L’obiettivo dell’invenzione è quello di fornire una soluzione innovativa per il monitoraggio della salute strutturale di edifici e grandi strutture/infrastrutture. CAMELOT serve a supportare tecnici e non tecnici nelle fasi di “decision making”, proprio come gli strumenti diagnostici supportano i medici. In questo caso i pazienti sono le grandi strutture e infrastrutture civili.

Stato del brevetto

DEPOSITATO

Numero di priorità

102021000028184 (brevetto e software)

Data di priorità

05/11/2021

Licenza

INTERNAZIONALE

Mercato

  • TAM – Monitoraggio di strutture/infrastrutture civili in Europa: 29.6 miliardi di € (stima)
  • SAM – Monitoraggio di autostrade in Italia: 800 milioni di € (stima)
  • SOM – Monitoraggio di autostrade in Nord Italia: 64 milioni di € (stima)

Problema

Nulla è progettato per durare per sempre, e questo vale per l’uomo così come per le strutture/infrastrutture civili. Le strutture civili realizzate nei primi anni del 1900 si stanno avvicinando alla fine della loro vita nominale di progetto. Tuttavia, a differenza dell’uomo, le strutture non possono comunicare i loro problemi, che diventano sempre più evidenti e gravi con l’invecchiamento. CAMELOT vuol dare voce all’ambiente costruito in modo che esso possa comunicare tempestivamente le sue problematiche, garantendo una gestione ottimizzata degli interventi strutturali e supportando le fasi di “decision making”, permettendo un risparmio nella manutenzione di grandi strutture e infrastrutture civili e riducendo il rischio di incidenti potenzialmente disastrosi per l’uomo, che richiederebbero un costo di intervento eccessivo dopo il disastro.

Per raggiungere questo obiettivo, CAMELOT propone 2 servizi e 1 prodotto. Il prodotto è un software in grado di dire, grazie a tecniche avanzate di Machine Learning, se una specifica struttura/infrastruttura monitorata sta sperimentando delle condizioni patologiche. Con il primo servizio (brevetto depositato) viene proposta una progettazione intelligente del setup sperimentale, grazie al quale verranno acquisiti i dati che il software utilizzerà per la valutazione dello stato di salute strutturale. Il secondo servizio offre un supporto avanzato attraverso la realizzazione di un Digital Twin (basato su leggi fisiche) della struttura monitorata. Grazie al Digital Twin è possibile indagare più nel dettaglio le cause della patologia che sta interessando la struttura.

Limiti attuali tecnologie / Soluzioni

Comunemente, lo Structural Health Monitoring (SHM) di grandi strutture e infrastrutture può essere effettuato seguendo un approccio “time-based” (TB) o “condition-based” (CB). Nel primo la manutenzione è prescritta ad intervalli regolari nel tempo. Nel secondo, sono le condizioni della struttura o la comparsa di sintomi sospetti a determinare la necessità di manutenzione. Molto spesso, però, il sintomo viene riconosciuto quando le azioni necessarie per il suo trattamento sono molto costose. Per quanto riguarda i ponti di grandi dimensioni, i protocolli prevedono più frequentemente un approccio TB al monitoraggio e un approccio CB visivo. Ciò significa che vengono prescritte attività di monitoraggio e manutenzione indicativamente ogni 3 mesi, ispezioni straordinarie ogni 12 mesi e attività più invasive (come prove distruttive su campioni estratti dalla struttura) solo quando necessario. Monitorando continuamente una struttura, invece, è possibile estrarre parametri oggettivi che, se analizzati e confrontati nel tempo, possono aiutare nell’individuazione precoce di alcune problematiche che né un approccio TB né un approccio CB visivo possono fornire. Nei casi in cui il monitoraggio segua un approccio CB guidato da dati oggettivi, solitamente i dati provengono da sensori installati basandosi sull’esperienza maturata da tecnici specializzati nel settore, e non ricorrendo a processi di ottimizzazione interattiva tra tecnici, struttura monitorata e virtualizzazioni della stessa, processi che massimizzano la quantità di informazione che può essere estratta dalla struttura per la successiva fase di diagnosi.

Killer Application

Le principali applicazioni di CAMELOT sono:

  • Progettazione ottimizzata di sistemi di monitoraggio per grandi strutture civili con un numero ridotto di sensori, a costi ridotti e senza compromettere l’accuratezza dei risultati.
  • Diagnosi della salute strutturale complessiva di grandi strutture.
  • Prognosi della salute strutturale di grandi strutture.

Dove con il termine struttura/infrastruttura civile si intende: Ponti e Viadotti, Oleodotti e Raffinerie, Dighe, Costruzioni del Patrimonio Architettonico, Edifici, ecc. L’obiettivo principale, tuttavia, sono i Ponti e Viadotti.

Tecnologia e nostra soluzione

CAMELOT è una soluzione composta da 2 servizi e 1 prodotto che consente il Monitoraggio della Salute Strutturale (SHM) di grandi strutture/infrastrutture anche con un numero limitato di risorse, adattandosi alla struttura da monitorare. In uno scenario ipotetico, il cliente può acquisire il primo servizio (brevetto depositato) per creare un setup sperimentale, adattato sulla struttura, e ottenuto ottimizzando le risorse a sua disposizione (ad esempio il numero di sensori). In questo modo verranno registrati dati ad alto contenuto informativo, riducendo lo spreco di denaro e memoria computazionale. Per riuscirci, CAMELOT si affida ad un sistema integrato software-hardware, dove un sensore (attualmente a livello prototipale) aiuta nella fase di ottimizzazione del setup.

Successivamente lo stesso cliente utilizza il prodotto (un software) per valutare lo stato di salute strutturale dell’edificio o della struttura/infrastruttura di interesse. Per ridurre il numero di falsi positivi e falsi negativi, il software utilizza algoritmi avanzati di Machine Learning che riconoscono e separano le fluttuazioni fisiologiche presenti nei dati registrati da quelle patologiche della struttura. Se secondo il software sono presenti condizioni patologiche, il cliente può richiedere l’utilizzo del secondo servizio con il quale si crea un Digital Twin della struttura monitorata. Attraverso prove virtuali sul Digital Twin, si cerca quindi di comprendere più nel dettaglio quale sia la natura della patologia che sta interessando la struttura, al fine di supportare successive fasi di “decision making” sulla manutenzione e riabilitazione dell’opera.

Vantaggi

  • Machine Learning per ridurre falsi positivi e falsi negativi.
  • Oltre il 25% di risparmio grazie al servizio di posizionamento ottimale dei sensori.
  • Elevata versatilità (facilmente personalizzabile in funzione del sistema da monitorare).
  • Digital Twin per le fasi di prognosi e diagnosi difficoltose.

Roadmap

In questo momento (anno -4), lo sviluppo e la commercializzazione di CAMELOT richiedono ulteriori azioni e investimenti, tra cui, in ordine cronologico:

  • Definizione di un Business Plan preliminare (anno -3)
  • Ricerca fondi – 150 mila € (anno -2)
  • Testare la tecnologia con utenti esterni al team per l’ottimizzazione del sistema proposto da CAMELOT – TRL 5
  • Testare la tecnologia con utenti esterni al team per il debugging – TRL 6
  • Ricerca fondi – 150 mila € (anno -1)
  • Rilascio versione beta della tecnologia (funzionalità limitate) – TRL 7
  • Definizione di un Business Plan definitivo e variabile temporalmente
  • Ricerca fondi – 300 mila (anno 0)
  • Rilascio della versione stabile di CAMELOT: prime 10 unità – TRL 8
  • Aggiornamento continuo di CAMELOT e R&D – TRL 9
  • Break-even point (anno 2)
  • Raggiungere 400 unità (anno 5)
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