Sistema intelligente per il rilevamento preventivo del cedimento strutturale della banchina portuale di Ventotene — protezione dell'infrastruttura tramite AI e IoT.
La banchina portuale di Ventotene presentava segnali di cedimento progressivo difficili da monitorare con metodi tradizionali. Ispezioni manuali periodiche non garantivano rilevamento tempestivo di anomalie strutturali.
Il progetto ha sviluppato un sistema di monitoraggio continuo basato su AI: una rete di sensori IoT raccoglie dati in tempo reale su vibrazione, spostamento e deformazione; un modello di anomaly detection segnala le deviazioni prima che diventino critiche.
Il risultato è un sistema di allerta precoce che riduce il rischio per la sicurezza pubblica e permette manutenzione predittiva anziché reattiva.
Rete di sensori MEMS (accelerometri triassiali, estensimetri, sensori di umidità) distribuiti sulla struttura. Trasmissione dati via LoRaWAN con gateway locale e backup cellulare. Frequenza di campionamento adattiva: da 10 Hz a 1 kHz durante eventi anomali.
Pipeline di preprocessing (denoising, normalizzazione, feature extraction nel dominio frequenza). Modello LSTM Autoencoder addestrato sul comportamento normale della struttura. Soglie adattive con finestra temporale scorrevole per ridurre falsi positivi stagionali.
Visualizzazione real-time delle metriche strutturali con mappe di calore 3D. Alert multi-canale (email, SMS, push) con classificazione del livello di urgenza. Storico completo consultabile e report automatici settimanali.
Architettura edge-cloud ibrida: elaborazione locale per risposta immediata, cloud per storage e analisi storica. UPS integrato, watchdog hardware e self-test automatico ogni 6 ore garantiscono uptime superiore al 99.5%.