Deep learning e sicurezza nei cantieri edili

I cantieri edili possono essere luoghi di lavoro molto pericolosi: secondo le statistiche americane (ma quelle italiane non sono molto lontane), i livelli di frequenza con cui si verificano incidenti anche fatali sono superiori a quelli degli altri settori.

Per questo diverse grandi aziende di costruzione stanno testando nuove tecnologie che, cercando di prevedere quando possono verificarsi gli incidenti, potrebbero contribuire a salvare vite umane, e anche risorse economiche.

Suffolk, uno dei big americani dell’edilizia, ha impiegato oltre un anno per sviluppare, in collaborazione con la società di computer vision SmartVid, un sistema di raccolta e lettura dei dati basato sulle immagini. All’inizio del 2019 la società ha inoltre convinto molti dei suoi concorrenti a unirsi in un consorzio in cui condividere i dati necessari per migliorare la tecnologia.

Il sistema sfrutta un sistema di algoritmi c.d. di deep learning (apprendimento profondo) che è stato “istruito” con una serie di immagini di cantieri e di incidenti che si sono verificati in tali contesti. Il sistema può quindi essere impiegato nel monitoraggio dei nuovi cantieri: osservando situazioni e comportamenti scorretti (come la mancanza di protezioni o l’eccessiva vicinanza ad apparecchiature pericolose), esso può riconoscerli e segnalarli per tempo.

Questo progetto mostra il promettente potenziale dei sistemi di visione basati sull’intelligenza artificiale nel tracciare e predire l’attività sui luoghi di lavoro. Questo è particolarmente importante nel settore delle costruzioni, dove la produttività è bassa e, tra l’altro, sono elevati i rischi di sforamento delle previsioni di costo. Ed è infatti vero che il settore sta adottando o testando con una certa rapidità soluzioni innovative come i sistemi di realtà aumentata, il machine learning e l’intelligenza artificiale.

Anche per questo, lo scorso anno Suffolk e SmartVid hanno creato il Predictive Analytics Strategic Council (Consiglio Strategico per le Analisi Predittive) con l’obiettivo di condividere con altre aziende i dati che potrebbero aumentare le performance di questi sistemi.

Secondo gli amministratori dell’azienda, anche se può sembrare strano, questo è l’approccio più corretto a questo ambito, perché nessuna azienda da sola sarebbe in grado di raccogliere i dati necessari abbastanza in fretta. Questi algoritmi richiedono infatti vastissime moli di dati per essere programmati e sviluppare i propri modelli. Il tema del miglioramento della sicurezza, inoltre, è condiviso da tutti gli operatori del mercato.

Un mercato più vasto

Anche se questo specifico progetto è rivolto al miglioramento della sicurezza, esso rientra nel più vasto trend dei sistemi di intelligenza artificiale usati per tracciare, monitorare e quantificare il lavoro delle persone. Aziende di tutti i settori stanno scoprendo modi sempre nuovi ed efficienti di tracciare come lavorano le persone e algoritmi sempre più avanzati per rendere il lavoro più efficiente.

Alcuni mercati, come il ride sharing o la logistica delle consegne, sono già molto avanti in questo campo, ma non è escluso che questa tendenza si diffonda anche in altri settori, per ora considerati “immuni”.

Secondo Mary Gray, un’antropologa di Microsoft che studia l’utilizzo di numerosi software e prodotti tecnologici, un numero sempre maggiore di lavoratori utilizza il suo tempo per supportare o rispondere a specifici algoritmi.

In questo senso l’automazione ha ricadute molto più ampie di quelle che normalmente associamo all’avanzata della tecnologia: gli algoritmi guidano, e non sostituiscono (come i robot) il lavoro delle persone.