L'integrazione dei dati geospaziali per la creazione di gemelli digitali nel settore delle costruzioni

Gemelli Digitali: cosa sono e come si creano

Nel settore delle costruzioni, l’adozione dei gemelli digitali sta diventando un elemento rivoluzionario, destinato a trasformare radicalmente il modo in cui progettiamo, costruiamo e gestiamo gli edifici e le infrastrutture.

Un gemello digitale è una rappresentazione virtuale di un asset fisico che riflette in tempo reale lo stato, le condizioni e il comportamento dell'asset stesso. Grazie alla possibilità di integrare dati in tempo reale, sensori IoT e strumenti di analisi avanzata, i gemelli digitali permettono ai professionisti di monitorare e ottimizzare l’intero ciclo di vita di un’opera, dalla progettazione alla manutenzione, con elevati livelli di efficienza e precisione.

Ma che cos'è un Digital Twin? Un gemello digitale è la rappresentazione digitale di un oggetto appartenente al mondo reale, è qualcosa in grado di restituire, in un ambiente virtuale, informazioni (in tempo reale) e dati, di diversa natura, relativi ad un’opera reale; è la combinazione di un modello computazionale e di un sistema nel mondo reale.

Da queste prime considerazioni è evidente come si stia parlando di un nuovo livello di sofisticazione; in particolare se lo si paragona ai modelli BIM, tipologia di modelli ormai abbastanza diffusa nel settore AECO. Infatti, un gemello digitale NON è un modello statico dove i dati possono evolvere solo nel momento in cui un utente interviene per aggiornarli.

A partire da un primo set di dati, il gemello digitale evolve in continuo; ha modo di maturare man mano che seguiamo il ciclo vita dell’asset; mentre una simulazione replica cosa potrebbe accadere in un oggetto/sistema/asset, un Digital Twin replica cosa sta accadendo in un oggetto fisico reale, fornendo informazioni sul suo stato lungo tutto il suo ciclo vita.

Siamo di fronte ad una soluzione all’interno della quale convergono diverse tecnologie: l’Internet of Things (IoT), cioè dispositivi fisici interconnessi (sensori, telecamere, dispositivi wearable) che raccolgono e scambiano dati tra di loro attraverso Internet; Intelligenza Artificiale (AI), vale a dire sistemi e programmi in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza umana; Cloud e Big Data, la possibilità cioè di gestire una sempre più crescente mole di dati, che possono essere elaborati in Cloud per permettere di prendere decisioni sulla base dei dati forniti da dispositivi IoT; utilizzo di hardware per svolgere simulazioni sempre più sofisticate.

A prima vista i gemelli digitali possono sembrare una replica esatta, dell’oggetto reale. È giusto dire che non sono necessariamente rappresentazioni realistiche, sono bensì astrazioni rilevanti della risorsa fisica. È essenziale ribadire come sia opportuno sviluppare gemelli digitali adatti allo scopo; il livello di fedeltà varierà a seconda dei casi d’uso. I gemelli digitali non devono necessariamente tentare di rispecchiare tutto ciò che riguarda il sistema originale.

Ecosistema di riferimento di un Digital Twin

Un gemello digitale ha un suo ecosistema di riferimento; esso può variare in dimensione, ambito, scala e complessità.

La dimensione è la granularità della rappresentazione (quanto è accurata la scala spaziale e temporale, per esempio), l'ambito è la porzione del mondo reale considerata; scalabilità e complessità significano: adattabilità a diverse applicazioni e settori, fornire informazioni dettagliate sia a livello di componente, sia a livello di sistema, adattarsi alle risorse computazionali disponibili, gestire la connettività con altri sistemi e sensori, indipendentemente dal numero di dispositivi collegati

Al fine di costruire un robusto ecosistema è bene sviluppare una serie di specifici passaggi.

In primis bisogna affrontare il tema della semantizzazione/classificazione degli oggetti. La semantizzazione rende i dati più "intelligenti" e significativi, consentendo loro di essere elaborati, analizzati e utilizzati in modo più efficace.

Altro tema è quello delle interfacce, efficaci collegamenti a database o altri repository.
Un Digital Twin non deve per forza fare riferimento ad un unico repository di dati; i Digital Twin devono anche essere in grado di elaborare e analizzare dati significativi strutturati in un formato gestibile.

Appare chiaro come realizzare un gemello digitale sia un’attività non standardizzabile; siamo di fronte ad una vera e propria attività di System Integration.

Di seguito si riporta un possibile schema di un gemello digitale dove vengono evidenziati differenti tipologie di database rispetto ai quali il modello digitale può collegarsi.

Integrazione di modelli geospaziali e modelli BIM: dal terreno all’opera d’arte

Se pensiamo ad un’infrastruttura immersa in un territorio, un ruolo chiave nella creazione di questo tipo di modelli digitali è giocato dai dati geospaziali.

I dati di ambito geospaziale comprendono informazioni topografiche (LiDAR, GIS e immagini satellitari) che forniscono una rappresentazione accurata del contesto spaziale in cui un edificio o un’infrastruttura si trova.

L'integrazione dei dati geospaziali nei gemelli digitali consente di ottenere una visione dettagliata e dinamica, capace di rispecchiare non solo l’asset, ma anche l’ambiente circostante, come terreno, vegetazione e infrastrutture adiacenti.

Le tecniche di rilievo coinvolgono la raccolta di dati sulla forma, la dimensione, la posizione e altre caratteristiche di un oggetto o di un'area geografica specifica.

L'uso combinato di queste tecnologie consente agli specialisti di acquisire dati che possono essere utilizzati in vari settori, tra cui cartografia, agricoltura, gestione ambientale, ingegneria, pianificazione urbana e molto altro.

Una volta acquisiti i dati geospaziali, il passo successivo per creare un gemello digitale consiste nell’elaborazione e nella trasformazione di queste informazioni in un modello tridimensionale dettagliato e accurato. Adottando uno dei metodi più comuni per acquisire dati geospaziali tra quelli sopra descritti, in tempi ormai sempre più ragionevoli si arrivano a produrre le cosiddette nuvole di punti. Queste nuvole di punti rappresentano milioni (o miliardi) di coordinate nello spazio, ciascuna delle quali indica una posizione esatta su una superficie o su un oggetto.

Il passaggio dalla nuvola di punti al modello 3D è un processo complesso e articolato, che implica l’utilizzo di software di elaborazione e modellazione. In una prima fase, i dati della nuvola di punti vengono filtrati e puliti per rimuovere eventuali errori, rumori o duplicati, garantendo che solo le informazioni più rilevanti siano conservate. Successivamente, i punti vengono organizzati e collegati tra loro per formare superfici che definiscono le geometrie di edifici, infrastrutture e altri elementi del contesto.

Per ottenere un modello tridimensionale accurato e affidabile, i dati della nuvola di punti devono essere sottoposti a un processo di filtraggio e pulizia preliminare. Questo processo consiste in una serie di operazioni mirate a migliorare la qualità del dataset, rimuovendo elementi che possono compromettere la precisione del modello finale. Durante il rilievo è comune che si generino errori o rumori a causa di fattori come riflessioni indesiderate, interferenze ambientali, o limiti della strumentazione. Ad esempio, superfici altamente riflettenti o angolazioni sfavorevoli possono introdurre punti anomali o inaccurati nella nuvola.

Il processo di pulizia si concentra quindi sulla rimozione di questi rumori, eliminando i punti isolati o quelli che si discostano in modo significativo dal resto della geometria rilevata. Vengono individuati e rimossi eventuali duplicati – punti sovrapposti o molto vicini tra loro – per evitare ridondanze che appesantirebbero inutilmente il modello. Il filtraggio può anche includere la regolazione della densità dei punti: in alcune aree è possibile ridurre il numero di punti senza perdere dettaglio, concentrando l'attenzione solo sulle superfici e le forme rilevanti. Il risultato è una nuvola di punti “ripulita” che contiene solo le informazioni essenziali per la creazione del modello 3D, dove la geometria rispecchia fedelmente le caratteristiche fisiche dell’oggetto o dell’ambiente rilevato. Questo passaggio è cruciale, perché assicura che le elaborazioni successive si basino su dati di alta qualità, riducendo il rischio di errori nel modello finale e migliorando l’efficienza complessiva del processo di trasformazione da nuvola di punti a modello tridimensionale.

Questa trasformazione dalla nuvola di punti al modello 3D è nota come mesh generation o generazione della mesh. Durante questo processo, si crea una rete di triangoli o poligoni che ricostruisce le superfici rilevate con un elevato grado di precisione. Queste mesh possono poi essere ulteriormente raffinate per migliorare la qualità e il dettaglio del modello, utilizzando algoritmi di interpolazione o semplificazione, a seconda del livello di dettaglio richiesto.

Una volta generato il modello 3D dalla nuvola di punti, è possibile aggiungere ulteriori informazioni geospaziali, come attributi specifici, texture o dati ambientali, che arricchiscono il gemello digitale e lo rendono pronto per analisi e simulazioni avanzate. Questa integrazione di dati tridimensionali dettagliati e informazioni di contesto è ciò che permette di ottenere un modello digitale completo e pronto per l’utilizzo nel ciclo di vita del progetto, dalla fase di progettazione fino alla gestione e manutenzione

Una volta creato il modello tridimensionale, è possibile visualizzarlo e analizzarlo utilizzando software di grafica o software di analisi spaziale. Questa visualizzazione tridimensionale fornisce una rappresentazione realistica dell'oggetto o dell'area, consentendo agli utenti di esaminarne i dettagli da diverse prospettive.

Nel momento in cui si intende visualizzare questa base di dati, bisogna prestare attenzione al tipo di strumenti che si hanno a disposizione. Un aspetto essenziale del dato geospaziale è la Georeferenziazione.

La geomatica aiuta a georeferenziare i dati, ossia ad assegnare coordinate geografiche e a posizionare il dato in un contesto geospaziale preciso. Il georeferenziamento è il processo di assegnare coordinate geografiche a dati o informazioni, in modo che siano situati in un sistema di riferimento spaziale specifico, come le coordinate di latitudine e longitudine. Questo è fondamentale per attribuire una posizione geografica precisa a oggetti, punti di dati o strutture.
Nella fase di rappresentazione di questo tipo di dati, che possono abbracciare un contesto territoriale anche piuttosto ampio, è opportuno poter disporre di strumenti pensati per questo obiettivo.

Questi modelli tridimensionali dettagliati hanno numerose applicazioni in diversi settori. Ad esempio, nella progettazione di infrastrutture, come edifici, strade o ponti, i modelli tridimensionali consentono di valutare l'impatto delle nuove strutture sull'ambiente circostante. Nella geologia, i modelli tridimensionali aiutano a comprendere la struttura del terreno. Nell'archeologia, possono essere utilizzati per documentare e studiare siti storici.

Un Digital Twin" di un asset fisico, di un’infrastruttura in particolare, se da un lato è certamente una rappresentazione digitale di un oggetto fisico puntuale, ad esempio un ponte, una galleria, ecc…per quanto sopra scritto, è anche un “ambiente” dove si può rappresentare un’ampia varietà di dati anche piuttosto differenti tra loro.

Una volta creato un modello tridimensionale dettagliato di una porzione di terreno attraverso dati geospaziali, diviene quindi di interesse integrare questo modello con un'opera d'arte. Questo processo comporta la “fusione” tra due mondi di dati: da una parte, i dati geospaziali che definiscono il contesto fisico e ambientale, che abbiamo finora descritto, dall’altra il modello dettagliato dell’opera, realizzabile, ad esempio, con software di modellazione BIM (Building Information Modeling).

Il modello geospaziale del terreno fornirà una base topografica accurata, comprensiva di elementi come pendenze, corsi d’acqua, vegetazione e altre caratteristiche naturali (Figura 4). Questo modello permetterà di contestualizzare l’area in cui l’opera è inserita, consentendo di valutare, già in fase progettuale, come il ponte interagisca con l’ambiente circostante. Parallelamente, il modello BIM del ponte rappresenterà, in modo più o meno dettagliato l’intera struttura: dalle fondazioni, agli elementi portanti, fino ai materiali e alle specifiche tecniche di ogni componente.
Anche l’operazione di realizzazione del modello dell’opera puntuale può partire da una fase di rilievo e quindi dal disporre di una nuvola di punti.

Di seguito si riporta una tipica nuvola di punti già con elevato dettaglio di un ponte esistente.

Il modello BIM dell’opera potrà essere realizzato a partire da questa base dati. Di seguito l’esempio del modello BIM sovrapposto alla nuvola di punti ai fini di una verifica di congruenza.

L’integrazione tra questi due modelli richiede l’uso di piattaforme software capaci di gestire sia dati geospaziali sia dati BIM, e in grado di garantire l'interoperabilità tra i formati (come IFC per i modelli BIM e i dati geospaziali in formati GIS). Una volta combinati, i modelli permettono ai progettisti di avere una visione completa e tridimensionale dell'opera in relazione al contesto reale.

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L'articolo approfondisce il processo di creazione di un Digital Twin, per poi concludere con un paragrafo che sintetizza il tema dell'integrazione tra dati geospaziali, BIM e sensori IoT con algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI).