L'intelligenza artificiale nelle macchine edili: Un nuovo modo di costruire

Normalmente, quando pensiamo alle attrezzature per l'edilizia e ai macchinari pesanti, immaginiamo l'uomo che manovra manualmente queste potenti macchine. Tuttavia, con l'avvento dell'intelligenza artificiale, molti veicoli da cantiere sono ora automatizzati per ridurre i rischi, migliorare la sicurezza e aumentare l'efficienza. I veicoli autonomi e telecomandati stanno diventando sempre più comuni nel settore edile. 

Ad esempio, Volvo ha recentemente sviluppato il TA15, un dumper completamente autonomo progettato appositamente per il trasporto di materiali pesanti come sabbia, ghiaia e detriti da e verso i cantieri. Secondo il Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti, il settore edile ha il terzo tasso più alto di infortuni mortali. Integrando l'intelligenza artificiale nell'edilizia, possiamo ridurre significativamente questi incidenti mortali e migliorare le misure di sicurezza. In questo articolo analizzeremo come l'IA sta migliorando le attrezzature per l'edilizia rendendole più intelligenti, sicure ed efficienti e promuovendo l'innovazione nel settore.

Capire come l'intelligenza artificiale è integrata nelle macchine edili

Le attrezzature e i veicoli da costruzione possono subire incidenti a causa di ambienti di lavoro imprevedibili e di errori umani. Tuttavia, i sistemi abilitati all'intelligenza artificiale possono aiutare il management ad affrontare efficacemente i rischi sul posto di lavoro e a ridurre questi errori. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata anche nelle macchine edili per ottimizzarne il funzionamento, monitorare le prestazioni e automatizzare i programmi di manutenzione. 

Ecco un approfondimento sulle tecnologie chiave che consentono queste innovazioni:

• Visione al computer: Le macchine sono in grado di analizzare i dati visivi in tempo reale utilizzando modelli avanzati quali Ultralytics YOLOv8aiutando a monitorare i cantieri, a tenere traccia dell'inventario, ad assicurarsi che i lavoratori utilizzino le attrezzature di sicurezza e a tenere traccia delle presenze attraverso il riconoscimento facciale.
• Internet delle cose (IoT): L'IoT collega i dispositivi, consentendo loro di condividere i dati. Gli indossabili intelligenti monitorano la salute dei lavoratori, mentre i sensori di prossimità e di sicurezza avvisano i lavoratori dei pericoli e notificano alla direzione quando le attrezzature richiedono manutenzione.
• Analisi predittiva: Utilizzando i dati storici e l'apprendimento automatico, l'analisi predittiva prevede gli eventi futuri, identifica i potenziali problemi e aiuta a ottimizzare i programmi. Può anche prevedere le condizioni meteorologiche per evitare interruzioni sul posto.

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Applicazioni della visione artificiale nei macchinari pesanti

La computer vision sta cambiando il modo in cui i macchinari pesanti operano nei cantieri, offrendo soluzioni nuove e innovative. Vediamo alcune applicazioni interessanti che mostrano il potenziale dell'analisi delle immagini e dei video nelle macchine edili. 

Intelligenza Artificiale e pese a ponte senza pilota

Una pesa è una bilancia utilizzata per misurare il peso dei veicoli pesanti. È fondamentale nel settore edile per assicurarsi che i veicoli rispettino i limiti di sicurezza durante il trasporto. Tradizionalmente, questo processo si affida a un operatore della cabina che registra manualmente dettagli come gli orari di entrata e uscita dei veicoli, i numeri di registrazione e i pesi del carico. Tuttavia, questo approccio manuale può essere lento, soggetto a errori umani e poco trasparente.

Le pese a ponte senza operatore possono contribuire a migliorare l'accuratezza, ridurre l'errore umano, velocizzare il processo e fornire monitoraggio e trasparenza in tempo reale per operazioni più sicure ed efficienti. Utilizzano dispositivi integrati con l'intelligenza artificiale come sensori, telecamere, schermi a LED e guida vocale automatizzata per semplificare l'intero processo. Quando il camion si avvicina al punto di ingresso, le telecamere dotate di tecnologia ANPR (Automatic Number Plate Recognition) rilevano la targa del veicolo e ne verificano la registrazione. Se la registrazione è valida, il sistema consente l'accesso alla bilancia. 

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I sensori di pesatura in movimento abilitati dall'IoT misurano quindi il peso del camion mentre si muove e, se necessario, avvisano il conducente di fermarsi nella posizione corretta per una pesatura accurata. I dati sul peso vengono analizzati e confrontati con i limiti predefiniti e, se il camion rientra nei limiti, l'autista viene indirizzato al cancello di uscita. All'uscita, il sistema ANPR verifica nuovamente il veicolo per assicurarsi che corrisponda a quello che è entrato, mentre le telecamere abilitate alla visione artificiale monitorano il processo per individuare eventuali irregolarità. Il sistema avvisa i supervisori e adotta le opportune azioni correttive in caso di problemi come carichi in eccesso o anomalie del conducente.

Monitoraggio della sonnolenza del conducente con l'intelligenza artificiale

Un'indagine del Dipartimento dei Trasporti degli Stati Uniti mostra che gli autocarri sono la modalità più comune per il trasporto di merci. Gli autisti di camion spesso percorrono lunghe distanze, anche durante la notte. Questo vale anche per il settore edile, dove gli autocarri sono essenziali per spostare macchinari e materiali pesanti da un cantiere all'altro, a volte anche su grandi distanze. Guidare durante la notte può portare alla stanchezza e a un aumento del rischio di incidenti. Alcuni studi dimostrano che il 21% degli incidenti mortali è causato dalla sonnolenza del conducente. 

Per affrontare questo problema, i produttori di camion stanno utilizzando la computer vision per monitorare la sonnolenza del conducente. Le tecniche di computer vision come il riconoscimento facciale, la stima della posa e il rilevamento degli oggetti possono essere utilizzate per monitorare il movimento degli occhi, la posizione della testa e le espressioni facciali del conducente. Ad esempio, se le palpebre del conducente si chiudono oltre un determinato intervallo, il sistema può rilevarlo e lanciare un allarme per avvisare il conducente. I sistemi di rilevamento della sonnolenza del conducente sono ampiamente utilizzati nei camion di Tata e di altre aziende automobilistiche.

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Veicoli da costruzione autonomi e AI

Le condizioni di lavoro nei cantieri possono essere difficili, soprattutto in presenza di temperature estreme. Ad esempio, nei cantieri di scavo gli operai devono spesso affrontare il caldo intenso, che influisce sulla loro capacità di lavorare in modo efficiente e richiede frequenti pause per idratarsi e riposare. Per ridurre i tempi di inattività in queste condizioni, i ricercatori stanno sviluppando veicoli edili autonomi come bulldozer e gru.

Queste macchine autonome sono dotate di telecamere ad alta risoluzione e tecnologia di visione computerizzata che analizzano il terreno e valutano fattori come pendenza, terreno morbido e aree irregolari. Utilizzano il rilevamento degli oggetti per riconoscere persone e attrezzature, migliorando la sicurezza grazie all'arresto automatico quando viene rilevato un ostacolo. I ricercatori della Huazhong University of Science and Technology (HUST), in collaborazione con Shantui, hanno recentemente sviluppato un bulldozer autonomo che può operare a temperature estreme, fino a -10°C.

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Ottimizzazione del carburante nei macchinari pesanti

L'ottimizzazione del carburante è fondamentale per le imprese edili, ma l'implementazione di pratiche di efficienza del carburante può essere impegnativa. Con la fluttuazione dei prezzi del carburante e la presenza di più autisti che operano con i veicoli da cantiere, la gestione manuale del consumo di carburante diventa complessa. I sistemi di gestione del carburante basati sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzati per migliorare il processo e ridurre il consumo di carburante.

Questi sistemi di gestione del carburante AI sono addestrati con ampi set di dati per ottimizzare l'utilizzo del carburante generando più opzioni di percorso e consigliando il percorso più efficiente dal punto di vista dei consumi. Inoltre, possono essere integrati con l'unità di controllo del motore del veicolo (ECU) per fornire raccomandazioni in tempo reale sul cambio di marcia. Seguendo queste raccomandazioni guidate dall'intelligenza artificiale, è possibile ottimizzare i modelli di guida dei diversi conducenti, migliorando l'efficienza dei consumi.

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Pro e contro dell'intelligenza artificiale nelle macchine edili

Le attrezzature edili integrate con l'intelligenza artificiale offrono una serie di vantaggi, dal processo decisionale basato sui dati al monitoraggio in tempo reale. Ecco alcuni vantaggi chiave:

• Prolungamento della durata dei macchinari: Il monitoraggio regolare e la manutenzione tempestiva aumentano la longevità dei macchinari.
• Riduzione dei tempi di inattività: I processi automatizzati e la manutenzione predittiva riducono al minimo i tempi di fermo delle apparecchiature.
• Migliori processi decisionali: Fornisce approfondimenti basati sui dati, consentendo una gestione più intelligente delle risorse e delle operazioni.

Tuttavia, nonostante la crescente adozione dell'IA nell'edilizia, ci sono ancora alcune sfide da considerare:

• Elevato investimento iniziale: Sebbene l'intelligenza artificiale possa portare a risparmi a lungo termine, i costi iniziali per l'implementazione di questi sistemi sono considerevoli, il che può rappresentare un ostacolo per le aziende più piccole.
• Privacy: Poiché l'intelligenza artificiale si basa molto sui dati, è fondamentale garantire l'archiviazione e la protezione sicura di queste informazioni per evitare accessi non autorizzati.
• Manodopera qualificata: L'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle attrezzature per l'edilizia richiede una formazione specifica e insegnare ai lavoratori come utilizzare queste tecnologie può essere una sfida significativa, soprattutto in presenza di orari impegnativi.

L'impatto dei veicoli da costruzione guidati dall'intelligenza artificiale

The construction industry is rapidly embracing AI, with companies like Caterpillar and Daimler leading the way in developing self-driving trucks. In 2019, Daimler introduced a working prototype of their autonomous truck, which is expected to hit the market by 2027. Caterpillar’s autonomous haul truck, the 797F, is already making mining operations more efficient. Major companies like BHP Group, Rio Tinto, and Barrick Gold are using the 797F around the clock, reporting zero workplace injuries. Similarly, TuSimple, a Chinese autonomous trucking company, claims that its trucks are 11% more fuel-efficient than those driven manually. In June 2023, TuSimple successfully completed a 39-mile driverless run on an open public road in China.

Poiché i camion autonomi continuano ad avere un impatto positivo sul settore edile, si prevede che il mercato crescerà a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 10%. Grazie al miglioramento della sicurezza e dell'efficienza dei consumi da parte delle macchine edili guidate dall'intelligenza artificiale, le aziende si stanno orientando verso ambienti di lavoro più sicuri e sostenibili.

La strada da percorrere per l'intelligenza artificiale nei veicoli da costruzione

L'intelligenza artificiale sta cambiando le carte in tavola nel settore delle costruzioni e sta rendendo i macchinari pesanti più intelligenti, sicuri ed efficienti. Dai veicoli a guida autonoma ai sistemi di intelligenza artificiale che ottimizzano l'uso del carburante e monitorano i cantieri in tempo reale, queste tecnologie aiutano a ridurre gli errori e a risparmiare denaro. Anche se ci sono delle sfide, come il costo dell'implementazione dell'IA e della formazione dei lavoratori, i vantaggi sono notevoli. Con l'IA che guida l'innovazione, il futuro dell'edilizia è destinato a essere più produttivo, sostenibile e innovativo che mai. 

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