L’algoritmo DTW-Kmedoids rappresenta un significativo avanzamento nel clustering di dati temporali applicati alla caratterizzazione delle condizioni geologiche durante i progetti di scavo, come quelli di tunneling. A differenza dei metodi classici basati su Kmedoids e Kmeans, DTW-Kmedoids sfrutta la Dynamic Time Warping (DTW) per misurare la similarità tra serie temporali, risultando così più efficace nel cogliere le peculiarità dei dati geologici complessi.

Le prestazioni di DTW-Kmedoids e della sua variante softDTW-Kmedoids sono quasi doppie rispetto a quelle del Kmedoids tradizionale, dimostrando una capacità superiore nel distinguere i diversi tipi di geologia. Tuttavia, entrambi gli algoritmi mostrano difficoltà nella classificazione del tipo III, dovuta principalmente alla scarsità di dati rappresentativi. Interessante è la differenza nelle tipologie di errore: DTW-Kmedoids tende a confondere il tipo II con il tipo III, mentre softDTW-Kmedoids lo associa più spesso al tipo I, segnalando differenti sensibilità nella valutazione delle caratteristiche temporali.

Un aspetto cruciale emerso riguarda la scelta del numero di cluster (k). L’ottimizzazione di questo parametro, basata sugli indici di valutazione Rand Index (RI) e Fowlkes-Mallows Index (FMI), ha evidenziato che la suddivisione in quattro cluster rappresenta la configurazione più aderente alla realtà ingegneristica del progetto. Infatti, DTW-Kmedoids ha raggiunto i valori massimi di RI (0.737) e FMI (0.587) con k=4, confermando la validità del modello. Anche con k=3 le prestazioni sono state comparabili, suggerendo che i dati presentano una struttura naturale definibile entro questi intervalli.

L’analisi comparativa con metodi di clustering alternativi ha ulteriormente rafforzato la posizione di DTW-Kmedoids. Sebbene i metodi di partizionamento come Kmeans e Kmedoids funzionino bene su cluster di forma sferica e dataset di dimensioni moderate, i metodi gerarchici e quelli basati sulla densità mostrano una qualità inferiore, probabilmente a causa della complessità dei dati temporali ad alta dimensionalità e densità variabile. La combinazione di DTW con Kmedoids ha prodotto incrementi rilevanti negli indici di valutazione, con miglioramenti superiori allo 0.05 in RI e allo 0.10 in FMI rispetto ai metodi senza DTW, dimostrando la superiorità del calcolo della distanza DTW nella gestione delle serie temporali in ambito geologico.

Un elemento di particolare interesse riguarda il contributo dei parametri operativi del TBM (Tunnel Boring Machine) al processo di clustering. L’analisi di sensibilità ha mostrato come la rimozione di alcune caratteristiche influisca significativamente sulla qualità del clustering. In particolare, il tasso di penetrazione si è rivelato la variabile più determinante, con riduzioni del 7.57% e 21.92% rispettivamente negli indici RI e FMI quando escluso. Ciò indica che le caratteristiche operative della macchina forniscono informazioni fondamentali per una rapida e accurata identificazione delle condizioni geologiche, rafforzando l’importanza di integrare dati meccanici con quelli temporali nella modellazione.

L’efficacia di DTW-Kmedoids nell’identificare cluster coerenti con la realtà geologica è confermata anche dalle matrici di confusione, che mostrano un miglior bilanciamento nella classificazione rispetto ai metodi tradizionali. Questa precisione è cruciale nei contesti ingegneristici, dove errori di classificazione possono tradursi in costi elevati o rischi operativi.

Oltre a quanto esposto, è fondamentale che il lettore comprenda l’importanza della normalizzazione dei dati nel processo di clustering. La scalatura min-max, adottata in questo studio, preserva la forma originale della distribuzione, permettendo una comparazione efficace delle serie temporali senza distorsioni. La scelta accurata dei parametri di clustering, come il numero massimo di iterazioni e lo stato casuale, contribuisce ulteriormente alla stabilità e riproducibilità dei risultati.

In sintesi, l’adozione di DTW-Kmedoids nel contesto del tunneling offre una soluzione robusta e affidabile per il riconoscimento delle condizioni geologiche, superando le limitazioni dei metodi tradizionali. Questo approccio evidenzia come l’integrazione di tecniche avanzate di analisi delle serie temporali con dati operativi possa fornire una base solida per decisioni ingegneristiche tempestive e informate.

Come può essere controllata la posizione di una TBM in modo intelligente e automatico?

L’evoluzione dell’ingegneria delle gallerie richiede un cambiamento radicale nel modo in cui il controllo delle posizioni delle TBM (Tunnel Boring Machine) viene concepito e implementato. L’adozione del Deep Reinforcement Learning (DRL) rappresenta una delle risposte più promettenti a questa esigenza, fondendo le capacità estrattive del deep learning con la logica decisionale dell’apprendimento per rinforzo. Questo approccio consente l’apprendimento diretto delle politiche di controllo a partire da dati grezzi ad alta dimensionalità, permettendo così all’agente di interagire dinamicamente con l’ambiente operativo e di adattarsi in tempo reale alle sue variazioni.

Le moderne tecnologie sensoristiche consentono la raccolta in situ di una mole significativa di dati operativi relativi alla TBM. Questi dati, però, presentano un’elevata variabilità spaziale e temporale: parametri geologici che cambiano lungo il tracciato e condizioni operative in continua fluttuazione. Tali caratteristiche rendono inadatti i modelli statici utilizzati nella maggior parte degli studi attuali, i quali si basano su database numerici che non riescono a replicare le dinamiche reali del processo di scavo.

Per superare questi limiti, è stato sviluppato un modello predittivo avanzato in grado di simulare l’interazione spazio-temporale tra TBM e ambiente tramite modelli di previsione a serie temporali. L’utilizzo della Long Short-Term Memory (LSTM) consente di catturare la dipendenza da più fasi storiche del processo, rappresentando fedelmente le fluttuazioni dinamiche dell’ambiente di scavo. In questo contesto, la selezione delle caratteristiche e l’elaborazione dei dati non sono meri passaggi preparatori, ma atti fondamentali per ridurre la dimensionalità e aumentare la pertinenza informativa dei dati in ingresso.

Il cuore del sistema è la rete di policy costruita combinando attori e critici derivati dal framework TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient). L’interazione tra queste componenti permette l’elaborazione di strategie ottimali di controllo della posizione, modellando lo spazio delle azioni e valutando continuamente la ricompensa attesa. Per guidare efficacemente l’apprendimento dell’agente, sono state definite funzioni di perdita specifiche, come l’environment loss, l’actor loss e il critic loss, le quali misurano il disallineamento tra le previsioni e i risultati osservati.

Nel confronto tra operazioni manuali e quelle basate su DRL, i dati raccolti mostrano una netta riduzione delle deviazioni di spinta orizzontale e verticale, con un avanzamento più fluido del processo di scavo. Questo è stato reso possibile dalla capacità del modello di anticipare le condizioni ambientali future e adattare la spinta della TBM in tempo reale.

Sebbene le tecniche classiche di ottimizzazione come gli algoritmi genetici o lo swarm optimization abbiano prodotto risultati apprezzabili, esse si dimostrano insufficienti nel contesto dinamico dello scavo, dove gli obiettivi e le condizioni cambiano continuamente. Gli approcci DRL, invece, permettono una gestione strategica dello spazio delle azioni, con decisioni che evolvono nel tempo in base all’esperienza acquisita, e che non richiedono una funzione obiettivo prestabilita.

Il framework di controllo intelligente della posizione della TBM si compone di quattro moduli essenziali: selezione delle caratteristiche e pre-processing dei dati, simulazione dell’ambiente con dinamiche spazio-temporali, controllo attivo della posizione mediante un agente intelligente, e valutazione continua del modello tramite metriche quantitative. L’intero processo è stato validato su dati reali raccolti da progetti in corso, confermando la robustezza del modello proposto.

È fondamentale comprendere che l’applicazione del DRL al controllo della TBM non è solo una questione di prestazione tecnica, ma rappresenta un salto concettuale: da un paradigma reattivo a uno proattivo. L’automazione non si limita più a eseguire comandi predefiniti, ma apprende, anticipa e adatta le sue strategie in funzione delle complessità geologiche e operative. In questo senso, il modello non solo controlla, ma interpreta l’ambiente.

Per una piena implementazione di questi sistemi, tuttavia, rimangono aperte sfide significative: la modellazione fedele delle interazioni TBM-terreno, la gestione dell’incertezza nei dati, l’integrazione in tempo reale con i sistemi di monitoraggio esistenti, e soprattutto la validazione operativa su vasta scala. Il controllo intelligente della posizione di una TBM richiede dunque un’infrastruttura cognitiva solida, basata su dati di alta qualità, modelli predittivi robusti e algoritmi capaci di apprendere in ambienti non stazionari.

Come si determina la soluzione ideale e si valuta l’efficacia negli algoritmi di ottimizzazione multi-obiettivo per la TBM

Nel contesto dell’ottimizzazione multi-obiettivo applicata alle macchine TBM (Tunnel Boring Machine), la determinazione della soluzione ideale si basa spesso sulla tecnica denominata TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Questa metodologia si fonda sul principio di valutare ogni soluzione in relazione a due punti di riferimento opposti: il punto utopico, che rappresenta il miglior valore possibile per ogni obiettivo, e il punto distopico, che corrisponde invece al peggior valore. Per ogni soluzione nel fronte di Pareto, si calcolano due distanze euclidee: quella dal punto utopico (D⁺) e quella dal punto distopico (D⁻). Il valore di fitness di ciascuna soluzione è quindi determinato dal rapporto tra queste due distanze, in modo che la soluzione ottimale sia quella che minimizza la distanza dal punto utopico e massimizza quella dal punto distopico. Questa metodologia consente una selezione più oggettiva delle soluzioni ottimali in scenari complessi, dove più criteri devono essere simultaneamente soddisfatti.

Un altro aspetto cruciale è la valutazione delle performance degli algoritmi di ottimizzazione stessi. Per questo scopo, vengono impiegati specifici indicatori: il tempo di esecuzione (T), la distanza generazionale (Generational Distance, GD) e la distribuzione spaziale delle soluzioni (Spacing). Il tempo indica l’efficienza computazionale dell’algoritmo, mentre GD misura la convergenza verso la soluzione ideale, rappresentando la media delle distanze tra le soluzioni trovate e la frontiera ottimale. Lo Spacing, invece, valuta la distribuzione uniforme delle soluzioni nello spazio delle soluzioni, evitando la concentrazione delle soluzioni in alcune zone a discapito di altre. Questi indicatori permettono di confrontare efficacemente diversi algoritmi o configurazioni, assicurando che la selezione dell’algoritmo più adatto non si basi esclusivamente sul risultato finale, ma anche sulla sua stabilità e affidabilità.

Per testare concretamente questi principi, è stato realizzato un banco di prova sperimentale su scala reale (1:1) per la TBM SESA, con un diametro di 6 metri e una lunghezza di 10 metri. Questo banco consente di simulare le condizioni di scavo tramite un sistema di cilindri idraulici che riproducono le diverse pressioni del terreno e delle rocce. Il sistema raccoglie dati da centinaia di sensori e li trasmette a un terminale di controllo per l’elaborazione in tempo reale, utilizzando modelli predittivi di machine learning, in particolare un modello BO-XGBoost ottimizzato automaticamente tramite Bayesian Optimization. L’efficacia del modello è stata validata con un alto livello di accuratezza, precisione, richiamo e F1-score, segno della sua capacità di discriminare con precisione lo stato operativo di ciascun cilindro idraulico senza problemi di sovra- o sotto-addestramento. Inoltre, l’elevato valore dell’area sotto la curva ROC (AUC superiore a 0,9995) conferma la robustezza della classificazione, indipendentemente dal numero di campioni disponibili per ciascuno scenario.

L’analisi di correlazione tra le variabili decisionali utilizzate (pressioni dei cilindri idraulici in diverse posizioni, forza di avanzamento, angolo di assemblaggio) ha evidenziato l’assenza di ridondanze significative, rendendo il modello più efficiente e meno soggetto a overfitting. Inoltre, la rapida convergenza del modello (dopo 23 generazioni) dimostra che è possibile ottenere risultati affidabili in tempi brevi, un requisito fondamentale nelle applicazioni industriali in cui la risposta in tempo reale è essenziale.

Importante è considerare che, oltre ai risultati numerici e alle prestazioni del modello, la complessità delle condizioni operative di una TBM richiede sempre un’interpretazione esperta dei dati, poiché le variabili ambientali e meccaniche interagiscono in modi spesso non lineari. L’implementazione di metodi di ottimizzazione e classificazione deve quindi essere affiancata da un controllo continuo e da una calibrazione dinamica per garantire che i modelli rimangano validi durante le variazioni operative e di terreno.

Inoltre, la scelta e la pesatura degli obiettivi nell’ottimizzazione multi-obiettivo devono riflettere chiaramente le priorità del progetto, bilanciando sicurezza, velocità di avanzamento, costi energetici e usura delle attrezzature. La comprensione profonda del significato e delle implicazioni di ogni indicatore di prestazione, sia per l’algoritmo che per il sistema fisico, permette di sfruttare al meglio le potenzialità degli approcci avanzati come TOPSIS e BO-XGBoost, integrandoli in un sistema decisionale completo e affidabile.

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