L'IA nelle attrezzature edili: un nuovo modo di costruire

Normalmente, quando pensiamo alle attrezzature da costruzione e ai macchinari pesanti, immaginiamo persone che operano manualmente queste potenti macchine. Tuttavia, con l'avvento dell'IA, molti veicoli da costruzione 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 delle costruzioni. 

Ad esempio, Volvo ha recentemente sviluppato il TA15, un dumper completamente autonomo progettato specificamente per il trasporto di materiali pesanti come sabbia, ghiaia e detriti da e verso i cantieri edili. Secondo il Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti, il settore edile ha il terzo più alto tasso di infortuni mortali. Integrando l'IA nell'edilizia, possiamo ridurre significativamente questi decessi e migliorare le misure di sicurezza. In questo articolo, esploreremo come l'IA sta migliorando le attrezzature edili rendendole più intelligenti, sicure ed efficienti, guidando al contempo l'innovazione in tutto il settore delle costruzioni.

Comprendere come l'IA è integrata nelle attrezzature da costruzione

Le attrezzature e i veicoli da costruzione possono subire incidenti a causa di ambienti di lavoro imprevedibili ed errori umani. Tuttavia, i sistemi abilitati all'AI possono aiutare la direzione ad affrontare efficacemente i pericoli sul posto di lavoro e a ridurre questi errori. L'AI può anche essere utilizzata nelle attrezzature da costruzione per ottimizzare il funzionamento delle attrezzature, monitorare le prestazioni delle macchine e automatizzare i programmi di manutenzione. 

Ecco uno sguardo più da vicino alle tecnologie chiave che consentono queste innovazioni:

• Visione Artificiale (Computer Vision): Le macchine possono analizzare i dati visivi in tempo reale utilizzando modelli avanzati come Ultralytics YOLOv8, aiutando a monitorare i cantieri edili, tracciare l'inventario, garantire che i lavoratori utilizzino dispositivi di sicurezza e monitorare la presenza tramite riconoscimento facciale.
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• Internet delle cose (IoT): L'IoT connette i dispositivi, consentendo loro di condividere i dati. I dispositivi indossabili intelligenti monitorano la salute dei lavoratori, mentre i sensori di prossimità e di sicurezza avvisano i lavoratori dei pericoli e avvisano la direzione quando le attrezzature richiedono manutenzione.
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• Analisi predittiva: Utilizzando dati storici e machine learning, l'analisi predittiva prevede eventi futuri, identifica potenziali problemi e aiuta a ottimizzare le pianificazioni. Può anche prevedere le condizioni meteorologiche per prevenire interruzioni in loco.

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Applicazioni della computer vision nei macchinari pesanti

La computer vision sta cambiando il modo in cui i macchinari pesanti operano nei cantieri, offrendo soluzioni nuove e innovative. Esaminiamo alcune applicazioni interessanti che mostrano il potenziale dell'analisi di immagini e video nelle attrezzature da costruzione. 

IA e pese a ponte automatiche

Una pesa a ponte è una bilancia utilizzata per misurare il peso di veicoli pesanti. Questo è fondamentale nel settore delle costruzioni per assicurarsi che i veicoli rispettino i limiti di peso di sicurezza durante il trasporto. Tradizionalmente, questo processo si basa su un operatore di cabina che registra manualmente dettagli come gli orari di entrata e di uscita dei veicoli, i numeri di immatricolazione e i pesi del carico. Tuttavia, questo approccio manuale può essere lento, soggetto a errori umani e privo di trasparenza.

Le pese a ponte automatizzate possono contribuire a migliorare la precisione, ridurre l'errore umano, accelerare il processo e fornire monitoraggio e trasparenza in tempo reale per operazioni più sicure ed efficienti. Utilizzano dispositivi integrati con AI come sensori, telecamere, schermi LED e guida vocale automatizzata per semplificare l'intero processo. Quando il camion si avvicina al punto di ingresso, le telecamere dotate di tecnologia di riconoscimento automatico della targa (ANPR) rilevano la targa del veicolo e ne verificano la registrazione. Se la registrazione è valida, il sistema concede l'accesso alla pesa. 

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Sensori di pesatura in movimento abilitati per l'IoT misurano 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 in tali limiti, il conducente viene indirizzato al cancello di uscita. All'uscita, il sistema ANPR verifica nuovamente il veicolo per assicurarsi che corrisponda a quello entrato, mentre le telecamere con computer vision monitorano il processo per eventuali irregolarità. Il sistema avvisa i supervisori e intraprende azioni correttive appropriate in caso di problemi come carichi eccessivi o anomalie del conducente.

Monitoraggio della sonnolenza del conducente con l'IA

Un sondaggio del Dipartimento dei Trasporti degli Stati Uniti mostra che i camion sono la modalità più comune per il trasporto di merci. Gli autotrasportatori spesso guidano per lunghe distanze, compresi i viaggi notturni. Questo vale anche nel settore delle costruzioni, dove i camion sono essenziali per spostare macchinari pesanti e materiali tra i cantieri, a volte su grandi distanze. Guidare di notte può portare ad affaticamento e a un aumento del rischio di incidenti. Gli studi dimostrano che il 21% degli incidenti mortali è causato dalla sonnolenza del conducente. 

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

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Veicoli da costruzione autonomi e AI

Le condizioni di lavoro nei cantieri edili possono essere difficili, soprattutto in condizioni di temperature estreme. Ad esempio, nei siti di scavo, i lavoratori spesso affrontano un caldo intenso, che influisce sulla loro capacità di lavorare in modo efficiente e richiede frequenti pause per l'idratazione e il riposo. Per contribuire a ridurre i tempi di inattività in queste condizioni, i ricercatori stanno sviluppando veicoli da costruzione autonomi come bulldozer e gru.

Queste macchine autonome sono dotate di telecamere ad alta risoluzione e tecnologia di computer vision che analizzano il terreno e valutano fattori come la pendenza, il terreno soffice e le aree irregolari. Utilizzano il rilevamento degli oggetti per riconoscere persone e attrezzature, migliorando la sicurezza arrestandosi automaticamente quando viene rilevato un ostacolo. I ricercatori dell'Università di Scienza e Tecnologia di Huazhong (HUST), in collaborazione con Shantui, hanno recentemente sviluppato un bulldozer autonomo in grado di 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 di costruzione, ma l'implementazione di pratiche di efficienza del carburante può essere impegnativa. Con prezzi del carburante fluttuanti e diversi conducenti che operano con veicoli da costruzione, la gestione manuale del consumo di carburante diventa complessa. I sistemi di gestione del carburante basati sull'AI possono essere utilizzati per migliorare il processo e ridurre il consumo di carburante.

Questi sistemi di gestione del carburante basati su AI vengono addestrati con ampi set di dati per ottimizzare il consumo di carburante, generando molteplici opzioni di percorso e raccomandando il percorso più efficiente in termini di consumo. Inoltre, possono essere integrati con la centralina elettronica (ECU) del veicolo per fornire raccomandazioni in tempo reale sul cambio di marcia. Seguendo queste raccomandazioni basate sull'AI, è possibile ottimizzare gli stili di guida dei diversi conducenti, con conseguente miglioramento dell'efficienza del carburante.

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Pro e contro dell'IA nelle attrezzature edili

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

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

Tuttavia, nonostante la crescente adozione dell'IA nel settore delle costruzioni, ci sono ancora alcune sfide da considerare:

• Elevato investimento iniziale: Sebbene l'IA possa portare a risparmi a lungo termine, il costo iniziale di implementazione di questi sistemi è notevole, il che può rappresentare una barriera per le aziende più piccole.
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• Problemi relativi alla privacy: Poiché l'IA si basa fortemente sui dati, garantire l'archiviazione sicura e la protezione di queste informazioni è fondamentale per evitare accessi non autorizzati.
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• Manodopera specializzata: L'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle attrezzature edili richiede una formazione specializzata e l'insegnamento ai lavoratori su come utilizzare queste tecnologie può essere una sfida significativa, soprattutto con orari impegnativi.

L'impatto dei veicoli da costruzione guidati dall'IA

L'industria delle costruzioni sta rapidamente adottando l'IA, con aziende come Caterpillar e Daimler in prima linea nello sviluppo di camion a guida autonoma. Nel 2019, Daimler ha presentato un prototipo funzionante del suo camion autonomo, che dovrebbe arrivare sul mercato entro il 2027. Il camion per il trasporto autonomo di Caterpillar, il 797F, sta già rendendo più efficienti le operazioni minerarie. Grandi aziende come BHP Group, Rio Tinto e Barrick Gold utilizzano il 797F 24 ore su 24, segnalando zero infortuni sul lavoro. Allo stesso modo, TuSimple, una società cinese di autotrasporto autonomo, afferma che i suoi camion sono più efficienti del 11% in termini di consumo di carburante rispetto a quelli guidati manualmente. Nel giugno 2023, TuSimple ha completato con successo una corsa senza conducente di 39 miglia su una strada pubblica aperta in Cina.

Poiché gli autocarri autonomi continuano ad avere un impatto positivo sull'industria delle costruzioni, si prevede che il mercato crescerà a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 10%. Con le attrezzature da costruzione guidate dall'IA che migliorano la sicurezza e l'efficienza del carburante, le aziende si stanno muovendo verso ambienti di lavoro più sicuri e sostenibili.

La strada da percorrere per l'AI nei veicoli da costruzione

L'IA è un punto di svolta nel settore delle costruzioni e sta rendendo i macchinari pesanti più intelligenti, sicuri ed efficienti. Dai veicoli a guida autonoma ai sistemi di IA che ottimizzano l'uso del carburante e monitorano i cantieri in tempo reale, queste tecnologie stanno contribuendo a ridurre gli errori e a risparmiare denaro. Sebbene ci siano 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 delle costruzioni è destinato a essere più produttivo, sostenibile e innovativo che mai. 

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