Max Torriani Negli ultimi anni la gestione delle emergenze in ambiente autostradale ha visto entrare in campo tecnologie digitali che amplificano la capacità di prevenzione e intervento. Durante una simulazione realizzata sul A4 Passante di Mestre, sono state verificate soluzioni che combinano intelligenza artificiale, sensori avanzati e dispositivi robotici per riconoscere segnali precoci di pericolo, come il fumo, e per attivare procedure operative più efficaci. L’esercitazione ha coinvolto operatori di rete, corpi di soccorso e enti regionali, mostrando come strumenti tecnologici possano trasformare la gestione delle criticità in galleria.
Questa prova pratica non è solo una dimostrazione tecnologica: rappresenta un tassello di un percorso più ampio di innovazione promosso da Autostrade dello Stato insieme a Concessioni Autostradali Venete (CAV) e al Polo Strategico Nazionale. Attraverso la piattaforma Strive si sperimentano soluzioni per il monitoraggio in tempo reale di ponti, viadotti e gallerie. L’obiettivo dichiarato è aumentare la resilienza dell’infrastruttura stradale con strumenti predittivi e processi decisionali supportati dai dati, riducendo così i tempi di reazione e il rischio per gli utenti e gli operatori.
La prova sul Passante di Mestre
La simulazione ha avuto luogo nel sottopasso denominato San Silvestro e ha previsto uno scenario credibile di incendio in galleria, con il coinvolgimento operativo dei Vigili del Fuoco del comando di Venezia Mestre. Durante le fasi dimostrative sono stati messi alla prova algoritmi in grado di riconoscere pattern visivi e termici collegati al fumo e all’innalzamento della temperatura, attivando allarmi e procedure automatiche. Questo tipo di test serve a validare sia la capacità di rilevazione precoce sia l’integrazione con i flussi informativi che supportano le decisioni sul campo.
Scenario e svolgimento
Lo scenario prevedeva vari step: identificazione del segnale anomalo, verifica tramite sensori diffusi e supporto con dispositivi di ricognizione robotica. Il sistema basato su algoritmi di IA ha elaborato i dati in tempo reale, suggerendo azioni come la chiusura delle corsie, l’invio di messaggi informativi agli utenti e la predisposizione delle vie per i mezzi di soccorso. La cooperazione operativa con i Vigili del Fuoco ha consentito di valutare l’efficacia delle procedure suggerite e di affinare protocolli pratici per interventi tempestivi.
Tecnologie e strumenti impiegati
La sperimentazione ha combinato diversi asset tecnologici: sensori ambientali per il rilevamento di fumo e temperatura, telecamere intelligenti per l’elaborazione visiva, droni e robot per le ispezioni in condizioni difficili, oltre a piattaforme di monitoraggio digitale per l’analisi dei dati. La sinergia tra hardware e software rende possibile un approccio modulare alla sicurezza, dove ogni componente contribuisce a generare un quadro operativo più chiaro e tempestivo, migliorando la gestione del rischio.
Droni, robot e sensori
I droni e i robot di ispezione offrono la possibilità di accedere rapidamente a aree pericolose senza mettere a rischio il personale. Integrati con modelli di machine learning, questi dispositivi possono riconoscere anomalie strutturali, rilevare focolai nascosti e mappare scenari interni della galleria. I garantiscono una sorveglianza continua, alimentando gli algoritmi che discriminano tra falsi positivi e segnali effettivi di pericolo, così da minimizzare interruzioni non necessarie del traffico.
Impatto operativo e prospettive
L’esercitazione conferma come l’adozione di soluzioni digitali possa ridurre i tempi di intervento e migliorare la sicurezza per gli utenti e gli operatori. Le tecnologie testate consentono di passare da una logica reattiva a una logica più proattiva, in cui la capacità di previsione e la rapidità di comunicazione fanno la differenza nei momenti critici. A livello organizzativo, l’integrazione tra enti locali, gestori di rete e corpi di soccorso si rivela fondamentale per tradurre i risultati sperimentali in procedure operative standard.
Collaborazioni e ruolo degli attori
La collaborazione tra CAV, Autostrade dello Stato, Regione Veneto e Vigili del Fuoco è stata richiamata come modello di riferimento: un’alleanza pubblico-privato che mette al centro la sicurezza. I rappresentanti delle istituzioni hanno sottolineato l’importanza di test continui e aggiornamenti dei protocolli in base ai risultati, evidenziando come la tecnologia debba essere sempre accompagnata da formazione degli operatori e da procedure condivise per essere davvero efficace.
In sintesi, la prova sul Passante di Mestre mostra che l’adozione combinata di IA, sensori e robotica rappresenta una strada concreta per innalzare gli standard di sicurezza delle infrastrutture autostradali. Le sperimentazioni di questo tipo offrono dati utili per trasformare le soluzioni in pratiche operative, riducendo rischi e migliorando la capacità di risposta alle emergenze.