1. Conoscenza e capacità di comprensione (Acquisizione di specifiche competenze teoriche e operative in materia di Infrastrutture e IA).
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
3. Autonomia di giudizio (Valutazione e interpretazione dei dati sperimentali propri del settore).
4. Abilità comunicative.
5. Capacità di apprendimento con riferimento ai temi tratti diffusamente ivi inclusi quelli secondari.
6. Modalità di accertamento e valutazione:
Voto finale (<=30)=voto progetto (<=15)+voto orale (<=15). Il progetto consta di 2 parti principali: 1) riassunto del corso. 2) relazione a tema. Esso è corredato da approfondita analisi bibliografica. L’esame orale include: la discussione di un argomento trattato a lezione; la discussione di una tecnologia (relazione a tema).
Agli studenti che abbiano acquisito competenze eccellenti sia nel rapporto scritto che all’orale può essere attribuita la lode.
Non ci sono prerequisiti formali.
Lezioni (75%) ed esercitazioni (25%).
Valutazione: Prova orale e Valutazione progetto
Modalità di accertamento e valutazione:
Voto finale (<=30)=voto progetto (<=15)+voto orale (<=15). Il progetto consta di 2 parti principali: 1) riassunto del corso. 2) relazione a tema. Esso è corredato da approfondita analisi bibliografica. L’esame orale include: la discussione di un argomento trattato a lezione; la discussione di una tecnologia (relazione a tema).
Agli studenti che abbiano acquisito competenze eccellenti sia nel rapporto scritto che all’orale può essere attribuita la lode.
Modalità di accertamento e valutazione:
Voto finale (<=30)=voto progetto (<=15)+voto orale (<=15). Il progetto consta di 2 parti principali: 1) riassunto del corso. 2) relazione a tema. Esso è corredato da approfondita analisi bibliografica. L’esame orale include: la discussione di argomenti trattati a lezione; la discussione di una applicazione (relazione a tema).
Agli studenti che abbiano acquisito competenze eccellenti sia nel rapporto scritto che all’orale può essere attribuita la lode.
Testi docente
Risorse e bibliografia essenziale/References and Textbooks.
AA.VV., Pubblicazioni ed altri testi indicati durante il corso (moduli M sopra richiamati).
Strade: Teoria e tecnica delle costruzioni stradali • Vol.1 Progettazione • Vol.2 Costruzione, gestione e manutenzione
Esveld, Modern Railway Track, Second Edition.
Praticò, F.G. and Fedele, R., Exploring the paradigm of railway predictive maintenance, Structures and infrastructures.
Avenga, Why AI Will Decide the Winners and Losers in Transportation.
Pratico F.G., Mypati, V. N.K., AI-based augmentation of prediction potential for Asphalts, Journal of Road Engineering.
Abduljabbar, Rusul & Dia, Hussein & Liyanage, Sohani & Bagloee, Saeed. (2019). Applications of Artificial Intelligence in Transport: An Overview. Sustainability. 11. 189. 10.3390/su11010189.
Introduzione al corso. Infrastrutture (M12). Prestazioni richieste. Smart roads/railways (M290_0, M290_2_2, M290_2_3, M290_8, M290_13, M19). intelligenza artificiale (M295_3; M295_0). Sommano 2 CFU.
Applicazioni di intelligenza artificiale alle infrastrutture. Applicazioni all’ingegneria stradale (M295_3, M295_1, M295_2). Applicazioni all’ingegneria ferroviaria (M295_3). Applicazioni alla manutenzione predittiva (M295_5). Sommano 4 CFU
Sono previste attività di laboratorio personalizzate in ciascuno dei moduli sopra.
