Sviluppo di indicatori sintetici multi-sorgente e di algoritmi di Machine Learning per la valutazione della stabilità di pendii naturali e artificiali per la protezione delle infrastrutture. — Geotecnica

Descrizione

Sviluppo di indicatori sintetici multi-sorgente e di algoritmi di Machine Learning per la valutazione della stabilità di pendii naturali e artificiali per la protezione delle infrastrutture. Il programma di ricerca mira a sviluppare una metodologia innovativa per la valutazione della stabilità di pendii naturali e artificiali a supporto della protezione delle infrastrutture strategiche. La ricerca integrerà dati multi-sorgente, quali osservazioni satellitari, rilievi da drone, dati geotecnici, geomorfologici e idrologici, con tecniche avanzate di machine learning per definire indicatori sintetici di suscettibilità e prevedere condizioni di instabilità. Le attività comprenderanno la raccolta e armonizzazione dei dati, lo sviluppo e la validazione di modelli predittivi, l'impiego di tecniche di Explainable Artificial Intelligence e la produzione di mappe di suscettibilità a supporto del monitoraggio, della gestione del rischio e della pianificazione degli interventi di manutenzione delle infrastrutture. Settore disciplinare: CEAR-05/A Geotecnica Fonte: portale bandi MUR (Incarico di ricerca).