Il polso dei sistemi
Anche piccole interruzioni nei sistemi infrastrutturali possono avere conseguenze fatali. Per evitarlo, ricercatori e operatori del settore stanno lavorando a vari livelli. Quattro esempi.
Sistemi urbani: aumentare la resilienza
Božidar Stojadinović è specializzato in Umwelt und Geomatik. Oggi si occupa di sistemi urbani e di come renderli più resistenti alle interruzioni. "L'ingegneria dei sistemi è diventata sempre più importante per la ricerca sulla resilienza", spiega il professore di Dinamica strutturale e Ingegneria sismica. Non c'è quindi da stupirsi se ora dirige un gruppo di ricerca nell'ambito del Future Resilient Systems Programme di Singapore, che si occupa di tutto tranne che di terremoti.
L'obiettivo è piuttosto quello di comprendere la resilienza di sistemi urbani densamente intrecciati, come quello di Singapore, e di migliorarla in vista di sviluppi futuri. I cambiamenti climatici e la scarsità di spazio sono i problemi principali che Singapore dovrà affrontare in futuro. Ciò richiede una pianificazione a lungo termine e lungimirante e un adattamento tempestivo delle infrastrutture urbane.
Insieme ai ricercatori della Nanyang Technological University NTU di Singapore e della National University of Singapore NUS, Stojadinović sta sviluppando un modello computerizzato completo, un'immagine digitale della città che può essere utilizzata per simulare i sistemi urbani, i cambiamenti e le loro conseguenze. Il modello comprende tutti gli edifici, i sistemi infrastrutturali associati, come l'approvvigionamento energetico e idrico, e le interazioni con gli utenti. Il modello si basa su un software sviluppato originariamente per i giochi di guerra militari e ampiamente utilizzato nei videogiochi.
Il software consente di eseguire simulazioni di sistemi diversi in modo indipendente e di scambiare informazioni tra loro. "Questo è fondamentale", afferma Stojadinović. I sistemi urbani sono infatti molto complessi e i singoli sottosistemi si influenzano a vicenda. "Modellare e ottimizzare i singoli sistemi funziona già abbastanza bene oggi. Il modello che Stojadinović e i suoi colleghi ricercatori stanno sviluppando intende cambiare questa situazione e consentire agli esperti di guardare oltre i confini dei singoli sistemi infrastrutturali e all'intero sistema urbano.
Reti critiche: gestione dei rischi
"Nessuno avrebbe potuto prevederlo", si dice spesso quando i sistemi si guastano. Giovanni Sansavini, l'ETH Professor of Reliability and Risk Analysis, lavora ogni giorno per smentire questa affermazione. L'ingegnere studia i rischi nelle reti complesse, ad esempio nelle reti energetiche interdipendenti o nelle grandi catene di approvvigionamento.
I rischi nei sistemi complessi sono difficili da comprendere scientificamente. Questo perché i sistemi crescono o si riducono nel tempo, cambiano la loro struttura, spesso si estendono su tutto il globo e spesso non hanno una modalità operativa fissa. Una rete elettrica, ad esempio, è esposta a varie influenze. E i sistemi reagiscono in modo diverso sotto carico rispetto al normale funzionamento. Sansavini e il suo gruppo utilizzano quindi la modellazione al computer per i loro esperimenti. Identificano i rischi utilizzando un approccio scientifico chiamato quantificazione dell'incertezza.
I ricercatori prendono in considerazione tutti i tipi di effetti, guasti e disturbi possibili e osservano il comportamento della rete modellata. Le cosiddette simulazioni Monte Carlo consentono di analizzare l'interazione di innumerevoli disturbi. Si tratta di una chiave per individuare i cosiddetti rischi sistemici nascosti. Nei sistemi complessi, la catena di guasti diventa spesso un problema. È il caso della grave interruzione di corrente in Italia nel 2003, causata da sistemi automatici che si sono spenti a cascata sotto carico.
I modelli di Sansavini possono essere utilizzati non solo per identificare i rischi, ma anche per quantificarli. È possibile determinare quali combinazioni di guasti hanno le conseguenze peggiori per un sistema e quanto sono probabili. Se si conoscono questi scenari, è possibile proteggere i sistemi di conseguenza. Nel caso delle reti energetiche, ad esempio, rendendole più flessibili e meno dipendenti da singole fonti, istituendo sistemi di allerta precoce, migliorando tecnicamente i loro punti deboli o dando loro la capacità di tornare rapidamente alla normalità dopo le interruzioni. "Tuttavia, per quanto i sistemi siano robusti, le persone commettono errori e accadono cose impreviste", afferma Sansavini. La cosa positiva è che questi errori possono essere simulati virtualmente per comprendere meglio e proteggere il sistema in vista della prossima interruzione.
Sistemi complessi: anticipare i guasti
Olga Fink e il suo team si occupano di guasti in sistemi complessi, dagli aerei alle turbine a gas, fino ai sistemi infrastrutturali come le ferrovie. La professoressa di sistemi di manutenzione intelligenti lavora con algoritmi di formazione. I sistemi di monitoraggio possono iniziare a diversi livelli: Può trattarsi di rilevare malfunzionamenti in un sistema, ma anche di diagnosticare diversi tipi di guasto. È più impegnativo prevedere quando potrebbe verificarsi il prossimo guasto. Infine, si tratta di manutenzione prescrittiva. "Cerchiamo di fare previsioni e di regolare il funzionamento di un sistema in modo da prolungarne la vita utile", spiega Fink. Per fare questo, algoritmi intelligenti imparano dai dati storici e in tempo reale di monitoraggio delle condizioni e di funzionamento.
Ma gli algoritmi di formazione hanno bisogno di molti dati. Questo è un problema. "I malfunzionamenti sono l'eccezione nei sistemi rilevanti per la sicurezza, per questo non ci sono tutti i dati che sarebbero necessari", spiega Fink. I ricercatori ricorrono quindi a diversi trucchi: "Ad esempio, lavoriamo con dati che rappresentano lo stato normale dei sistemi e insegniamo all'algoritmo a cercare le deviazioni". A volte è utile anche utilizzare dati provenienti da sistemi simili e adattarli al sistema in questione. Tuttavia, spesso non è possibile ottenere una quantità sufficiente di dati.
Per questo motivo i ricercatori combinano i loro algoritmi con modelli fisici che simulano il sistema da monitorare o arricchiscono i modelli di intelligenza artificiale con conoscenze fisiche di esperti. In questo modo gli algoritmi richiedono meno dati, ma sono anche più facili da interpretare per gli esperti che devono prendere decisioni sulla base degli algoritmi. Ad esempio, i ricercatori sono riusciti a prevedere la durata di vita dei motori degli aerei in un progetto con la NASA. Questo è uno dei progetti di cui Olga Fink è particolarmente orgogliosa. In genere, il rilevamento precoce dei guasti è già un successo. Tuttavia, Olga Fink afferma che la previsione della durata di vita è il Santo Graal di questo campo di ricerca.
Strutture di ricerca sensibili: puntare sulla ridondanza
Per Walter Iten, capo del dipartimento amministrativo dell'ETH di Zurigo, la gestione delle interruzioni fa parte della vita quotidiana. Il suo dipartimento amministrativo è responsabile della gestione tecnica e infrastrutturale di tutti gli edifici e le strutture dell'ETH. I problemi maggiori per Iten sono le interruzioni di corrente: "Per questo l'ETH si affida alla ridondanza. Ciò significa che le operazioni in una parte del sito dell'ETH possono attingere elettricità da due diverse sottostazioni. In caso di grave interruzione, per le aree più importanti vengono utilizzati generatori diesel di emergenza. E per gli impianti di ricerca particolarmente sensibili, viene garantita un'alimentazione elettrica ininterrotta con l'aiuto di batterie.
La manutenzione predittiva di tutti i sistemi e gli edifici è anche la soluzione migliore per evitare che si verifichino guasti di ogni tipo. Uno strumento di manutenzione IT tiene d'occhio le ore di funzionamento dei sistemi e le date di manutenzione e attiva ordini di manutenzione tempestivi. Inoltre, il monitoraggio dei sistemi mediante sensori svolge un ruolo sempre più importante nel riconoscere i guasti che si verificano spontaneamente. I dati possono essere richiamati a distanza dai dipendenti dell'impianto tramite computer, consentendo loro di intervenire in una certa misura nelle operazioni. Il sistema di monitoraggio dell'impianto e lo strumento di manutenzione non sono ancora collegati. Tuttavia, visti i progressi della tecnologia dei sensori e dell'intelligenza artificiale, è solo questione di tempo.
Questo testo è stato pubblicato nel numero 21/01 della rivista l'ETH Globo apparso.