NEEDS Esplorare la fattibilità di implementazione di un modello di manutenzione predittiva sulle “opere d’arte” della viabilità stradale. Tale modello consentirà di effettuare uno screening attivo e continuativo del comportamento delle opere e sarà in grado, attraverso l’impiego di algoritmi di Machine Learning (ML), di individuare e segnalare ad una sala di controllo remota, eventuali anomalie nel comportamento dell’elemento dell’infrastruttura controllato, consentendo l’avvio di verifiche più approfondite al fine di prevenire situazioni rischiose per la viabilità. OUTCOMES •Scelta opera su cui effettuare il test •Definizione dei sensori da installare •Installazione dei sensori sul sito individuato •Prima acquisizione dei dati ricavati dai sensori BENEFITS •Uso intelligente della grande quantità di dati •Sviluppo di sensori ad hoc per il contenimento dei costi e applicazione su larga scala. •Analisi real-time dei cambiamenti dinamici delle infrastrutture, classificando le varie opere e individuando così quelle con un maggior tasso di rischio.
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