Displaid, start up innovativa che propone soluzioni di Structural Health Monitoring (SHM) per ponti e viadotti basata su sensori IoT, analisi dati e IA
Venticinque ponti monitorati, oltre 4 anni di esperienza, 10 terabyte di dati analizzati, oltre 20 paper pubblicati. Sono alcuni dei numeri di Displaid, azienda milanese che offre un servizio di monitoraggio relativa alla gestione delle reti infrastrutturali della clientela.
La start up prende il via nel 2022 per iniziativa di quattro giovani ingegneri PhD con l’ambizione di portare la ricerca fuori dall’accademia e generare un impatto nel mondo reale.
Come è nata l’idea di Displaid e come è stata trasformata in una start up?
«La soluzione tecnica che proponiamo nasce come trasferimento sul mercato del know-how acquisito attraverso anni di ricerca specifica su ponti e viadotti. Dopo essermi laureato, ho iniziato un dottorato al Politecnico di Milano, trascorrendo un anno al MIT di Boston.
Tornato a Milano ho incontrato il mio supervisor, il professore Marco Belloli, oggi advisor e socio di Displaid, che mi ha proposto di incontrare due ragazzi che stavano continuando il lavoro che avevamo avviato sul monitoraggio dei ponti, con prospettive interessanti lato business. Dopo poco più di due ore di chiacchierata ho capito che l’idea era buona e il team solido.
Tornato al MIT per finire il dottorato, ho raccontato l’idea al professore Carlo Ratti, mio supervisor al MIT, proponendogli di supportarci nella nostra avventura in qualità di socio e advisor. Mentre ero ancora negli Stati Uniti, abbiamo partecipato alla challenge Switch2Product promossa da PoliHub, vincendo un Grant che ha portato, a febbraio 2023, al mio rientro a Milano e alla costituzione della società»
Quello del monitoraggio infrastrutturale è un tema caldo, soprattutto dopo la tragedia del ponte Morandi. È un settore destinato a crescere rapidamente?
«Proprio questo aspetto ha a che fare con la mia scelta del dottorato. Durante il percorso di laurea magistrale, non ero orientato al dottorato per carriera accademica, poi nel 2019 Belloli mi ha proposto questo tema. A un anno dal crollo del ponte Morandi, ho guardato oltre pensando che sarebbe stato un settore in crescita.
E, in effetti, la percezione dell’importanza del tema cresce, ci sono investimenti sempre più importanti in Italia, capofila nel panorama europeo, ancora di più negli Stato Uniti. C’è fermento».
Quali sono i punti di forza della soluzione di manutenzione predittiva proposta da Displaid?
«Il punto di forza principale è di tipo metodologico. Nell’ambito del monitoraggio ponti, che non abbiamo certo inventato noi, si tendono a proporre soluzioni sartoriali: c’è un problema, un ponte specifico, investigo il ponte da cima a fondo per conoscerlo al meglio e cerco la soluzione.
Noi crediamo necessario un approccio in modo sistemico, con soluzioni di monitoraggio pensate per essere scalabili e usate ad ampio spettro sull’intera rete, con tempi e costi che siano sostenibili».
E a livello tecnologico?
«A livello tecnologico ci sono due aspetti centrali. Innanzitutto, gli algoritmi di analisi dei dati. Abbiamo progettato algoritmi orientati a generalizzare e replicare. In questo l’intelligenza artificiale è importante, permette di elaborare grandi quantità di dati in tempo reale e permette di riapplicare i modelli su strutture simili. Un altro punto cruciale riguarda la sensoristica: abbiamo capito fin da subito che non potevamo limitarci all’analisi dei dati.
C’è una questione di data fidelity, inoltre i sensori hanno problemi di autonomia energetica e raramente sono in grado di processare il dato. Tutti tendono a centralizzare l’analisi, ma è poco funzionale in ottica di scalabilità.
Ecco perché abbiamo deciso di sviluppare dei nostri sensori. Per noi, al server centrale devono arrivare solo le informazioni finali, le “spie del cruscotto”, migrando tutto il data processing a bordo del sistema di monitoraggio installato sul ponte».
Accennava al ruolo dell’IA, quanto impatta sulla vostra soluzione?
«Premetto che per me l’IA non è niente più che un “enabler”, come poteva essere il pc a partire dagli anni Ottanta. Da sola, non fa nulla. Anzi, può essere fuorviante se ci limitiamo a premere invio e aspettare le risposte, senza consapevolezza della materia sulla quale la stiamo applicando. Però ha alcuni grossi vantaggi, ad esempio, nella gestione dei dati e nella capacità di produrre output in tempi rapidi.
Ed è perfetta nell’imparare dai dati, aspetto per noi fondamentale. Infatti, molte opere sono datate e non c’è una documentazione accurata per approcciare il problema alla vecchia maniera ingegneristica, con carta, penna e formule. Sono fenomeni difficili da modellizzare, calcolare l’azione del traffico, del calore, dell’acqua, spesso è più facile interpretarle in maniera induttiva e poi validare, e in questo l’IA è fondamentale».
Per monitorare le infrastrutture si parla molto di digital twins e modelli predittivi. Come si può integrare con la vostra proposta?
«Tendenzialmente saranno fondamentali, soprattutto per quanto riguarda le nuove infrastrutture, ma su quelle vecchie è difficile riuscire a realizzare un modello davvero accurato, non conoscendo esattamente i limiti strutturali dell’opera al tempo in cui è stata progettata è difficile dire quanto manca al fine vita.
Sulle opere già esistenti, il monitoraggio infrastrutturale è utile all’identificazione di anomalie, mentre su quelle realizzate ex novo, combinare il monitoraggio e l’adozione di un gemello digitale sarà fondamentale per un’analisi di natura predittiva sul ciclo-vita della struttura».
A che punto è Displaid?
«Nel primo anno abbiamo messo in piedi l’attività, cercando di penetrare quello che è un mercato ostico. La partecipazione a bandi e concorsi è stata importante per farci conoscere, presentare l’idea e raccogliere un po’ di liquidità. Nel 2024 vogliamo iniziare a dare valore ai contatti che ci siamo creati nel mondo delle infrastrutture.
Abbiamo in essere tre contratti di sperimentazione e stiamo lavorando a siglarne di altri. L’obiettivo per quest’anno è arrivare ad avere un servizio completo e certificato. Lato hardware, in circa due mesi dovremmo completare il prototipo industriale dei sensori, a fine 2024 vorremmo depositare il brevetto.
La piattaforma di visualizzazione, invece, sarà pronta per fine febbraio-inizio marzo, grazie alla partnership con Ferrovienord».
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