Grazie all’applicazione AiProd, IPROD ha recentemente vinto, con il proprio Team Tornado, il Challenge “AIRtificial Intelligence” organizzato lo scorso 11 e 12 dicembre da Leonardo insieme all’Aeronautica Militare.
AIRtificial Intelligence è il secondo hackathon realizzato in Italia sul tema della logistica militare aeronautica dopo “Airathon” nel 2018.
AIRtificial Intelligence ha rappresentato un’imperdibile occasione per creare un ecosistema di team di specialisti dall’elevato profilo tecnologico ed innovativo in cui start up, università, industria, agenzie e organizzazioni pubbliche ed esperti di settore, hanno messo a fattor comune le conoscenze, le competenze ed il talento nel campo dell’Intelligenza Artificiale.
Il Challenge si è proposto di identificare delle soluzioni “ready to market”, ovvero commercialmente disponibili almeno in altro ambito applicativo, che avvalendosi di metodologie di Intelligenza Artificiale, potessero ottimizzare gli interventi manutentivi e addestrativi in ambito militare aeronautico.
Nello specifico, il Team Tornado ha messo a punto un sistema che permette di identificare quando una pala di un elicottero è prossima ad un guasto. Questo componente è realizzato in fibra di carbonio, con una struttura interna molto sofisticata e dotata di nervature orientate secondo la direzione delle sollecitazioni generate durante il funzionamento. Le nervature, nonostante l’insita rigidezza strutturale, si staccano progressivamente con il progredire del numero di ore di volo fino a provocare la rottura definitiva della pala, evento ovviamente da scongiurare.
Per prevenire la rottura, la pala dell’elicottero è sottoposta al cosiddetto Tapping Test che viene eseguito con cadenze predefinite, in funzione del numero di ore di volo. Durante questo test l’addetto al controllo agisce con un martelletto apposito colpendo le parti strutturalmente critiche della pala, ascoltando il rumore generato dall’operazione di martellamento in una predeterminata zona della pala e segnalando la necessità di un intervento manutentivo sul componente in corrispondenza di un suono anomalo generato durante il test.
Coadiuvata dal Colonnello Roberto Chivilò del Comando Logistico dell’Aeronautica Militare e dalla Dott.ssa Zaira Burlo di Leonardo, la giuria d’eccezione composta dal Comandante Logistico AM, Generale di Squadra Aerea Giovanni Fantuzzi,dal Comandante delle Scuole AM, Generale di Squadra Aerea Aurelio Colagrande, dal C.T.I.O. di Leonardo, Prof. Roberto Cingolani, dal Direttore Scientifico dell’Istituto Italiano di Tecnologia, Prof. Giorgio Metta, dal Prof. Daniele Nardi del Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale dell’Università “Sapienza” di Roma e dal Direttore delle testate verticali di Digital 360 Group, Dott. Mauro Bellini si è occupata di selezionare la migliore soluzione fra le 9 presentate alla presenza del Sottosegretario alla Difesa On. Angelo Tofalo, del Presidente della Commissione Difesa della Camera dei Deputati, On. Gianluca Rizzo e del Capo di Stato Maggiore dell’Aeronautica Militare, Generale di Squadra Aerea Alberto Rosso.
Il Team Tornado ha presentato una soluzione basata sull’Intelligenza Artificiale acustica auto addestrata per individuare, tramite le operazioni di Tapping Test, eventuali aree danneggiate sui velivoli.
La soluzione approntata dal Team Tornado, che si è aggiudicata il primo premio del Challenge, si è posta l’obiettivo di automatizzare tali operazioni per prevedere gli esiti sull’integrità strutturale della pala, ottimizzando gli interventi manutentivi da eseguire sulla pala in questione.
Nello specifico il Team Tornado ha utilizzato in modalità “as a Service” le competenze del sistema di Intelligenza Artificiale Acustica di IBM Watson per il riconoscimento dei suoni in un contesto applicativo particolarmente sfidante quale quello proposto dall’Aeronautica Militare.
L’applicazione AiProd ascolta infatti il suono generato dal tapping test e, con l’ausilio di una telecamera che riprende la pala durante l’operazione di martellamento, in base al punto in cui la si colpisce, addestra una rete neurale che capisce esattamente quel suono generato da una pala nuova associandogli il punteggio 100%. Quando si martella una pala di un elicottero in esercizio si riscontrano, punto per punto, le anomalie in una scala da 0% a 100%, laddove 0% identifica, rispetto ad una situazione di riferimento, una forte anomalia di comportamento strutturale della pala in quel determinato punto, mentre il 100% identica la conformità del comportamento strutturale in assenza di difetti.
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