DITECFER premia le tre innovazioni leader della 10° edizione del suo Contest di Innovazione: “Hitachi Rail GTS Italia", "Hitachi Rail STS" e “ETS”

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  • Veronica Bocci

Le cerimonia di premiazione della decima edizione del “DITECFER Railway Innovation Contest” si è svolta il 3 luglio a Pistoia nell’ambito della Cena di Gale-Evento del Decennale DITECFER, che si è tenuta a “La Cattedrale” (ex Breda), davanti a 260 rappresentanti dell’industria nazionale e delle istituzioni.

A premiare i tre vincitori il Prof. Alessandro Fantechi, Presidente della Giuria del Contest, Membro dello Scientific Steering Group di Europe’s Rail, e Presidente della Scuola di Ingegneria dell’Università di Firenze. La Giuria era composta, come ogni anno, da rappresentanti della Ricerca e dell’Industria ferroviaria.

La cerimonia, ricca di emozioni, ha visto come trait d’union tra le tre innovazioni vincitrici l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale (AI).
I primi due classificati, poi, sono accomunati dal focus sull’autonomia dei tram: centro d’attenzione per una mobilità urbana sempre più innovativa.

Assieme a DITECFER, anche il “DITECFER Railway Innovation Contest” celebra quest’anno il suo decennale: 30 le innovazioni “made in Italy” scoperte e valorizzate da DITECFER con questa iniziativa in questi anni.
(il Prof. Fantechi con il Coordinatore DITECFER,
Veronica Elena Bocci, aprono la Cerimonia di 
premiazione)

 

I PREMIATI

“Autonomous Tram AI Technologies” è l’innovazione di Hitachi Rail GTS Italia (ex Ground Transportation Systems Italia, ex Thales Italia) che integra tecniche di Intelligenza Artificiale con le funzioni innovative di base NGAP (Next Generation Autonomous Positioning) e ODT (Obstacle Detection and Tracking). NGAP è il nuovo sistema di posizionamento di GTS che consente al tram di localizzarsi lungo la linea del binario con un’accuratezza inferiore a 1 metro, in tutte le condizioni ambientali, combinando, attraverso un algoritmo avanzato di sensor fusion (SFA), misure provenienti dai sensori IMU, radar e GNSS. ODT utilizza radar, lidar, telecamere e AI per rilevare, classificare e tracciare ostacoli intorno al tram. I dati dei sensori vengono combinati in un algoritmo di fusione dati di tipo Multi Target Tracking (MTT) al fine del rilevamento degli ostacoli con un tasso estremamente basso di falsi negativi e falsi positivi. Queste applicazioni sono containerizzate in un high performance computer certificato per il ferroviario. Le applicazioni sono monitorate in tempo reale tramite una connessione 5G. Insieme, NGAP e ADAS rappresentano le funzioni chiave del sistema tranviario innovativo di GTS Italia.
L’innovazione è stata testata per due anni sui tram di Firenze.

(il Prof. Fantechi premia il team di GTS che ha sviluppato l’innovazione:
da sinistra a destra, l’Ing. Luigi Rucher e l’Ing. Gianluca Mandò)

 

“HORA” (Hitachi autOnomous stReet cAr), l’innovazione sviluppata da Hitachi Rail STS, da’ risposta al problema dei conducenti dei tram, che devono monitorare contemporaneamente diverse aree critiche (zona anteriore, angoli ciechi, porte in fase di (dis)imbarco, lati del veicolo, ecc.) e, di conseguenza, potrebbero non accorgersi di alcune situazioni pericolose. Inoltre, vi sono studi che hanno identificato l’errore umano come la causa principale degli incidenti tramviari, a causa della pressione esercitata dal rispetto degli orari, dalla previsione del comportamento degli altri utenti della strada, dai vincoli operativi del tram e dalla stanchezza dovuta dal carico di lavoro.
Il sistema HORA monitora l’ambiente che circonda il veicolo, in modo da rilevare, classificare e tracciare gli oggetti nelle aree critiche, avvisando i conducenti in tempo reale circa le situazioni di pericolo e suggerendo l’azione di guida più sicura, con particolare attenzione alla sicurezza dei passeggeri e dei pedoni.

(il Prof. Fantechi premia il team di Hitachi Rail STS che ha sviluppato HORA:
da sinistra a destra, l’Ing. Gaetano D’Andria, l’Ing. Francesco Fasano, l’Ing. Luigi Fratelli
e l’Ing. Massimiliano Lenardi, quest’ultimo di Hitachi Rail Europe)

 

“MIRET-Tunnel AI” è l’innovazione di ETS classificatasi terza. Si tratta del software della metodologia MIRET basato su algoritmi di intelligenza artificiale per il riconoscimento dei difetti (ad oggi difetti dovuti all’acqua, ai distaccamenti e alle fessure) delle strutture di rivestimento (ad oggi in calcestruzzo/cemento armato, muratura, meccanizzato). MIRET analizza principalmente le infrastrutture di trasporto, ispezionabili con il sistema di acquisizione ARCHITA, e considerate infrastrutture critiche. Il MIRET-Tunnel AI rispetta i criteri fondamentali imposti dall’AI Act, quali: qualità dei dati, sicurezza e robustezza, trasparenza e informazione, documentazione e supervisione umana. Gli algoritmi utilizzati supportano gli utenti esperti nel pre-assesment del rischio qualitativo delle strutture della galleria, seguendo un flusso di qualità progettuale, che comprende la generazione della mappa di vulnerabilità, la sua verifica, approvazione e validazione ed una successiva fase di selezione del dataset per il training e l’enhancement dei modelli AI utilizzati. I dati personali sono protetti dato che le informazioni vengono clusterizzate in funzione dell’architettura degli algoritmi IA e non sono più riconducibili alla galleria sorgente per l’utilizzatore finale. MIRET-Tunnel AI non è un SW venduto, ma fa parte di un servizio di analisi di rischio in cui sono coinvolte numerose figure tecniche e responsabilità.

(il Prof. Fantechi premia il Dott. Fabio Treglia, che riceve il premio
per conto del team di R&S di ETS guidato dall’Ing. Federico Foria)

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