Honda e Ohio testano sistema AI per monitorare strade con sensori auto

Honda e ODOT testano sistema che usa sensori auto e AI per rilevare buche e guardrail danneggiati con accuratezza fino al 93%, risparmiando milioni.

Un sistema in grado di rilevare buche e guardrail danneggiati con un'accuratezza fino al 93% è già stato testato su migliaia di miglia di strade, con il potenziale di far risparmiare milioni di dollari all'anno. Lo ha dimostrato un progetto pilota condotto da Honda e dal Dipartimento dei Trasporti dell'Ohio (ODOT), dove i veicoli sono diventati strumenti di monitoraggio continuo per le infrastrutture stradali.

Il concetto si basa sull'utilizzo di sensori già presenti nei veicoli moderni. Telecamere e LiDAR, tipicamente impiegati per i sistemi di assistenza alla guida, sono stati riadattati per catturare le condizioni della strada e gli elementi lungo il ciglio durante la guida normale. I dati raccolti sono stati elaborati tramite intelligenza artificiale e trasmessi a una piattaforma cloud, dove i lavori di riparazione sono stati generati e prioritizzati automaticamente. Di conseguenza, le squadre di manutenzione non hanno più dovuto percorrere le strade alla ricerca di problemi: il sistema li ha identificati e classificati in base all'urgenza.

Il pilota ha coperto circa 3.000 miglia di strade nell'Ohio centrale e sudorientale. Il sistema ha rilevato buche, guardrail danneggiati, segnaletica stradale mancante o degradata, problemi del manto stradale e altri pericoli. L'accuratezza ha raggiunto il 93% per i guardrail e l'89% per le buche, mentre il rilevamento della segnaletica è arrivato fino al 99%. Ciò non solo ha accelerato le riparazioni, ma ne ha anche migliorato la precisione, assicurando che le questioni di sicurezza più critiche fossero affrontate per prime.

L'importanza del progetto diventa più chiara considerando la scala delle infrastrutture. L'ODOT gestisce oltre 43.000 miglia di corsie stradali e una delle più grandi reti interstatali degli Stati Uniti. In un contesto del genere, i metodi di ispezione tradizionali richiedono risorse sostanziali, mentre il monitoraggio automatizzato offre un approccio fondamentalmente diverso alla manutenzione.

L'impatto finanziario è altrettanto notevole. Le stime del progetto suggeriscono che un dispiegamento su larga scala potrebbe far risparmiare oltre 4,5 milioni di dollari all'anno, principalmente riducendo le ispezioni manuali e consentendo una pianificazione più efficiente. Le riparazioni possono essere eseguite prima che i problemi si aggravino, diventando più costosi.

La sicurezza è un altro fattore critico. Le ispezioni stradali sono spesso condotte in condizioni pericolose, comprese strade strette e aree con traffico intenso. Automatizzando il rilevamento dei difetti, il sistema riduce la necessità di ispezioni manuali e aiuta a diminuire i rischi per i lavoratori lungo le strade.

Il progetto è in sviluppo dal 2021 e ha riunito diversi partner, tra cui Parsons, i-Probe e l'Università di Cincinnati. La loro collaborazione ha creato un sistema in cui raccolta dati, analisi e gestione delle infrastrutture sono connessi in un unico flusso di lavoro.

Guardando al futuro, Honda è già in trattative con diversi stati per espandere il sistema oltre l'Ohio. Un passo successivo potrebbe coinvolgere una partecipazione più ampia, dove i veicoli di tutti i giorni contribuiscono con dati durante la guida regolare. La partecipazione rimarrebbe volontaria e i dati raccolti sarebbero limitati a elementi essenziali come la posizione e i problemi stradali rilevati.

Se adottato su larga scala, questo modello potrebbe trasformare le strade in un sistema monitorato continuamente, che si affida ai veicoli che già le percorrono ogni giorno.