto del controllo della posizione, si introduce un modello basato su un agente intelligente che interagisce iterativamente con l’ambiente simulato attraverso il Deep Reinforcement Learning (DRL). In particolare, si adotta l’algoritmo TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic), che implementa due reti: l’attore e il critico. L’attore riceve lo stato corrente della TBM (in particolare, le deviazioni) e restituisce una strategia d’azione, ovvero una configurazione delle forze di spinta sui quattro gruppi di cilindri. Il critico valuta la strategia dell’attore mediante valori Q, e fornisce un feedback che guida l’ottimizzazione dell’attore stesso. Questo ciclo di interazione e aggiornamento si ripete fino al raggiungimento di una politica ottimale per il controllo continuo della posizione della TBM.

Per rafforzare ulteriormente il modello, è importante assicurare che la raccolta dei dati storici includa anche le variazioni ambientali a lungo termine, come la variazione della pressione del suolo, l’usura degli utensili di taglio e l’evoluzione della resistenza del terreno. Inoltre, un’integrazione tra modelli deterministici e approcci basati su apprendimento potrebbe offrire un controllo più robusto, specialmente in condizioni geotecniche non lineari o imprevedibili. È altrettanto fondamentale monitorare la derivazione e l’aggiornamento continuo delle funzioni di ricompensa, affinché l’agente apprenda comportamenti che non ottimizzano solo la traiettoria, ma anche la sicurezza operativa e l’efficienza energetica della TBM.

Quali sono le tecnologie chiave per la costruzione intelligente e come influenzano il settore?

Le tecnologie chiave per la costruzione intelligente si basano su un complesso intreccio di dispositivi di rilevamento avanzati, sistemi di trasmissione dati e software dotati di intelligenza computazionale. I dispositivi di smart sensing rappresentano la spina dorsale per l’acquisizione dati nei cantieri moderni, consentendo di percepire l’ambiente ingegneristico e raccogliere informazioni fondamentali in tempo reale. Questi sistemi vanno ben oltre i sensori tradizionali, rispondendo alle crescenti esigenze di automazione ed efficienza con sensori di diversa natura, telecamere e radar a nuvola di punti, che monitorano continuamente personale, macchinari e condizioni ambientali. Ad esempio, i sensori tracciano lo stato operativo delle macchine e la sicurezza delle strutture, mentre i radar a nuvola di punti valutano interazioni strutturali con l’ambiente circostante, come i cedimenti del terreno. L’integrazione di queste tecnologie permette una gestione basata sui dati, migliorando il controllo e la supervisione dell’intero ciclo di vita del progetto.

Tuttavia, la diffusione di tali dispositivi è ostacolata dalle difficili condizioni ambientali tipiche dei cantieri, dove la resistenza all’acqua, alla polvere e agli urti diventa imprescindibile. Inoltre, la gestione e l’elaborazione di grandi volumi di dati in spazi limitati rappresentano una sfida significativa per la tecnologia di rilevamento intelligente.

La trasmissione del segnale e le tecnologie di comunicazione giocano un ruolo complementare cruciale, permettendo lo scambio efficiente delle informazioni raccolte tra i vari attori del processo costruttivo. Grazie a reti avanzate come il 5G, WLAN e protocolli IoT (MQTT, CoAP) insieme a tecnologie wireless (Wi-Fi, Bluetooth, RFID, ZigBee), è possibile connettere unità distribuite del cantiere in modo sinergico. Ciò consente, per esempio, ai progettisti di accedere a dati aggiornati in tempo reale e agli operatori di macchine di ricevere informazioni istantanee sullo stato delle attrezzature. Questa interconnessione migliora significativamente la gestione delle emergenze e l’efficienza operativa, riducendo i costi di trasmissione delle informazioni rispetto alle tecnologie tradizionali.

Le condizioni ambientali estreme, come le alte altitudini, il freddo intenso o gli ambienti chiusi, rappresentano però una limitazione importante per la trasmissione del segnale, poiché possono causare perdita di dati o interruzioni delle comunicazioni, influenzando negativamente sicurezza e produttività.

Il terzo pilastro dell’intelligenza nella costruzione è rappresentato dai software con intelligenza computazionale, strumenti indispensabili per l’elaborazione delle informazioni e il supporto decisionale. Questi sistemi, spesso definiti come il “cervello ingegneristico” della costruzione intelligente, utilizzano metodi avanzati di analisi dati e simulazioni per compensare errori e incertezze, ottimizzando le decisioni operative e progettuali. Tecnologie quali il machine learning, il deep learning e la simulazione consentono di elaborare grandi dataset con precisione, anche se spesso la complessità computazionale e la scarsa interpretabilità dei modelli rappresentano ostacoli da superare.

Un aspetto centrale è l’integrazione di tutte queste componenti – sensori, trasmissione dati e software – in sistemi coesi che permettano la realizzazione dell’intelligenza costruttiva. La sinergia tra hardware e software consente non solo un monitoraggio continuo ma anche un processo decisionale rapido e basato su evidenze concrete.

Oltre ai dettagli tecnici esposti, è fondamentale comprendere che la costruzione intelligente non si limita alla mera applicazione di tecnologie avanzate. Essa implica un cambiamento culturale e organizzativo, in cui la digitalizzazione e la connettività abilitano una collaborazione più stretta tra tutte le figure professionali coinvolte, rendendo i processi più trasparenti, responsivi e sicuri. Inoltre, la gestione dei dati deve rispettare elevati standard di sicurezza e privacy, considerando la sensibilità delle informazioni trattate.

Infine, la sostenibilità ambientale e l’adattabilità delle tecnologie rappresentano un aspetto imprescindibile da valutare. Le soluzioni devono essere resilienti, capaci di funzionare in ambienti difficili e di adattarsi alle peculiarità di ogni progetto, assicurando al contempo un impatto minimo sull’ambiente e sulle risorse.

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