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Nei prossimi anni, la città di Essen si affiderà all'intelligenza artificiale (AI) per la valutazione dei danni alle strade. Con il nome di TWIN4ROAD, l'Ufficio per la Geoinformazione, la Misurazione e il Catasto, insieme a Point Cloud Technology, HPI Potsdam e Straßen.NRW, ha lanciato un progetto di ricerca triennale.
La rete stradale tedesca ha una lunghezza di oltre 830.000 chilometri. La gestione e la manutenzione della rete stradale rappresentano sfide fondamentali per l'economia, lo Stato e la società. La raccolta di dati a livello locale e costantemente aggiornati sulle condizioni delle strade e sull'inventario degli spazi stradali, così come la loro valutazione e l'analisi dei cambiamenti, sono il problema principale delle autorità stradali a causa dell'enorme quantità di dati e della mancanza di procedure per la valutazione automatizzata. Questi dati consentono la creazione di gemelli digitali per un processo decisionale affidabile e orientato ai dati, come base per la manutenzione stradale e la pianificazione degli investimenti, nonché per il monitoraggio delle infrastrutture.
Di fatto, però, le strade comunali e in particolare quelle di Essen sono una rete che si è sviluppata nel corso di 100 anni, con età, condizioni e strutture stradali diverse che sono state danneggiate in vari modi, ad esempio da lavori stradali per le linee di approvvigionamento. Prevedere dove è più probabile che si verifichino danni nel prossimo futuro, ad esempio, è molto più complesso in queste condizioni che…
Con l'aiuto della tecnologia GPR (Ground Penetrating Radar), dei dati 3D e delle registrazioni di immagini, è stato creato un ampio database sulle infrastrutture stradali e sulla valutazione delle condizioni delle strade. A questo scopo, viene creato un gemello digitale della rete stradale di Essen utilizzando la mappatura e la raccolta dati mobile basata sulle auto. Questo include misurazioni mobili di scansione laser, l'acquisizione di immagini dello spazio stradale e misurazioni GPR continue. Queste ultime saranno arricchite dall'analisi di carotaggi che mostreranno la sostituzione del materiale della strada, la sua chimica e le sue regolarità. Utilizzando questi dati e con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, si prevede di essere in grado di ricavare valutazioni solide e stabili sui danni alle strade, sulle necessità di rinnovamento e sulle potenziali buche future solo grazie alle misurazioni e all'analisi dei dati. Inoltre, il gemello digitale fornisce un inventario a cui è possibile accedere nel contesto della maggior parte delle altre attività comunali nel settore delle strade pubbliche. La quantità di analisi successive è potenzialmente molteplice.
