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Manutenzione predittiva nei trasporti: il ruolo dell’Explainable AI

La manutenzione predittiva nel settore dei trasporti sta beneficiando dell’uso dell’Explainable AI. La trasparenza degli algoritmi, attraverso l’XAI, è cruciale per garantirne l’affidabilità e promuovere l’adozione di tecnologie avanzate nel settore

Pubblicato il 24 giu 2025

Riccardo Gentilucci

Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti – Ufficio di Coordinamento del Dipartimento per le Infrastrutture e le Reti di Trasporto Sapienza Università di Roma – Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale

La diffusione dell’intelligenza artificiale (AI) nei sistemi di manutenzione predittiva (predictive maintenace, PdM) sta trasformando radicalmente la gestione delle infrastrutture, soprattutto nel settore dei trasporti. La manutenzione predittiva rappresenta un approccio innovativo che sfrutta l’AI per individuare in anticipo potenziali criticità nei processi e nei sistemi, riducendo il rischio di guasti e ottimizzando l’impiego delle risorse. Tuttavia, l’impiego di modelli complessi, spesso assimilabili a “scatole nere” o black box pone interrogativi in termini di trasparenza e spiegabilità.

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