La trasformazione digitale del settore ferroviario segna il passaggio da una gestione tradizionale a un modello di Asset Management interamente data-driven.
Faccimo allora il punto sullo stato dell’arte dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) nelle infrastrutture ferroviarie italiane, analizzando come la convergenza tra Big Data, IoT, 5G e algoritmi di Machine Learning stia ridefinendo i processi di pianificazione, costruzione e monitoraggio.
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L’intelligenza artificiale nelle infrastrutture ferroviarie: il salto data-driven
Basandosi sulla strategia industriale del Gruppo Ferrovie dello Stato Italiane, esploriamo i fattori abilitanti quali la Data Governance, l’interoperabilità negli Spazi Dati federati e il ruolo cruciale della formazione specialistica tramite iniziative come la Academy & Technical Methodologies. Vengono approfondite le applicazioni operative, dall’uso di Digital Twins integrati a modelli BIM 4D e 5D per l’ottimizzazione del ciclo di vita, fino ai sistemi di early detection per difetti su ponti e gallerie. Infine, si delineano le prospettive future legate alla governance e all’approccio open agli algoritmi, necessari per garantire resilienza e sicurezza in uno scenario di crescenti rischi, non solo idrogeologici e sismici, ma anche legati alla cybersecurity delle infrastrutture critiche.
L’impiego dell’AI e delle tecnologie digitali nel settore delle infrastrutture rappresenta una transizione sistemica destinata a incidere in profondità sulla progettazione, realizzazione, gestione e manutenzione delle opere pubbliche, incluse quelle ferroviarie. È in corso il superamento della tradizionale dicotomia tra infrastruttura fisica e digitale: strumenti quali il Building Information Modeling (BIM), i digital twin, l’Internet of Things (IoT) e l’edge computing permettono ormai di integrare stabilmente gli asset materiali con gli ambienti digitali.
In questo nuovo ecosistema cyber-fisico, le infrastrutture diventano piattaforme attive capaci di produrre dati, adattarsi in tempo reale, ottimizzare le prestazioni e supportare decisioni operative e strategiche. Anche in Italia questo tema ha assunto un carattere strategico: il Gruppo Ferrovie dello Stato Italiane (FS) ha posto innovazione, digitalizzazione e connettività tra i pilastri del proprio Piano Industriale, con l’obiettivo di diventare un’azienda data-driven in grado di cogliere le opportunità offerte dall’evoluzione tecnologica.
Tale vision mira a collocare il dato al centro dei processi decisionali, in coerenza con principi di sostenibilità economica, ambientale e sociale e perseguendo una trasformazione digitale del settore ferroviario nazionale. Per comprendere la portata di tale trasformazione, è sufficiente considerare le dimensioni della sfida che attende il gestore dell’infrastruttura ferroviaria nazionale. La rete si estende per oltre 16.800 km, di cui più di 12.000 km elettrificati e circa 1.000 km dedicati ai servizi ad Alta Velocità.
Su di essa circolano quotidianamente circa 10.000 treni, passeggeri e merci, e vi sono oltre 2.000 stazioni e fermate. Complessivamente, i passeggeri percorrono ogni anno circa 56 miliardi di km sulla rete ferroviaria nazionale. La complessità di governare tale sistema ha spinto il Gruppo FS a varare il Piano Industriale 2022-2031 che prevede investimenti complessivi per oltre 190 miliardi di euro, con una quota rilevante destinata proprio all’innovazione e alla digitalizzazione.
A questo sforzo strutturale si affiancano le risorse del PNRR, che per la sola Missione 3 – Infrastrutture per una mobilità sostenibile, destina circa 25 miliardi di euro agli investimenti sulla rete ferroviaria, con l’obiettivo di potenziare l’Alta Velocità e le linee regionali. In questo scenario, nell’ambito dell’Asset Management, Rete Ferroviaria Italiana (RFI) ha già attivato progetti specifici per l’evoluzione verso la manutenzione predittiva e l’early detection dei difetti infrastrutturali, per un valore stimato in circa 1,5 miliardi di euro, confermando come la transizione verso un modello data-driven non sia più solo un’opzione, ma l’unica via percorribile per garantire resilienza e sicurezza del sistema ferroviario.
Alla luce di tale scenario, il presente articolo si propone di analizzare le dinamiche di questa evoluzione tecnologica e organizzativa. Nelle sezioni che seguono verranno dapprima esaminati i fattori abilitanti della trasformazione digitale, indispensabili per sostenere un modello data-driven. Successivamente, si illustrerà lo stato dell’arte e le applicazioni in Italia, focalizzandosi sulle sperimentazioni già operative nel contesto nazionale. Infine, attraverso la discussione si delineeranno le traiettorie di sviluppo future, per giungere alle conclusioni sulle sfide sistemiche che attendono il settore.
Governance del dato per l’intelligenza artificiale nelle infrastrutture ferroviarie
L’efficace applicazione dell’AI alle infrastrutture ferroviarie non è un processo plug-and-play, ma richiede l’implementazione di un ecosistema di fattori abilitanti tecnologici e organizzativi. Senza fondamenta solide nella gestione del dato e nella connettività, anche l’algoritmo più sofisticato rischia di fallire.
Il Dato come Asset: Qualità, Bias e Funzionamento dell’AI. Il primo fattore critico è la disponibilità di dati di alta qualità, interoperabili e strutturati. I modelli di Machine Learning (ML) operano secondo una logica induttiva: apprendono pattern e correlazioni partendo da un training set (insieme di dati di addestramento). Se i dati in ingresso sono incompleti o errati, l’output sarà inaffidabile, secondo il principio informatico del Garbage In, Garbage Out.
In ambito infrastrutturale, la qualità del dato è cruciale per evitare il fenomeno del bias: un algoritmo addestrato solo su dati raccolti in condizioni standard potrebbe non riconoscere i segnali premonitori di un guasto durante un evento estremo. Per mitigare questi rischi, il Gruppo FS ha adottato un Modello di Governance unificato che definisce ruoli e responsabilità sui domini di dati, puntando alla standardizzazione delle tassonomie. Questo è il preludio necessario alla creazione di Spazi Dati federati, ambienti che garantiscono l’interoperabilità tra attori pubblici e privati, preservando al contempo la sovranità del dato.
Connettività e IoT nelle infrastrutture ferroviarie per l’intelligenza artificiale
Connettività, 5G e Internet of Things (IoT). Allo stesso modo, la connettività è un prerequisito fondamentale. L’Internet of Things (IoT) costituisce l’interfaccia fisica tra l’opera e il digitale: una rete capillare di sensori – come accelerometri, termocamere ed estensimetri – che raccoglie dati grezzi dal campo in tempo reale. Una sinergia tra IoT e rete 5G è determinante: la bassa latenza e l’alta capacità di trasmissione del 5G permettono di gestire la mole massiva di dati generata dai sensori, abilitando l’analisi predittiva e la reazione immediata, come nel caso degli allarmi sismici.
L’analisi dei dati si articola su più livelli. In primo luogo, il dato viene generato dai sensori sul campo. Per applicazioni critiche, l’elaborazione non avviene in un server remoto ma direttamente al margine della rete (Edge), per garantire tempi di reazione real time e attivare procedure di emergenza automatiche. Questo vantaggio è cruciale per applicazioni che richiedono decisioni in tempo reale, come la gestione del traffico e il monitoraggio di infrastrutture critiche.
Inoltre, l’edge computing contribuisce a migliorare la sicurezza delle informazioni, poiché i dati sensibili non devono necessariamente essere inviati a data center esterni, che potrebbero risultare più vulnerabili ad attacchi informatici. Tuttavia, l’espansione della superficie d’attacco dovuta a migliaia di sensori connessi impone un cambio di paradigma verso la Cybersecurity-by-Design: la protezione non è più un livello aggiunto a posteriori, ma un requisito nativo dell’infrastruttura, necessario per impedire che minacce virtuali si trasformino in rischi fisici per la circolazione – fenomeno noto come weaponized infrastructure.
I dati non critici per l’immediata sicurezza vengono trasmessi tramite reti 5G o fibra ottica a una piattaforma IoT centrale. Qui avviene l’aggregazione e la storicizzazione in Data Lake, creando la base di conoscenza necessaria per l’addestramento dei modelli. Sul dato centralizzato agiscono algoritmi di Machine Learning e Deep Learning che cercano correlazioni invisibili all’occhio umano.
Questi modelli consentono l’evoluzione dalla semplice diagnostica – come rilevare un guasto – alla manutenzione predittiva, stimando la vita residua dei componenti e suggerendo interventi prima che si verifichi un’anomalia funzionale.
Dal BIM al digital twin: progettare infrastrutture ferroviarie per l’intelligenza artificiale
La Multidimensionalità del Progetto: dal BIM al Digital Twin. L’evoluzione della progettazione passa attraverso il Building Information Modeling (BIM), che in ambito ferroviario ha superato la semplice modellazione 3D. Ben lungi dall’essere un semplice software di disegno 3D, il BIM è una metodologia di gestione informativa integrata che accompagna l’intera vita dell’opera. Nel contesto ferroviario, questa metodologia si è evoluta abbracciando nuove dimensioni che trasformano il modello geometrico in un database relazionale complesso.
Il BIM 4D (Tempi) integra la variabile temporale, permettendo di simulare e ottimizzare il cronoprogramma dei lavori e la sequenza delle attività di cantiere. Il BIM 5D (Costi) collega al modello geometrico le informazioni economiche, consentendo un controllo dinamico del budget e la produzione automatizzata dei computi metrici. Il BIM 6D (Sostenibilità) analizza l’impatto energetico e ambientale dell’opera, supportando processi più sostenibili attraverso l’ottimizzazione dell’uso dei materiali e delle risorse, in linea con gli obiettivi di decarbonizzazione del settore.
Il BIM 7D (Facility Management) è la dimensione dedicata alla gestione operativa e alla manutenzione. Il modello contiene le schede tecniche e i piani di manutenzione di ogni componente, abilitando quell’approccio Design to Maintenance che permette di pianificare gli interventi futuri già in fase di progettazione. Questa evoluzione, spinta anche dalla normativa nazionale – come il Decreto BIM del 2017 e il nuovo Codice Appalti – pone le basi per il Digital Twin (Gemello Digitale).
A differenza di un modello statico, il Digital Twin è una replica virtuale dinamica, alimentata dai flussi IoT, che evolve in simbiosi con l’opera fisica. L’integrazione dell’AI nel Digital Twin permette di passare dalla semplice fotografia dello stato dell’arte alla simulazione di scenari futuri (What-if analysis), condizione essenziale per il passaggio alla manutenzione predittiva.
Competenze per l’intelligenza artificiale nelle infrastrutture ferroviarie: il fattore umano
Competenze e Risorse. La transizione richiede un adeguamento del capitale umano. Per colmare il divario di competenze, FS ha istituito la Academy & Technical Methodologies nel Polo Infrastrutture, un hub di alta formazione presieduto da figure accademiche e aziendali per diffondere la cultura data-driven. La sfida più ardua per il settore ferroviario oggi non è solo puramente tecnologica, ma anche organizzativa: si tratta di tradurre l’innovazione teorica in pratiche operative quotidiane.
L’introduzione di sistemi avanzati impone infatti una radicale reingegnerizzazione dei processi che li utilizzano, ridefinendo attori, responsabilità e flussi di lavoro per integrare l’algoritmo nella catena decisionale. Sul fronte economico, il deployment di queste soluzioni richiede una pianificazione degli investimenti dedicata, con risorse da intendersi on top rispetto alle voci di costo tradizionali per la realizzazione delle infrastrutture, necessarie per coprire l’installazione di strumenti di campo e l’architettura IT.
Gli investimenti straordinari come quelli previsti dal PNRR e dai programmi UE affini costituiscono una leva determinante per accelerare la trasformazione digitale del comparto.
Applicazioni in Italia: progettazione, cantieri digitali e gestione 5D
L’analisi delle applicazioni operative in Italia evidenzia come l’AI e la digitalizzazione stiano penetrando in ogni fase del ciclo di vita dell’infrastruttura ferroviaria, trasformando radicalmente i processi decisionali e operativi.
Pianificazione e Progettazione: Il paradigma Design to Maintenance. Le nuove infrastrutture ferroviarie italiane nascono ormai nativamente digitali. Nella fase di pianificazione, l’uso esteso del BIM nelle dimensioni 4D e 5D rappresenta un salto di qualità fondamentale. Come detto, non si tratta solo di modellazione geometrica: la quarta dimensione (4D) permette di ottimizzare il programma lavori simulando la sequenza temporale dei cantieri, facilitando l’individuazione di incongruenze, mentre la quinta dimensione (5D) lega ai modelli informativi i dati di costo, garantendo un controllo dinamico sulla contabilità e sull’avanzamento economico della commessa.
In questo contesto, Italferr – società di ingegneria del Gruppo FS – ha introdotto metodi avanzati di Information Management fin dalle fasi preliminari, integrando aspetti di sostenibilità ambientale, sociale ed economica nelle scelte progettuali. Questo approccio abilita il paradigma del Design to Maintenance: il gemello digitale dell’opera non è finalizzato solo alla costruzione, ma viene concepito fin dall’inizio per facilitare le future attività manutentive, permettendo la modellazione di beni patrimoniali sia nuovi che preesistenti in ottica di ciclo di vita intero.
Sul fronte della gestione del patrimonio esistente, l’AI sta rivoluzionando i sistemi di supporto alle decisioni (Decision Support Systems). Un esempio d’eccellenza è il progetto sviluppato dal Politecnico di Milano in collaborazione con Regione Lombardia: un algoritmo basato su tecniche di Machine Learning e AI analizza i dati di centinaia di ponti e viadotti regionali per valutarne il rischio strutturale. Il sistema classifica le opere in base a indici di rischio e impatto socioeconomico, permettendo all’ente gestore di prioritizzare gli interventi di manutenzione in modo oggettivo e data-driven, superando le logiche di assegnazione delle risorse basate su criteri puramente reattivi.
Cantieri digitali e sicurezza: benefici operativi e nodo GDPR
Costruzione: Il Cantiere Digitale e la gestione 5D. Durante la fase realizzativa, l’impiego di tecnologie digitali nei cantieri ferroviari italiani segna il passaggio verso il paradigma della digitalizzazione dei cantieri. Questa strategia, attualmente in fase di sperimentazione sia per RFI che per ANAS, combina la gestione documentale con sistemi di sensoristica per monitorare in tempo reale il ciclo di vita del cantiere. L’elemento cardine è l’integrazione tra il modello virtuale e la realtà fisica.
Attraverso tecniche di Advanced Image Processing, rilievi fotogrammetrici e scansioni laser, è possibile confrontare l’opera costruita (as-built) con il progetto (as-designed), individuando tempestivamente eventuali incongruenze. L’applicazione del BIM in questa fase si rivela determinante nelle sue dimensioni superiori. Il BIM 4D permette l’ottimizzazione del programma lavori, facilitando la comprensione della sequenza costruttiva e l’individuazione di interferenze temporali.
Il BIM 5D lega le informazioni geometriche alla contabilità dei lavori, automatizzando la produzione delle schede di avanzamento fisico ed economico della commessa e garantendo un controllo costante sui costi. Queste metodologie, già attuate in alcuni grandi cantieri di RFI, validano la capacità di AI e automazione nel supportare il decision making in corso d’opera. La possibilità di ottimizzare l’allocazione delle risorse per il rispetto delle tempistiche progettuali risulta, infatti, un fattore critico di successo, considerata la complessità tecnica delle infrastrutture ferroviarie e i vincoli temporali del PNRR.
Un ulteriore campo di innovazione è il controllo automatico delle condizioni di sicurezza in cantiere: algoritmi di visione artificiale e sensoristica IoT possono monitorare il corretto utilizzo dei dispositivi di protezione individuale (DPI) e rilevare situazioni anomale in cantiere, contribuendo a ridurre il rischio di incidenti. Con tale sinergia, i DPI evolvono da strumenti passivi di protezione a strumenti attivi di prevenzione.
Tuttavia, l’adozione di tali sistemi pone criticità rilevanti sotto il profilo della tutela dei dati personali, rendendo la conformità al GDPR e il rispetto dei principi di minimizzazione, proporzionalità e privacy by design una delle principali sfide regolatorie di questo ambito applicativo.
Monitoraggio, early detection e EWS: infrastrutture ferroviarie e intelligenza artificiale in esercizio
Monitoraggio e Manutenzione: Verso la Predittività. È nell’ambito dell’esercizio e della manutenzione che l’integrazione tra AI e infrastruttura fisica ha raggiunto la massima maturità operativa. RFI ha allocato risorse per circa 1,5 miliardi di euro in progetti di Asset Management, mirati all’early detection dei guasti e alla riduzione delle indisponibilità della rete. L’approccio è duale, basato su diagnostica mobile e monitoraggio fisso.
Nel primo caso, il sistema di punta è rappresentato dal treno diagnostico Diamante 2.0, un concentrato di tecnologia in grado di viaggiare a 300 km/h monitorando in tempo reale oltre 200 parametri dell’infrastruttura. Grazie a sensori, sistemi multisettoriali e telecamere ad alta risoluzione, il convoglio analizza l’interazione ruota-rotaia, la geometria del binario, l’usura della linea aerea di contatto e la qualità dei sistemi di segnalamento, permettendo interventi mirati solo dove necessario.
Nel secondo caso, per le opere d’arte critiche, come ponti e viadotti, si impiegano sistemi di monitoraggio strutturale (SHM) integrati con ispezioni tramite droni. Le immagini acquisite vengono processate da algoritmi di Computer Vision e Deep Learning capaci di classificare automaticamente difetti come fessurazioni e corrosione, come previsto anche nel Progetto Argo per la digitalizzazione degli asset stradali.
In un territorio idrogeologicamente fragile come quello italiano, l’AI gioca un ruolo chiave anche nell’ambito della prevenzione dal rischio idrogeologico e sismico. Reti di sensori IoT sorvegliano i pendii instabili per rilevare movimenti franosi e il possibile scalzamento delle fondazioni dei ponti nell’alveo del fiume durante le piene, mentre sulle linee AV è in fase di implementazione un sistema di Early Warning Sismico (EWS).
Quest’ultimo, sfruttando logiche di Edge Computing, elabora il segnale degli accelerometri in loco per stimare la magnitudo dell’evento nei primissimi secondi e arrestare automaticamente la circolazione treni prima dell’arrivo delle onde distruttive. Il punto di convergenza di questi flussi dati è il Digital Twin. Piattaforme di Asset Management centralizzate integrano le misure di campo con il modello virtuale dell’opera, utilizzando algoritmi di Advanced Analytics per stimare la vita residua dei componenti.
Questo passaggio segna il definitivo abbandono della manutenzione a guasto o ciclica in favore della manutenzione predittiva, che anticipa l’anomalia ottimizzando l’uso delle risorse e innalzando i livelli di sicurezza.
Smart mobility e nodi: quando i dati migliorano il servizio
Gestione Operativa e Smart Mobility. L’innovazione digitale non si limita all’infrastruttura fisica, ma ridefinisce la gestione dei nodi – ovvero le stazioni – e l’interfaccia con l’utente finale, abilitando il paradigma della Smart Mobility. Un caso emblematico è la sperimentazione avviata presso la stazione di Roma Termini, dove un sistema predittivo analizza i flussi di passeggeri in tempo reale.
Il modello è in grado di anticipare situazioni di sovraffollamento critico in arrivo e in partenza, supportando i gestori nell’attivazione tempestiva di misure di mitigazione, come la deviazione dei percorsi pedonali o il potenziamento della security, per garantire la sicurezza e la fluidità del transito.
La digitalizzazione della gestione operativa si estende anche all’integrazione modale. Un esempio è la Apulia Mobility Platform sperimentata da Ferrovie del Sud Est: una piattaforma tecnologica che integra in tempo reale la gestione dei servizi su treno e bus. Attraverso una sala operativa multimodale, il sistema permette di gestire le coincidenze treno-bus in ottica dinamica, assicurando la riprotezione dei passeggeri in caso di eventi disruptive e garantendo uno scambio modale agile, senza barriere.
Queste applicazioni costituiscono la base abilitante per lo sviluppo del Mobility as a Service (MaaS), dove l’infrastruttura data-driven permette di offrire servizi a valore aggiunto – pagamenti integrati e infomobilità predittiva – che migliorano la customer experience complessiva.
Cybersecurity, AI Act e XAI: come governare l’innovazione
Lo stato dell’arte descritto evidenzia un notevole fermento nell’applicazione dell’AI al settore ferroviario italiano, sebbene molte soluzioni siano ancora in fase sperimentale. La letteratura di settore conferma che l’AI ferroviaria è ai primordi: la maggior parte degli studi accademici sinora ha riguardato manutenzione e ispezione, mentre altri ambiti – come pianificazione dei trasporti e gestione economica – risultano meno esplorati; in generale l’AI nei sistemi ferroviari, pur promettente, è ancora in fase iniziale di sviluppo e necessita di ulteriori ricerche e applicazioni pratiche. In Italia, nonostante esempi all’avanguardia come quelli descritti, persistono tutt’oggi diverse sfide da affrontare.
Le sfide tecniche: qualità del dato e validazione dei modelli. Sebbene la comunità scientifica converga sull’enorme potenziale della manutenzione predittiva in termini di sicurezza e riduzione dei costi, l’implementazione su scala industriale deve affrontare ostacoli tecnici non banali. Il primo riguarda la natura stessa del dato. I modelli di Machine Learning richiedono grandi moli di dati etichettati e di alta qualità; tuttavia, nel dominio ferroviario, i dataset sono spesso limitati o incompleti.
Per questo, la ricerca si sta orientando verso modelli di apprendimento non supervisionato, capaci di rilevare anomalie e pattern di degrado anche in assenza di etichette pregresse. Inoltre, i dati sono intrinsecamente sbilanciati: le osservazioni di normale funzionamento superano di gran lunga gli eventi di guasto (failure), rendendo necessario l’uso di tecniche di bilanciamento per addestrare gli algoritmi a riconoscere eventi rari.
Sul fronte della validazione, emerge un trade-off etico e operativo: data la priorità assoluta della sicurezza, i modelli devono essere tarati per minimizzare i falsi negativi (guasti reali non intercettati), anche a costo di accettare un numero maggiore di falsi positivi (allarmi non confermati), con un conseguente aumento dei costi operativi di verifica a breve termine.
Gli ostacoli strutturali, Governance dei Dati e Cybersecurity. In Italia, a queste complessità tecniche si sommano ostacoli strutturali che rallentano un’adozione capillare dell’AI. Uno dei punti critici che emerge è la frammentazione informativa: i dati relativi alle infrastrutture e ai trasporti spesso risiedono in silos non comunicanti tra enti diversi, impedendo una valorizzazione piena tramite strumenti di AI.
Per superare tale limite, è emersa a livello nazionale la necessità di implementare un Mobility & Logistics Data Space nazionale, una piattaforma per la raccolta, la condivisione e l’elaborazione dei dati, capace di supportare una governance più efficace del sistema infrastrutturale e logistico del Paese, in linea con le strategie sui Common European Data Spaces.
Parallelamente, l’apertura e l’interconnessione dei sistemi pongono con urgenza il tema della Cybersecurity. La crescente digitalizzazione espone le infrastrutture critiche a nuove minacce: reti di sensori e sistemi di controllo automatizzati aumentano la superficie d’attacco. Emerge il concetto allarmante di weaponized infrastructure, ovvero il rischio che non solo gli asset militari ma anche le infrastrutture civili vengano utilizzate come armi da attori malevoli tramite attacchi asimmetrici.
Nel settore ferroviario, dove la sicurezza fisica dipende sempre più da quella logica, proteggere i sistemi di segnalamento e controllo traffico da intrusioni non autorizzate diventa prioritario per evitare interruzioni di servizio e conseguenze devastanti per la pubblica incolumità. Questa esigenza si sposa con la visione del Gruppo FS, che auspica una forte cooperazione tra industria e istituzioni per definire standard comuni e ridurre il vendor lock-in.
In tale prospettiva, la collaborazione diventa il volano ideale per implementare non solo l’interoperabilità dei dati, ma anche quei protocolli di sicurezza nativi (Security by Design) indispensabili per garantire la resilienza dell’intero ecosistema digitale.
Il ruolo del Regolatore e l‘Explainable AI (XAI). Un ruolo chiave spetta al regolatore: è fondamentale che le autorità definiscano policy chiare per l’uso dell’AI in ambito ferroviario, assicurando trasparenza, sicurezza e rispetto delle normative. Questo assume particolare rilevanza nelle applicazioni critiche per la sicurezza (safety-critical), dove l’uso di algoritmi black box – come le reti neurali profonde – pone problemi di interpretabilità.
Per garantire la conformità con il GDPR e il nuovo AI Act europeo, è necessario sviluppare soluzioni di Explainable AI (XAI). La spiegabilità non è un vezzo accademico, ma un requisito fondamentale per l’accountability: deve consentire ai tecnici di validare le previsioni del modello e ai decisori pubblici di comprendere e comunicare le motivazioni delle scelte automatizzate ai cittadini, costruendo quella fiducia pubblica indispensabile per l’adozione della tecnologia.
In prospettiva, sarà inoltre importante affrontare temi di proprietà intellettuale e apertura delle soluzioni: FS auspica un approccio open agli algoritmi di machine learning sviluppati per fini di pubblico interesse, così da mettere a fattor comune i progressi tecnologici e creare un ecosistema in cui università, centri di ricerca e imprese possano collaborare efficacemente.
Prospettive: integrare manutenzione, circolazione e cooperazione europea
Prospettive sistemiche e cooperazione europea. Le prospettive future indicano la necessità di superare l’ottimizzazione dei silos funzionali per abbracciare un approccio di sistema. Dal punto di vista tecnologico, l’evoluzione non riguarda solo la capacità predittiva, ma l’integrazione AI e ricerca operativa: l’obiettivo è sviluppare sistemi ibridi capaci di bilanciare le esigenze di circolazione con quelle manutentive, ottimizzando dinamicamente gli intervalli di interruzione (slot) per i lavori e minimizzando l’impatto sul servizio commerciale.
In questo scenario, i modelli di simulazione avanzata diventano strumenti strategici per la pianificazione degli investimenti, permettendo di valutare la resilienza dell’infrastruttura sotto condizioni di stress – climatico ed operativo – e di allocare le risorse dove il ritorno in termini di affidabilità è maggiore.
Questa visione olistica è anche al centro del programma Europe’s Rail, che vede la partecipazione attiva del Gruppo FS. I progetti in corso favoriscono la convergenza verso standard interoperabili e l’approccio open agli algoritmi auspicato, essenziale per ridurre il vendor lock-in e creare un ecosistema collaborativo tra industria e ricerca. In tal modo si offre l’opportunità all’Italia di condividere ed acquisire best practice ed esperienze, accelerando l’innovazione nel contesto nazionale.
Un altro aspetto fondamentale sarà l’investimento nel capitale umano: servono figure professionali con competenze multidisciplinari – ingegneria ferroviaria, data science, cyber-security – capaci di sviluppare e gestire questi nuovi sistemi. La creazione di percorsi formativi dedicati e il rafforzamento dei partenariati tra università e industria – come già avviato con l’Academy del Polo Infrastrutture FS – vanno in questa direzione e dovranno essere intensificati.
Infine, dal punto di vista strategico, occorre assicurare continuità agli investimenti: le risorse del PNRR hanno dato un impulso iniziale, ma la digitalizzazione delle infrastrutture è un processo di lungo termine che richiede finanziamenti stabili anche oltre il 2026, accompagnati da una governance moderna e data-driven del settore.
Conclusioni: dall’eccellenza sperimentale allo standard di sistema
In conclusione, l’applicazione dell’AI nella pianificazione, costruzione e monitoraggio delle infrastrutture ferroviarie italiane sta rapidamente evolvendo da fase sperimentale a componente strutturale dei processi ingegneristici e gestionali. I casi studio analizzati confermano che il valore generato è tangibile e misurabile: dall’ottimizzazione dei tempi e dei costi di costruzione mediante strumenti BIM e cantieri digitali, all’aumento della sicurezza e dell’efficienza operativa attraverso sistemi di monitoraggio continuo e manutenzione predittiva, fino a un miglior servizio ai passeggeri grazie all’analisi intelligente dei flussi.
Tuttavia, per trasformare queste eccellenze in uno standard di sistema, è necessario consolidare le condizioni abilitanti discusse: garantire dati condivisi, affidabili e standardizzati su scala nazionale attraverso la creazione di un Data Space nazionale federato e interoperabile, e definire normative e standard tecnici che accompagnino l’innovazione, promuovendo al contempo un approccio open agli algoritmi per favorire la collaborazione tra tutti gli stakeholder – istituzioni nazionali ed europee, gestori, industria e mondo accademico.
Parallelamente, la crescente interconnessione impone un cambio di paradigma sulla sicurezza: la cybersecurity non può essere un accessorio, ma deve essere integrata by design per proteggere l’infrastruttura critica da minacce che potrebbero avere impatti fisici devastanti. Sotto il profilo della governance, la sfida si gioca sulla fiducia: l’adozione di soluzioni di XAI è indispensabile per garantire la conformità al nuovo quadro normativo europeo e per permettere ai decisori di validare le scelte algoritmiche, bilanciando accuratamente il trade-off tra costi operativi e massimizzazione della sicurezza.
Fondamentale rimane l’investimento sul capitale umano: lo sviluppo di competenze ibride tramite iniziative come l’Academy del Polo Infrastrutture rappresenta il vero motore della transizione. Le strategie industriali messe in campo e i progetti avviati vanno esattamente in questa direzione, indicando un percorso chiaro verso infrastrutture ferroviarie più intelligenti, sicure e sostenibili. Proseguendo su questa rotta, l’AI potrà divenire un alleato strategico per il sistema ferroviario italiano, contribuendo a colmare i ritardi strutturali e a proiettare le infrastrutture in una dimensione di efficienza e affidabilità senza precedenti, in linea con gli obiettivi di modernizzazione e sostenibilità del Paese.
Fonti
8ª Commissione Senato Ambiente, transizione ecologica, energia, lavori pubblici, comunicazioni, innovazione tecnologica. 2025. Indagine conoscitiva sull’utilizzo delle tecnologie digitali e dell’intelligenza artificiale nella pianificazione, nella costruzione e nel monitoraggio delle infrastrutture stradali, autostradali, ferroviarie, portuali, aeroportuali e logistiche. https://www.senato.it/3557?indagine=1859
Bianchi G, Fanelli C, Freddi F, Giuliani F, La Placa A. Systematic review railway infrastructure monitoring: From classic techniques to predictive maintenance. Advances in Mechanical Engineering. 2025;17(1). doi: 10.1177/16878132241285631 Gruppo FS. 2024. Relazione presso 8ª Commissione Senato Ambiente, transizione ecologica, energia, lavori pubblici, comunicazioni, innovazione tecnologica finalizzata su Indagine conoscitiva sull’utilizzo delle tecnologie digitali e dell’intelligenza artificiale nella pianificazione, nella costruzione e nel monitoraggio delle infrastrutture stradali, autostradali, ferroviarie, portuali, aeroportuali e logistiche. https://www.senato.it/application/xmanager/projects/leg19/attachments/documento_evento_procedura_commissione/files/000/429/409/Memoria_Ferrovie_Italiane.pdf
