Secure Shelter: "Sfruttiamo cloud e data mining per prevenire i crolli"
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Ultimo aggiornamento il 12 novembre 2019 alle 15:51

Secure Shelter, quando la tecnologia aiuta a prevenire i crolli dopo le scosse

È prodotto dalla perugina Weedea il sistema che consente di tenere sotto controllo lo stato di conservazione delle costruzioni

Monitorare lo stato di edifici privati, monumenti chiese, ma anche ponti e infrastrutture con sorveglianza h24 e una notifica immediata in caso di problemi, anche se non presentano anomalie dall’esterno. Si chiama SecureShelter il sistema software che consente di tenere sotto controllo lo stato di conservazione delle costruzioni, ed è prodotto dalla perugina Weedea.

© LMG Vids - canale Youtube

“Il software analizza in completa autonomia e senza settaggi manuali le serie temporali e le frequenze di risonanza delle strutture, individuando, classificando e notificando eventuali anomalie a livello strutturale –  spiega a StartupItalia Francesco Zuccaccia, co-fondatore e marketing manager –  È possibile ricevendo in tempo reale flussi continui di dati provenienti da sensori installati sui beni di interesse. Questo consente a proprietari e gestori di strutture e infrastrutture di operare una manutenzione preventiva in grado di aumentare sia la sicurezza che la continuità di funzione del bene, oltre a ridurre i costi di manutenzione del 15%”.

Una UX semplice anche per i non specialisti

Rispetto agli attuali sistemi automatizzati di monitoraggio strutturale – prosegue Zuccaccia – i modelli statistici di Secure Shelter non necessitano di lunghe fasi di configurazione manuale da parte di personale esperto e non hanno bisogno di dispendiose analisi strutturali preventive, specifiche per ogni edificio o infrastruttura. Gli algoritmi si adattano autonomamente ad ogni struttura monitorata senza ulteriori interventi o modelli preimpostati.

 

“I sensori necessari all’operatività vengono installati da una ditta con cui collaboriamo, ma Secure Shelter lavora anche con device già esistenti purché l’output sia compatibile con il nostro standard” prosegue l’imprenditore. Particolare attenzione è stata prestata alla UX, che consentirà anche ai non specialisti di comprendere il pannello di controllo.

 

Il team dei fondatori, composto da cinque persone, comprende quattro ingegneri, tra cui un esperto di data mining. “Uno dei problemi che abbiamo dovuto risolvere è stato proprio gestire il flusso costante di dati generato dai sensori, e quindi lo storage e l’elaborazione degli stessi: la risposta è stata il cloud”.

 

 

La collaborazione con l’Università degli Studi di Perugia ha consentito di accedere a una ricca banca dati che comprende anche quelli sul terremoto avvenuto nella regione, evento impossibile da simulare con questo livello di realismo tramite modelli matematici.

Un mercato ampio che comprende anche i parchi eolici

Weedea si è classificata seconda (su 180 idee presentate) nell’ERG Re-generation Challenge: l’azienda ligure, da tempo passata alle rinnovabili, è ormai il più grande produttore di energia eolica in Italia.

 

E tra i destinatari di Secure Shelter ci sono anche le “windfarm”, i parchi eolici, le cui gigantesche pale necessitano di manutenzione costante e particolarmente dispendiosa. “Si parla di circa 25mila euro l’anno ciascuna” riprende Zuccaccia. Un mercato, quello della manuntenzione delle 7mila pale installate in Italia, che vale 175 milioni di euro. Ma non è tutto. Nel nostro paese – secondo l’azienda – ci sono 1.8 milioni di edifici che vantano oltre 100 anni di storia, 1.5 milioni di ponti (di cui solo 65mila monitorati) e 250mila tra pale eoliche, torri e tralicci che potrebbero beneficiare del software.

 

“Allo stato attuale – conclude Zuccaccia – per la manuntenzione si procede a sopralluoghi e analisi strutturali, con una fasi di elaborazione delle informazioni e programmazione degli interventi basata sullo storico dei dati. Con Secure Shelter raccolta ed elaborazione avvengono in tempo reale, mentre l’analisi avviene con il supporto di Intelligenza Artificiale e machine learning”. Le anomalie vengono classificate mano mano che la macchina “apprende”, raffinando così i propri output. Non serve a prevedere i terremoti, ma può contribuire a migliorare la gestione post disastro.

 

I fondatori hanno cominciato le attività grazie a un bando della Regione Umbria. Niente round di finanziamento, per il momento. Secure Shelter è già disponibile come Saas (software as a service): il modello di business prevede che i clienti sottoscrivano una sorta di abbonamento per utilizzarlo.

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