La Carnegie Mellon University ha sviluppato “Safe Construct”, un modello che sfrutta l’Intelligenza Artificiale per rilevare situazioni che mettono a rischio la sicurezza nei cantieri edili
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Il dibattito sulla sicurezza nei luoghi di lavoro è un tema di estrema attualità. L’aumento degli incidenti, la difficoltà nel trovare un colpevole e, talvolta, la mancanza di prevenzione, sono purtroppo problemi all’ordine del giorno. La sicurezza nei cantieri edili assume un ruolo di primo piano considerando la pericolosità di questi luoghi, garanzia che deve arrivare certamente da una maggiore qualificazione delle imprese, da un progresso tecnologico nelle attrezzature, ma anche in soluzioni più efficaci per il controllo.
E’ in quest’ultimo comparto che si inserisce il modello “Safe-Construct”, sviluppato dal Dipartimento di Ingegneria della Carnegie Mellon University e che sfrutta l’Intelligenza Artificiale e la visione 3D per aumentare la qualità dei controlli di sicurezza nei cantieri edili.
Come si addestra una macchina per aumentare la sicurezza?
Una delle applicazioni dell’intelligenza Artificiale più complessa ed impegnativa, quella scelta dal team della Carnegie Mellon University. Un territorio ancora inesplorato, dato che fino ad oggi l’IA è stata utilizzata per contesti “puliti”, strutturati e solitamente privi di ostacoli imprevedibili. Il team di ricerca è partito da una semplice domanda: come si addestra una macchina a prendersi cura della sicurezza nei cantieri edili come farebbe un supervisore umano? Non un semplice conteggio delle persone presenti o dei dispositivi indossati insomma, ma una vera interazione con molteplici variabili.
Con il progetto, Safe-Construct, il team è riuscito a definisce il modo in cui l’intelligenza artificiale può “vedere” e rispondere ai rischi reali per la sicurezza, e non solo in via ipotetica, ma operando sul campo.
Insegnare all’IA a riconoscere gli “atteggiamenti” pericolosi
Il primo passo verso lo sviluppo di una macchina/supervisore capace di aumentare la sicurezza in cantiere è quello di insegnare all’AI a riconoscere le situazioni di pericolo. Non solo come fotogrammi o pixel dei singoli lavoratori, ma come vere e proprie pose, atteggiamenti potenzialmente in grado di mettere a rischio la sicurezza del singolo.
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La differenza sostanziale di questo nuovo framework è il passaggio da una visione 2D ad una visione 3D.
Per addestrare il programma, i ricercatori hanno simulato nel software centinaia di possibili scenari di violazioni e non, preparandolo ad affrontare l’imprevedibilità del mondo reale.
Il risultato è un sistema versatile capace non solo di verificare se un lavoratore indossa il casco, ma anche di analizzare i movimenti, le interazioni e le modalità con cui vengono svolte le attività. Questo consente una valutazione della sicurezza più profonda e contestualizzata. Il sistema è in grado di rilevare anche infrazioni complesse, come, ad esempio, se una scala è stata adeguatamente stabilizzata mentre un altro lavoratore la utilizza, valutando situazioni che coinvolgono più persone, attrezzi e dinamiche operative.
Prossimo passo il gemello digitale del cantiere
Il prossimo obiettivo dei ricercatori per continuare ad aumentare la sicurezza nei cantieri edili, sarà la creazione di un Digital Twion, un Gemello Digitale del cantiere che consenta ai manager di controllare indicatori chiave di produttività, sicurezza e qualità.
Il nuovo modello “Safe-Construct” verrà presentato il prossimo 11 giugno nell’ambito della Conferenza su Computer Vision e Pattern Recognition a Nashville.
La ricerca “Safe-Construct: Redefining Construction Safety Violation Recognition as 3D Multi-View Engagement Task“ è stata pubblicata sul server arXiv .
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