Le strade sono costantemente sottoposte a usura dovuta al traffico e agli agenti atmosferici. Col passare del tempo, questo porta alla formazione di crepe e difetti nell’asfalto, spesso invisibili a occhio nudo. Finora, per valutare le condizioni degli strati più profondi, si ricorreva a metodi invasivi come la perforazione e il prelievo di campioni: una pratica lenta, costosa e dannosa per il manto stradale, che comporta chiusure e disagi alla circolazione, oltre a fornire solo dati molto localizzati.
Per rendere la pianificazione degli interventi di manutenzione più sostenibile ed efficiente, i ricercatori del Fraunhofer Institute for Wood Research, Wilhelm-Klauditz-Institut (WKI), insieme ai partner del progetto SenAD2, stanno sviluppando un sistema innovativo di misurazione e analisi capace di monitorare in modo non distruttivo lo stato della base in asfalto, su ampie superfici e nel tempo. L’obiettivo è individuare e prevedere l’evoluzione dei danni, così da permettere interventi mirati e programmati con maggiore anticipo.
Un tessuto sensorizzato a base di fibre naturali
Il cuore della tecnologia è un tessuto composto da fibre di lino intrecciate con sottili fili conduttivi (diametro inferiore a un millimetro). Questo materiale, robusto e resistente, viene prodotto su telai speciali e può essere installato direttamente nella pavimentazione stradale, senza compromettere la stabilità dell’asfalto. Durante i test iniziali, il tessuto ha dimostrato di resistere sia alle sollecitazioni ambientali sia al peso di camion e macchinari durante la posa.
Una volta inglobato nella carreggiata, il tessuto agisce come sensore: le deformazioni dell’asfalto causano variazioni nella resistenza elettrica dei fili conduttivi, che vengono rilevate e inviate a un’unità di controllo. I dati raccolti vengono archiviati e trasmessi al software di analisi, permettendo una lettura in tempo reale delle condizioni della strada.
Intelligenza artificiale per la manutenzione preventiva
La vera innovazione del progetto risiede anche nell’elaborazione dei dati. Algoritmi di intelligenza artificiale analizzano le misurazioni provenienti dai sensori, fornendo non solo una fotografia istantanea dello stato dell’asfalto, ma anche previsioni sull’evoluzione dei danni. Questo consente agli enti gestori di pianificare con più precisione gli interventi, ottimizzando risorse economiche e tempi di cantiere.
Un’apposita piattaforma online, con interfaccia dashboard, renderà disponibili le informazioni a tutti gli attori coinvolti: amministrazioni, imprese, residenti e utenti della strada.
Dai laboratori alla strada
Dopo una prima fase di test in laboratorio, il sistema è ora in sperimentazione su un tratto di strada industriale, dove il tessuto sensorizzato è stato posato sull’intera carreggiata. I primi risultati confermano la capacità della tecnologia di registrare e interpretare le sollecitazioni indotte dal traffico.