L’Intelligenza Artificiale a servizio della sicurezza in cantiere

Sicurezza in cantiere con l'AI: pianificazione e monitoraggio per ridurre gli incidenti 

L'edilizia è uno dei settori trainanti dell’economia globale, oltre ad essere anche uno dei più complessi e rischiosi, con costanti sfide legate all’ottimizzazione di costi e tempi, incidenti, produttività e qualità di quanto realizzato.

L’edilizia avanza al progredire della scienza, della tecnica e della tecnologia; ma può quest’ultima, oltre a risolvere molti dei problemi, rendere il cantiere più sicuro ed efficiente? Le tecnologie plasmano il modo in cui i cantieri vengono pianificati, eseguiti e monitorati, ma possono esse migliorare anche le condizioni di sicurezza, ridurre incidenti ed infortuni e salvare vite umane?

Soffermiamoci in questo articolo sulle potenzialità dell’emergente utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (IA) nel miglioramento delle condizioni di sicurezza in cantiere, evidenziandone benefici, potenzialità, implicazioni e anche svantaggi di una sua concreta applicazione nella prevenzione degli incidenti e tutela della vita dei lavoratori.

Potrebbe interessarti anche: Sicurezza sul lavoro: il progetto Inail per l'utilizzo di robot umanoidi selezionato dalla GPAI  Il progetto è stato scelto insieme ad altre sei iniziative che promuovono l’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale etiche, sostenibili e responsabili. La tecnologia è completata da un iFeel, una tuta sensorizzata che permette il monitoraggio in tempo reale sia degli sforzi che dei movimenti del corpo di chi la indossa.

Il termine “Intelligenza Artificiale” (di seguito “IA”), sin da quanto fu coniato nel 1955 da John McCarthy, viene utilizzato per descrivere tecnologie cognitive in grado di svolgere o migliorare compiti, principalmente intellettuali, che tradizionalmente vengono svolti dall’uomo, simulando processi della mente umana, come il ragionamento, l’apprendimento o la risoluzione di problemi complessi. Principalmente esistono 3 famiglie di IA:

1. Machine learning (o “apprendimento automatico”): tramite tecniche statistiche si programmano i sistemi informatici per imparare da un insieme di dati, senza essere stati esplicitamente programmati allo scopo. Più dati vengono forniti, più la macchina fornisce output validi ed affidabili.
2. Deep learning: un settore della machine learning che analizza variabili più astratte, estrapolando informazioni da immagini o parole.
3. Computer vision: un’applicazione della deep learning che fornisce alla macchina la capacità di analizzare, identificare ed estrarre il significato da immagini o testi.

Nell’ambito dell’ingegneria civile, l’IA può analizzare grandi quantità di dati provenienti da altri progetti, specifiche tecniche, normative e registri storici per supportare nell’ideazione di edifici migliori, ottimizzando le risorse, suggerendo miglioramenti e riducendo potenziali difetti di progettazione. Parimenti, nel campo della sicurezza è possibile monitorare, analizzare e prevedere i rischi, fornendo azioni ed interventi tempestivi ed appropriati. Elmetti e gilet intelligenti possono rilevare potenziali situazioni non sicure o non salutari, come cadute, urti ed esposizione a sostanze pericolose. Telecamere e droni intelligenti possono catturare ed elaborare migliaia di immagini e video del cantiere, identificando e segnalando potenziali anomalie, come crepe, perdite o smottamenti.

Col ricorso alla blockchain si possono invece verificare e registrare tutte le transazioni e le attività della commessa, garantendo trasparenza e conformità a tutto il procedimento.

Integrando invece un modello BIM con l’IA è possibile sviluppare un sistema proattivo addestrando il sistema con progetti similari, per poter prevedere in anticipo i rischi per la sicurezza nel cantiere in un determinato momento di realizzazione dell’opera, con ampio anticipo rispetto ai tempi di costruzione.

L’ingresso dell’Intelligenza Artificiale nella vita di cantiere per migliorare la sicurezza

Le potenzialità dell’IA nel settore delle costruzioni sono ancora lungi dall’essere determinate nella loro interezza, ma si stanno già mettendo a punto sistemi basati sull’IA da introdurre nel processo edilizio per migliorare l’efficienza e la sicurezza nel settore. Sempre più spesso si vedono infatti in cantiere telecamere, dispositivi IoT e sensori per monitorare l’andamento delle lavorazioni; implementando questi con l’IA è possibile monitorare costantemente il cantiere.

L’IA, accumulando informazioni nel tempo, può rilevare tendenze e trarre conclusioni. Le tecnologie di riconoscimento facciale e di oggetti permettono infatti all’IA di rilevare comportamenti poco sicuri, riconoscere fattori di rischio latenti o pericoli ed avvisare automaticamente chi di competenza, prima che questi possano causare un incidente.

Questo, a seguito di modifiche all’ordinamento legislativo nazionale vigente, non solo potrebbe ridurre le responsabilità in capo a chi ha il compito di vigilare sulla corretta applicazione delle procedure di lavoro, ma aumenterebbe l’efficienza dell’intero sistema di tutela della salute e sicurezza dei lavoratori, sgravando l’uomo di una serie di compiti macchinosi e routinari di verifica che inficiano sull’esecuzione di altre attività di promozione e diffusione della cultura della sicurezza.

I vantaggi dell’applicazione dell’IA nel settore delle costruzioni, ed in particolare per quanto riguarda il miglioramento delle condizioni di sicurezza del cantiere, possono essere sintetizzati in 5 macro-ambiti operativi:

1. Automazione delle attività più pericolose. L’automazione di alcuni processi ed attività può contribuire a ridurre drasticamente alcuni rischi presenti in cantiere, permettendo alle maestranze di concentrarsi su lavori meno rischiosi, riducendone l’esposizione. Si pensi ad esempio ad attività che prevedono la manipolazione di sostanze pericolose, come vernici o collanti, o la bonifica di siti contaminati. Utilizzando la machine learning e algoritmi di calcolo predittivo, si elimina l’errore umano e si incrementa la sicurezza, permettendo al contempo all’intelligenza stessa di migliorarsi continuamente apprendendo nuove informazioni provenienti dall’ambiente esterno.
2. Prevenzione o riduzione degli incidenti. L’IA può essere adoperata per monitorare e supervisionare le condizioni generali di sicurezza del cantiere, nonché i lavoratori stessi, monitorandone l’idoneità e la capacità di giudizio. Basti pensare all’integrazione nei sistemi di videosorveglianza di sistemi a riconoscimento facciale in grado di monitorare le espressioni del lavoratore, rilevandone indicatori di stanchezza, come sbadigli, palpebre pesanti, disattenzione, etc. Gli algoritmi possono analizzare una vasta quantità di dati storici su incidenti, near miss e modelli comportamentali, interpolandoli con vari fattori come condizioni metereologiche, tipo di lavorazione in corso, orario e comportamento dei lavoratori, per identificare correlazioni che potrebbero essere indice di un potenziale incremento del rischio in un determinato momento della giornata o in un’area specifica del cantiere.
3. Identificazione dei pericoli e delle falle nella sicurezza. Riconoscimento facciale e sensoristica indossabile possono monitorare l’idoneità del lavoratore a determinati compiti e garantirne il benessere. Integrando sensoristica indossabile (es smartwatch) con l’IA è possibile, ad esempio, monitorare lo stato di salute del lavoratore remoto o isolato, avvisando il suo preposto quando i parametri vitali mutano o superano una determinata soglia di attenzione, oppure possono rilevare variazioni di temperatura, differenze comportamentali, errori nelle macchine ed attrezzature, potenziali pericoli o fonti di rischio, permettendo un intervento tempestivo ed efficace. L’IA potrebbe inoltre prevedere minacce di intrusione, aumentando automaticamente la sorveglianza in alcune aree più a rischio.
4. Monitoraggio della sicurezza del cantiere. Combinando le potenzialità dell’IA alla sensoristica e all’IoT, è possibile creare una rete intelligente di monitoraggio continuativo e costante del cantiere, rilevando parametri ambientali come il livello di rumore, la qualità dell’aria, la temperatura e la posizione dei lavoratori. Utilizzando una tecnologia di mappatura avanzata è possibile rilevare se i lavoratori indossano i DPI richiesti per la specifica attività/mansione che stanno svolgendo o se sono muniti dello specifico DPI previsto in una determinata area del cantiere. È possibile, inoltre, monitorare costantemente le condizioni delle macchine e delle infrastrutture, per rilevare anomalie e segni di deterioramento e programmare la manutenzione periodica prima che si verifichino guasti o eventi critici. L'IA può analizzare dati meteorologici in tempo reale e prevedere condizioni meteorologiche avverse come tempeste, forti venti o intense nevicate; quando viene rilevata una minaccia, il sistema può attivare allarmi per sospendere temporaneamente le attività in cantiere, proteggendo così i lavoratori dalle condizioni pericolose.
5. Formazione, informazione ed addestramento dei lavoratori. L'IA offre strumenti preziosi per la formazione dei lavoratori. La realtà virtuale (VR) e la realtà aumentata (AR), alimentate dall'IA, possono fornire simulazioni realistiche delle condizioni di cantiere, consentendo ai lavoratori di acquisire esperienza pratica del luogo e delle attività senza esporsi al rischio, ma migliorandone sensibilmente la consapevolezza. Queste simulazioni possono coprire una vasta gamma di situazioni, dalla gestione delle attrezzature alla risposta agli incidenti ed alle situazioni di emergenza come incendi, terremoti, fughe di gas o evacuazioni.

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Nel pdf è presente:

• IA e droni
• IA e BIM
• IA e comunicazione
• Esempi di aziende che stanno sviluppando soluzioni basate sull'Intelligenza Artificiale per migliorare la sicurezza in cantiere
• I modelli di linguaggio generativo e la sicurezza in cantiere