Un milione e 100mila immagini in sole 11 ore: è questo il primo risultato concreto della sperimentazione avviata a Bari per il monitoraggio del manto stradale tramite un avanzato sistema basato su Intelligenza Artificiale. Il progetto, sviluppato in collaborazione con la startup Loki srl, prevede l’uso di un impianto installato su un veicolo attrezzato con tre telecamere esterne collegate a un software intelligente. Questo sistema è in grado di individuare in tempo reale buche, crepe e irregolarità sull’asfalto, fornendo una mappa digitale aggiornata delle condizioni delle strade urbane.

Le attività di monitoraggio si sono concentrate nei Municipi III e IV, dove sono stati analizzati circa 200 chilometri di strade. I dati raccolti permetteranno di evidenziare punti critici e anomalie, consentendo agli uffici tecnici comunali di pianificare interventi mirati e tempestivi. Ma non solo: l’obiettivo principale è anche verificare la qualità degli interventi già eseguiti, in particolare quelli affidati alle aziende incaricate della posa di sottoservizi come fibra ottica, reti elettriche o impianti idrici.

Il Comune di Bari, infatti, intende utilizzare i dati ottenuti per controllare che i ripristini dell’asfalto effettuati dopo gli scavi siano stati svolti correttamente. In questo modo si punta a garantire la durabilità degli interventi, evitando che zone riparate da poco tornino a deteriorarsi in breve tempo. Parallelamente, l’analisi condotta con il supporto dell’AI permette anche di individuare le aree a rischio dissesto, aprendo la strada a una manutenzione preventiva più efficace.

Durante il primo fine settimana di attività, il sistema ha operato per undici ore consecutive, raccogliendo ed elaborando un’ingente quantità di dati visivi. Le immagini sono state immediatamente processate grazie all’algoritmo integrato nel software, che classifica automaticamente le anomalie e ne assegna la gravità. Tutte le informazioni saranno ora valutate dai tecnici comunali, che potranno così costruire un piano di intervento basato su dati oggettivi e geolocalizzati.

Questo approccio rappresenta un passo avanti nella gestione urbana intelligente, dove l’uso della tecnologia non si limita a ottimizzare i servizi, ma diventa uno strumento concreto di controllo della qualità e di prevenzione delle emergenze infrastrutturali.