Il progetto INSIST – Sistema di monitoraggio INtelligente per la SIcurezza delle infraSTrutture urbane ha sviluppato soluzioni innovative per il monitoraggio e la gestione della sicurezza di edifici, ponti, gallerie e altre infrastrutture strategiche presenti nei contesti urbani.
L’iniziativa ha portato alla realizzazione di un sistema di monitoraggio intelligente basato sull’impiego di sensori innovativi a basso costo, capaci di rilevare in modo continuo parametri quali inclinazioni, accelerazioni e deformazioni strutturali. I dati acquisiti vengono raccolti, elaborati e integrati all’interno di un ambiente digitale avanzato, consentendo la valutazione in tempo reale delle condizioni di sicurezza delle opere monitorate.
Uno degli elementi distintivi del progetto è stato lo sviluppo di un’architettura distribuita e intelligente, nella quale sensori, dispositivi di raccolta dati e piattaforme cloud collaborano in modo integrato per trasformare grandi quantità di informazioni in indicatori utili al supporto delle decisioni. Attraverso l’applicazione di modelli matematici avanzati e tecniche di intelligenza artificiale, il sistema è in grado di individuare anomalie, definire soglie di allarme e supportare strategie di manutenzione predittiva.
Le soluzioni sviluppate sono state validate attraverso diversi casi dimostrativi, confermando l’efficacia dell’approccio nella gestione della sicurezza strutturale e nella riduzione dei rischi associati al degrado delle infrastrutture. Il progetto ha inoltre introdotto il concetto di “smart structures”, opere capaci non solo di monitorare il proprio stato di salute, ma anche di contribuire alla raccolta di informazioni utili per la gestione dell’ambiente urbano circostante.
I risultati di INSIST hanno contribuito all’evoluzione dei sistemi di monitoraggio strutturale verso modelli più intelligenti, interoperabili e orientati alla prevenzione, supportando una gestione più efficiente, sicura e sostenibile del patrimonio infrastrutturale.

Partnership

Università degli Studi di Napoli Federico II, IoTty, MAPEI, Politecnico di Torino, STMicroelectronics, STRESS Scarl, Università degli Studi di Bergamo, Università di Bologna, Università degli Studi di Palermo, Università di Roma Tor Vergata.