APPLICAZIONE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER L'INDIVIDUAZIONE DEI PUNTI DI DEGRADO NEI PONTI IN MURATURA

I ponti ad arco in muratura rappresentano una componente fondamentale e tuttora attiva del patrimonio infrastrutturale stradale e ferroviario europeo. Poiché oltre la metà di queste strutture è in esercizio da più di un secolo, si riscontra oggi un diffuso stato di degrado dovuto all'invecchiamento dei materiali, a sollecitazioni strutturali e all'aggravarsi dei cambiamenti climatici. Attualmente, la valutazione del loro stato di conservazione si affida prevalentemente alle ispezioni visive tradizionali. Questo approccio manuale mostra tuttavia significativi limiti operativi: richiede tempi prolungati e costi elevati, è fortemente influenzato dalla soggettività dell'operatore, viene eseguito a intervalli discreti e comporta rischi logistici nelle aree di difficile accesso. Per superare tali criticità, negli ultimi anni la ricerca si è orientata verso soluzioni tecnologiche innovative capaci di garantire un monitoraggio continuo, oggettivo ed efficiente. Il presente lavoro di tesi si propone di analizzare l'evoluzione dei sistemi di ispezione delle strutture in muratura, approfondendo in particolare l'integrazione delle tecniche di Intelligenza Artificiale (IA).