Progettazione stradale BIM ed Intelligenza Artificiale

Una sperimentazione per evitare rischi di aquaplaning nei modelli stradali grazie a ChatGPT

Eccomi a te con un nuovo articolo sulle potenziali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale per la progettazione BIM.

Questo è il terzo articolo su questo tema: se ti interessa, puoi leggere anche:

Bene, oggi tratterò in particolare di progettazione stradale BIM con Civil 3D e dell’utilizzo di ChatGPT per evitare fenomeni di aquaplaning, che possono essere molto pericolosi.

Ci presenta questa opportunità, ancora una volta, Edmundo Herrera di Autodesk con un suo video YouTube, che descrive in questo modo (la traduzione dall’inglese è mia):

Sono entusiasta di mostrare in questo video come Autodesk e ChatGPT lavorano insieme utilizzando l’intelligenza artificiale per identificare ed evitare automaticamente condizioni estremamente pericolose nella progettazione stradale, che possono causare ristagni d’acqua, e quindi fenomeni di aquaplaning nelle transizioni stradali in sopraelevazione. Questa collaborazione innovativa rappresenta il futuro della progettazione delle infrastrutture, migliorando la sicurezza dei conducenti e potenzialmente salvando vite umane.

In questo video, Edmundo progetta una strada con Civil 3D e ne calcola la soprelevazione in curva: è inevitabile che in una certa zona, la pendenza della corsia che ruota è pari a zero.

Se questa stessa strada ha un andamento altimetrico movimentato, nei raccordi verticali concavi c’è il rischio di accumulo di acqua, che naturalmente aumenta di molto se coincide con i tratti di corsia con pendenza zero di cui sopra.

La coincidenza tra sezioni con pendenza zero e raccordi verticali concavi genera il rischio di aquaplaning

Bene, come facciamo ad individuare questi tratti potenzialmente pericolosi?

Non si tratta di un’operazione facile, anche utilizzando modelli BIM tridimensionali.

Edmundo ci propone di usare ChatGPT, vediamo come:

Prima di tutto, grazie a Civil 3D, dal progetto BIM della strada genera due report:

  • Uno sulle sopraelevazioni delle curve
  • Uno sul profilo verticale della strada (che noi chiamiamo livellette).

Una volta avviato ChatGPT, carica questi due report, che vengono riconosciuti come report stradali.

Infine chiede alla chat intelligente:

  • Di estrarre dal profilo verticale le stazioni dei raccordi concavi (Low Points)
  • Di inserire queste stazioni nel report della soprelevazione
  • Di verificare se coincidono con stazioni in cui la pendenza trasversale è zero

Certo, si poteva ottenere lo stesso risultato manualmente…

Ma il tempo necessario quanto sarebbe stato?

Grazie Edmundo!

Alla prossima.
Giovanni Perego, detto GimmiGIS