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Il sistema testa le misurazioni con gli scanner AI Muon Flux Infra. Immagine: Gscan

Potresti spiegare cosa fa GScan e il processo pratico per effettuare un rilievo?
GScan analizza il flusso di muoni, particelle subatomiche simili agli elettroni, attraverso strutture solide. Abbiamo sviluppato una tecnologia per individuare difetti nell'ambiente costruito e nelle infrastrutture con una precisione di 1 mm e a una profondità fino a 10 m.

I nostri scanner chiamati hodoscopes misurano il flusso di muoni (flusso di muoni) mentre attraversano un asset di interesse. La dispersione e l'assorbimento dei muoni vengono quindi analizzati dal nostro software basato su machine learning e AI per fornire mappe chiare di materiali e difetti.

Quale tipo di analisi AI utilizza esattamente l'azienda?
Gli scanner proprietari di GScan misurano il flusso di muoni. I muoni arrivano al livello del mare con un flusso medio di circa 10.000 particelle per metro quadrato al minuto. Gli scanner misurano i muoni mentre attraversano un bene di interesse e la dispersione e l'assorbimento dei muoni vengono quindi analizzati dal software proprietario di apprendimento automatico (AI) di GScan, che fornisce mappe chiare di materiali e difetti. Applichiamo l'apprendimento automatico a ogni livello dell'analisi dei dati, il che rende il nostro approccio alle modifiche hardware flessibile e più rapido da sviluppare.

Potresti parlarci di alcuni dei tuoi clienti e dei progetti su cui hai lavorato?
Abbiamo molti progetti in corso ora, ma uno dei più interessanti si chiama Structures Moonshot, che funziona insieme a UK National Highways, AtkinsRealis e Jacobs. Il progetto è pensato per trovare le migliori nuove tecnologie per valutare lo stato dei ponti.

Marek Helm, CEO dell'azienda tecnologica infrastrutturale Gscan. Immagine: Gscan

Quali sono i temi comuni che si scoprono quando si valuta un'infrastruttura?
La crisi climatica e le normative in continua evoluzione rendono più importante che mai la manutenzione delle infrastrutture critiche, riducendo al minimo i costi di nuova costruzione e riducendo le emissioni di carbonio ove possibile.

Gli esperti concordano sul fatto che le risorse "più verdi" sono quelle già costruite. La tecnologia di GScan consente ai clienti di prendere decisioni informate su come ottimizzare gli sforzi di ricostruzione, le spese in conto capitale e l'impatto ambientale.

Mantenere le infrastrutture esistenti può potenzialmente far risparmiare fino al 60% delle emissioni di carbonio derivanti dall'edilizia, risparmiando milioni di tonnellate di carbonio e garantendo notevoli riduzioni nei costi di ricostruzione.

Quali sono i guasti e i problemi più comuni?
La corrosione è un problema urgente nell'ambiente costruito. Il cemento armato, uno dei materiali artificiali più ampiamente utilizzati, è vulnerabile a questo problema. Mentre i ponti sono in genere progettati per durare circa 70 anni, l'acciaio al loro interno può corrodersi a velocità variabili. La tecnologia di GScan offre una soluzione rilevando con precisione le aree corrose.

Ad esempio, nei ponti post-tesi, i condotti di post-tensione sono particolarmente suscettibili alla corrosione. La tecnologia di GScan elimina i dubbi fornendo ai proprietari e agli operatori delle risorse dati precisi sull'integrità delle stesse. Ciò può evitare inutili smantellamenti e consentire una chiarezza molto maggiore sullo stato delle risorse, oltre a ridurre i costi.

Una scansione di un ponte utilizzando la tecnologia. Immagine: Gscan

C'è un caso di successo che vorresti evidenziare in termini di estensione della durata di vita di una struttura?
Ho menzionato il progetto Structures Moonshot. È un progetto congiunto tra UK National Highways, AtkinsRealis e Jacobs. Il progetto è finalizzato a trovare le migliori nuove tecnologie per valutare lo stato dei ponti. GScan è stato selezionato come uno dei più promettenti.

Un'altra storia è nel settore nucleare, dove abbiamo scansionato due reattori sottomarini nucleari conservati. Sebbene l'obiettivo principale fosse ottimizzare il piano di dismissione, abbiamo anche evidenziato l'integrità delle strutture principali e delle strutture di conservazione.

Dove potrebbe svilupparsi questa tecnologia in futuro?
La nostra visione è quella di sviluppare un sistema hardware e AI combinato completamente automatizzato in grado di identificare e valutare le debolezze strutturali di edifici e strutture. Il nostro obiettivo iniziale è automatizzare il rilevamento della corrosione. Oltre a questo, puntiamo a creare un framework di modellazione predittiva che sfrutti i nostri dati per prevedere i futuri livelli di corrosione.

Ciò ci consentirebbe non solo di segnalare le attuali condizioni di corrosione, ma anche di stimare la futura progressione della corrosione e persino di sviluppare piani di ristrutturazione completi per strutture come i ponti. Nel prossimo futuro, vorremmo che i nostri dati di output facessero parte del framework Building Information Modelling (BIM).