Il rilevatore di crepe basato sull'intelligenza artificiale che aiuta gli ingegneri a lavorare in modo più efficiente

Le crepe, in genere, non migliorano col tempo. Basti pensare a un bicchiere: una volta che appare una crepa, è consigliabile non usarlo più, perché rischia di rompersi da un momento all'altro. Fortunatamente, non tutti i materiali leggermente danneggiati si comportano così. Anzi, rilevare in anticipo una crepa può evitare che si trasformi in un problema ben più grave.

Il calcestruzzo ne è un chiaro esempio: è resistente e durevole, ed è per questo che lo utilizziamo per costruire edifici, strade e ponti. Tuttavia, dopo circa 50 anni, comincia a mostrare i primi segni di deterioramento, ed è allora che gli ingegneri civili entrano in azione per ispezionare le strutture, individuare eventuali crepe e proporre le opportune azioni correttive. Questo tipo di attività è fondamentale, soprattutto in contesti complessi come le reti autostradali, percorse ogni settimana da centinaia di migliaia o persino milioni di automobilisti. Queste infrastrutture includono numerosi ponti, tunnel e altri elementi in calcestruzzo che devono essere costantemente monitorati.

In Giappone, per esempio, la rete gestita dalla Nippon Expressway Company (NEXCO) comprende quasi 10.000 chilometri di strada, 16.700 ponti in calcestruzzo e 1.680 tunnel. Circa la metà di queste strutture ha più di 30 anni, molte delle quali risalgono agli anni '60. Un volume enorme di calcestruzzo da controllare, centimetro per centimetro, per garantire sicurezza e funzionalità.

Tradizionalmente, queste ispezioni venivano svolte da team di ingegneri ed esperti che analizzavano da vicino ogni crepa, scolorimento o fenomeno di spalling (il distacco del calcestruzzo). E non si trattava semplicemente di camminare con una lente d'ingrandimento: spesso era necessario scalare ponti con l'ausilio di impalcature, piattaforme mobili e veicoli dotati di bracci estensibili per raggiungere i punti più difficili. Si tratta di un'attività indispensabile ma costosa, anche prima di passare alla fase di analisi e riparazione.

Considerando l'espansione continua delle infrastrutture stradali e le difficoltà previste nel reperire tecnici qualificati in futuro, l'Istituto di Ricerca di NEXCO ha deciso di esplorare soluzioni più efficienti per affrontare questa sfida permanente. È in questo contesto che è stato introdotto il sistema Inspection EYE for Infrastructure di Canon, un servizio basato su immagini che sfrutta l'intelligenza artificiale per rilevare difetti strutturali.

Le immagini vengono acquisite con una reflex digitale Canon EOS ad alta risoluzione, montata su un supporto panoramico motorizzato che si muove automaticamente per coprire tutte le angolazioni del punto d'interesse. Queste immagini vengono poi unite per creare una singola immagine ad alta definizione, che viene analizzata dal sistema basato sull'IA. Questo modello è stato addestrato con i dati forniti da Tosetsu Civil Engineering Consultant Inc., azienda pioniera nell'ispezione infrastrutturale basata su immagini. Grazie a questo addestramento, l'IA è in grado di individuare crepe con una precisione pari a quella degli ingegneri esperti, evitando di confondere sporco o giunti con reali difetti strutturali.

In un test comparativo, un ingegnere civile ha impiegato 720 minuti per identificare circa 500 crepe e preparare i relativi dati di ispezione. Con l'ausilio del sistema Inspection EYE for Infrastructure, lo stesso lavoro è stato completato in soli 90 minuti. Inoltre, il sistema si è rivelato non solo accurato, ma anche estremamente coerente nei risultati – un aspetto che può variare con l'intervento umano. Naturalmente, la valutazione finale è sempre effettuata da ingegneri qualificati. Eventuali modifiche vengono reinserite nel modello per migliorare continuamente le sue prestazioni.

"Il rilevamento automatico dei difetti tramite IA è solo una parte del processo di ispezione", spiega Masakazu Honda, Direttore della Divisione Gestione Manutenzione e Promozione, Dipartimento Sviluppo Infrastrutture di NEXCO RI. "L'ingegnere deve comunque effettuare la valutazione finale." Honda aggiunge: "Nei nostri test, l'Inspection EYE for Infrastructure ha dimostrato un livello di precisione molto elevato, con un tasso di accuratezza del 99,5%. "Mentre alcuni sistemi di intelligenza artificiale rilevano le singole incrinature in modo frammentario, il sistema IA di Canon offre un livello di precisione simile ai controlli visivi effettuati dai tecnici di ispezione, come il rilevamento di crepe successive come un'unica incrinatura", aggiunge Honda.

Questa tecnologia non solo riduce tempo e costi di ispezione, ma rappresenta anche un grande vantaggio per la formazione degli ingegneri. Liberando tempo operativo, consente ai professionisti di effettuare più sopralluoghi, fondamentali per sviluppare capacità osservative e comprendere i vari tipi di danni strutturali. "Per diventare un buon ingegnere, bisogna osservare il sito con i propri occhi," afferma Honda. "Anche se l'IA offre grande comodità, resta fondamentale coltivare la capacità di valutare sul campo."

In questo modo, gli occhi in più offerti da Canon non sono soltanto uno strumento per migliorare la sicurezza, ma anche un prezioso alleato nella crescita professionale in un settore altamente specializzato. Un ambito che non solo garantisce la sicurezza dei viaggiatori, ma sostiene anche l'economia, assicurando la piena efficienza delle reti stradali utilizzate da pendolari e trasportatori.

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