Algoritmi proprietari

Gli algoritmi di analisi dati di Displaid si fondano su anni di ricerca accademica nel campo dell’ingegneria strutturale e del monitoraggio delle infrastrutture, sviluppata in collaborazione con il Politecnico di Milano. Le metodologie adottate derivano da studi scientifici, pubblicazioni internazionali e attività di sperimentazione su infrastrutture reali.

Questo approccio garantisce che ogni algoritmo sia basato su principi ingegneristici consolidati, adattati e validati per applicazioni operative di monitoraggio strutturale su ponti e viadotti.

Sì, gli algoritmi Displaid sono già stati applicati e testati su numerosi ponti reali e su reti infrastrutturali, sia in ambito di ricerca sia in progetti operativi. Nel tempo sono stati raccolti e analizzati grandi volumi di dati, che hanno permesso di validare le prestazioni degli algoritmi in condizioni reali e variabili.

Questa esperienza sul campo consente a Displaid di offrire soluzioni mature, affidabili e pronte per un utilizzo continuativo nella gestione delle infrastrutture esistenti.

Nel monitoraggio strutturale dei ponti, Displaid utilizza l’intelligenza artificiale come strumento di supporto all’ingegneria, non come sostituto dei modelli fisici e dell’esperienza tecnica. L’AI consente di analizzare grandi quantità di dati, individuare variazioni significative nel comportamento strutturale e rendere le analisi scalabili su reti infrastrutturali estese.

Gli algoritmi Displaid sfruttano l’intelligenza artificiale per riconoscere pattern ricorrenti, ridurre l’influenza di fattori esterni come traffico e temperatura e migliorare la stabilità delle analisi nel tempo. Tutti i modelli sono però integrati all’interno di un framework ingegneristico trasparente, basato su indicatori fisicamente interpretabili e direttamente collegati ai meccanismi di risposta della struttura.

Per questo motivo, l’approccio di Displaid all’AI non è una black box: ogni risultato è verificabile e sottoposto a un doppio livello di controllo, algoritmico e ingegneristico, garantendo tracciabilità delle analisi, coerenza fisica e affidabilità delle informazioni fornite al gestore dell’infrastruttura.

Gli algoritmi Displaid si differenziano dai metodi di analisi tradizionali perché sono progettati per coprire in modo sistematico i principali meccanismi di danneggiamento rilevanti per ciascuna tipologia di ponte, andando oltre la semplice osservazione di variazioni globali del comportamento strutturale.

A differenza degli approcci tradizionali, che spesso faticano a interpretare comportamenti non lineari indotti da fattori esogeni come traffico, temperatura o condizioni ambientali variabili, gli algoritmi Displaid combinano modelli ingegneristici e intelligenza artificiale per separare questi effetti dai segnali effettivamente riconducibili a fenomeni di degrado.

Questo approccio consente non solo di individuare la presenza di anomalie, ma anche di interpretare, identificare e localizzare i fenomeni di danneggiamento evidenziati, collegandoli a elementi strutturali e meccanismi fisici specifici. Il risultato è un’informazione più affidabile, confrontabile nel tempo e direttamente utilizzabile dal gestore per pianificare ispezioni mirate e interventi di manutenzione.

I dati raccolti dai sensori vengono elaborati attraverso algoritmi che li trasformano in indicatori sintetici, direttamente collegati a specifici meccanismi di danneggiamento della struttura, come scalzamento delle fondazioni, corrosione o ammaloramento degli appoggi. Queste informazioni vengono poi presentate in forma chiara e comprensibile, supportando il gestore nelle decisioni operative.

L’obiettivo è passare dal semplice dato grezzo a informazioni utili per pianificare ispezioni, valutare priorità di intervento e gestire in modo più efficiente il ciclo di vita delle infrastrutture.