Ricerca e Sviluppo
Efficientamento della sicurezza stradale
Barriere stradali, eco-sostenibili e performanti
AISICO si è occupata dell’analisi e dell’approfondimento delle tematiche legate all’efficientamento della sicurezza stradale, con particolare attenzione ai sistemi di misura e ai criteri di contenimento delle energie in caso di impatto. Nell’ambito delle proprie attività di studio ha contribuito alla definizione di parametri tecnici relativi alle barriere salva-motociclisti, agli attenuatori d’urto e alle barriere antirumore ferroviarie, considerando anche l’impiego di materiali termoplastici, inclusi quelli derivanti da riciclo, e valutando metodologie produttive quali la termoformatura e la stampa 3D.
Crash test virtuali per la sicurezza dei veicoli di nuova generazione
Piattaforma digitale, barriera di sicurezza stradale e machine learning
I veicoli di nuova generazione comportano l’esigenza di una migliore sicurezza per gli utenti della strada e la necessità di una revisione della normativa UNI EN 1317 per la certificazione dei sistemi di ritenuta stradale. Tali presupposti hanno dato nuovo slancio ad AISICO per sviluppare modelli di crash test virtuale utilizzando tecniche di intelligenza artificiale in grado di analizzare le prove d’urto di veicoli su barriere di sicurezza stradale con parametri di prova diversi da quelli della normativa, oltre a valutare la classe di contenimento delle barriere attraverso l’attribuzione di un classificatore a stella.
Ecosistema digitale per la manutenzione predittiva delle infrastrutture critiche di trasporto
Piattaforma digitale e Intelligenza Artificiale
Il progetto DIPM risponde all’esigenza del mercato della manutenzione delle infrastrutture critiche di trasporto (autostrade, ponti, viadotti e gallerie) di realizzare uno strumento per la manutenzione predittiva basato sulle tecniche di Intelligenza Artificiale, una piattaforma integrata multi-sensori ed una piattaforma web.