I governi riconoscono sempre più l'urgente necessità di investire in infrastrutture stradali critiche. Tuttavia, la semplice costruzione di nuove strade non è una soluzione praticabile, poiché sarebbe proibitivamente costosa. Al contrario, l'unico approccio economicamente sostenibile è dare priorità alla riparazione e alla manutenzione delle reti esistenti. In Svezia, il governo ha deciso di aumentare gli investimenti nella manutenzione stradale del 53%, stanziando un totale di 354 miliardi di SEK per il periodo 2026–2037.

Analogamente, nel Regno Unito sono stati stanziati ulteriori 1,6 miliardi di sterline per affrontare il problema delle buche. Eppure, questi sforzi non sono sufficienti a coprire l'intera portata del problema. I Paesi Bassi devono affrontare un deficit di manutenzione stimato a 25 miliardi di euro, mentre il Regno Unito necessita di ulteriori 16 miliardi di sterline per smaltire l'arretrato di riparazioni stradali. Un rapporto di una commissione parlamentare del 17 gennaio 2025 si è spinto fino a definire la rete stradale del Regno Unito un "imbarazzo nazionale", evidenziando la portata della sfida.

Secondo la European Union Road Federation, diversi fattori contribuiscono al sottofinanziamento della manutenzione stradale. Una sfida chiave è la mancanza di dati affidabili e aggiornati a disposizione dei decisori e delle autorità stradali, che limita la loro comprensione sia delle condizioni che del valore economico delle infrastrutture stradali. Questo divario di conoscenze porta a una pianificazione non ottimale e a investimenti insufficienti. Inoltre, vi è una diffusa sottostima dell'impatto economico della manutenzione ritardata, poiché le autorità spesso non riconoscono come trascurare le riparazioni porti a costi più elevati a lungo termine.

Un altro fattore critico è che il processo decisionale politico è spesso guidato da obiettivi a breve termine, mentre la manutenzione stradale richiede una strategia a lungo termine. Con infrastrutture stradali costruite per durare diversi decenni, le politiche a breve termine spesso trascurano la necessità critica di investimenti sostenuti in manutenzione e miglioramenti. Inoltre, gli investimenti infrastrutturali sono raramente visti come "vincenti per il consenso", poiché i benefici di tali progetti richiedono spesso anni per concretizzarsi, ben oltre il tipico mandato politico. Di conseguenza, gli investimenti infrastrutturali vengono declassati a favore di progetti con risultati più immediati e visibili.

Per massimizzare il valore di ogni investimento nelle infrastrutture stradali, le autorità necessitano di accesso a dati tempestivi, pertinenti e azionabili sull'ambiente stradale. Raccogliendo e analizzando dati su larga scala, emerge una comprensione più accurata delle infrastrutture stradali, che comprende sia l'inventario di base che le valutazioni delle sue condizioni, le esigenze di riparazione e i requisiti di manutenzione a lungo termine. Sfruttando le intuizioni basate sui dati, governi e aziende possono prendere decisioni più informate, ottimizzare l'allocazione delle risorse e pianificare strategicamente le reti stradali del futuro.

Una svolta importante nella raccolta di dati su larga scala è l'uso di veicoli connessi e autonomi, che fungeranno da "hub di dati" dinamici, catturando continuamente informazioni sulle infrastrutture stradali durante il loro funzionamento.

Entro il 2030, si stima che saranno in funzione a livello globale 400 milioni di tali veicoli, dotati di telecamere e sensori avanzati che mappano strade e ambienti urbani in tempo reale. Una volta elaborati, questi dati aprono nuove possibilità per ottimizzare la manutenzione stradale e la pianificazione urbana. Le autorità saranno in grado di rilevare danni stradali, modelli di traffico e rischi per la sicurezza non appena si presentano, consentendo interventi più proattivi, una migliore allocazione delle risorse e una maggiore sicurezza stradale.

Monitoraggio delle condizioni stradali basato sull'IA di Trafikverket

Trafikverket ha lanciato un'iniziativa pionieristica per modernizzare il monitoraggio delle condizioni stradali attraverso la raccolta di dati basata sull'IA e la manutenzione predittiva. Questo progetto, sviluppato in collaborazione con Univrses, Nira Dynamics e Mercedes-Benz, rappresenta un passaggio verso una gestione delle infrastrutture continua e basata sui dati, portando a un uso più efficiente delle risorse, costi inferiori e una maggiore sicurezza stradale in Svezia.

Le ispezioni stradali tradizionali si basavano su valutazioni manuali annuali e biennali, portando spesso a ritardi nel rilevamento dei problemi, aumento dei costi di riparazione e riduzione della durata della strada. Questa iniziativa affronta tali sfide integrando tre tecnologie complementari basate sull'IA, consentendo ispezioni frequenti e automatizzate sull'intera rete stradale svedese di 104.000 km.

• Nira Dynamics e Mercedes-Benz utilizzano i dati dei veicoli di produzione per valutare l'irregolarità e l'usura del manto stradale.
• La tecnologia 3DAI™ di Univrses sfrutta le flotte degli appaltatori tramite il retrofit di sensori ed è l'unica soluzione che utilizza la visione artificiale e l'IA per fornire un'analisi dettagliata delle infrastrutture stradali.

Sfruttando l'analisi video avanzata e il deep learning, 3DAI™ identifica e classifica i danni alle infrastrutture fisiche, tra cui buche, crepe e segnali stradali danneggiati, nonché altre informazioni stradali come segnaletica orizzontale usurata e lampioni difettosi. Questo metodo fornisce a Trafikverket dati reali accurati e frequentemente aggiornati, consentendo una risposta più conveniente e strade più sicure.

Un progetto fondamentale che definisce uno standard europeo

La strategia basata sull'IA di Trafikverket ha posizionato la Svezia all'avanguardia nella moderna manutenzione stradale. Governi e agenzie infrastrutturali in tutta Europa stanno seguendo da vicino il progetto per comprendere come i metodi basati sui dati possano migliorare l'efficienza, ridurre i costi e migliorare la sostenibilità. L'approccio di Trafikverket sta ora definendo le migliori pratiche per l'integrazione della gestione delle infrastrutture basata sull'IA a livello nazionale.

Essendo pioniera nel monitoraggio delle condizioni stradali basato sull'IA, la Svezia sta dimostrando come i dati multi-fonte, inclusa la visione artificiale dalle flotte degli appaltatori e l'analisi dei sensori dalle auto di produzione, possano rivoluzionare la manutenzione stradale. Questa iniziativa ha il potenziale per rimodellare le politiche stradali in tutta Europa, rafforzando la leadership della Svezia nella gestione delle infrastrutture sostenibile e basata sui dati.

Informazioni su Univrses

Univrses è un'azienda leader nel campo della visione artificiale e dell'IA, specializzata in software che fornisce ai sistemi autonomi capacità di percezione avanzate. L'azienda ha collaborato con i principali produttori automobilistici per sviluppare componenti software che sono ora implementati nei veicoli di produzione, inclusi modelli di punta come la Polestar 3 e la Volvo EX90.

Sfruttando la sua solida posizione nel settore automobilistico, Univrses si è espansa nel mercato della gestione patrimoniale da mille miliardi di dollari sfruttando i dati dei normali veicoli passeggeri. Attraverso i suoi algoritmi proprietari, l'azienda trasforma i dati grezzi dei sensori in intuizioni azionabili che sono fondamentali per una gestione patrimoniale efficiente.

Questi dati consentono una comprensione dettagliata e in tempo reale dell'infrastruttura stradale, incluse le condizioni del manto stradale, la segnaletica verticale, la segnaletica orizzontale e l'illuminazione pubblica. Il sistema di intelligenza artificiale può essere utilizzato anche per monitorare e analizzare i progetti in corso, come cantieri e lavori stradali. Sfruttando queste informazioni, le città e gli enti gestori delle strade possono prendere decisioni migliori, allocare le risorse in modo più efficiente, ridurre le emissioni di CO₂ e i costi, oltre a migliorare la sicurezza stradale.

Grazie a una consolidata presenza sul mercato, Univrses aiuta città, autorità di trasporto stradale e appaltatori a ottenere significativi risparmi annuali, potenzialmente nell'ordine di centinaia di milioni di euro per paese. La soluzione proprietaria 3DAI™ dell'azienda è già stata implementata dalle autorità nazionali per la rete stradale in sei paesi europei, tra cui Svezia, Danimarca, Norvegia, Paesi Bassi, Regno Unito e Italia.