L’utilizzo strategico dell’IA può contribuire in modo significativo a prevenire incidenti e situazioni potenzialmente pericolose nei contesti industriali.
Uno degli aspetti cruciali nella prevenzione dei disastri industriali è la capacità di rilevare e prevedere anomalie o comportamenti fuori norma. Attraverso appropriati modelli di apprendimento automatico, è possibile individuare pattern e segnali di allarme, rendendo possibile monitorare costantemente le condizioni operative e rilevare eventuali deviazioni rispetto ai parametri di sicurezza.
Le reti neurali artificiali, un sottotipo di algoritmo di apprendimento automatico, sono estremamente efficaci nel riconoscimento di pattern complessi e nell’elaborazione di grandi quantità di dati. Nell’ambito della prevenzione dei disastri industriali, le reti neurali possono essere addestrate per analizzare i dati provenienti dai sensori presenti negli impianti.
I sensori, come ad esempio quelli di temperatura, pressione, flusso e livello, forniscono informazioni vitali sullo stato degli impianti industriali. Una rete neurale può essere utilizzata per monitorare continuamente questi sensori e rilevare eventuali deviazioni significative dai valori di riferimento. Ad esempio, se la temperatura di un forno supera una soglia critica o se la pressione in un sistema di tubazioni diminuisce in modo anomalo, lil modello può rilevare immediatamente tali anomalie e notificarle al personale di controllo.
Inoltre, l’IA può essere impiegata per costruire modelli sofisticati che comprendono le relazioni complesse tra le variabili dei sensori. Ciò consente di individuare comportamenti anomali che potrebbero essere indicativi di situazioni di pericolo imminente. Ad esempio, se i dati di pressione e temperatura mostrano un aumento improvviso e simultaneo, l’IA può identificare questa correlazione come un segnale debole del sistema.
Un concetto correlato ai sensori tradizionali è quello dei c.d. “soft sensors”.
I soft sensors sono modelli matematici che stimano valori o proprietà che non possono essere direttamente misurati da sensori fisici. è possibile creare soft sensors che elaborano dati di input provenienti da altri sensori o variabili, e producono stime affidabili di grandezze rilevanti per la sicurezza dell’impianto. Ad esempio, un soft sensor potrebbe utilizzare dati di temperatura, pressione e flusso per stimare la concentrazione di una sostanza chimica critica o la presenza di un potenziale rischio di incendio.
L’impiego combinato di reti neurali, sensori tradizionali e soft sensors consente di creare un sistema di monitoraggio avanzato, in grado di identificare in tempo reale situazioni di pericolo o potenziali disfunzioni.
Le informazioni raccolte dai sensori possono essere elaborate e analizzate rapidamente, consentendo di prendere decisioni informate e di adottare misure preventive immediate per mitigare i rischi industriali.
Tomaso Vairo
