Il rilevamento di coperture di materiali contenenti amianto (ACM) su larga scala, conveniente e attuale è ora possibile grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (AI). In un recente studio, l’applicazione delle reti neurali di convoluzione basate sulla maschera (Mask R-CNN) alle immagini satellitari multispettrali (MSSI) e alle immagini aeree ad alta risoluzione (HRAI) ha permesso di rilevare la presenza di coperture ACM su edifici residenziali in un’area di studio australiana.
L’amianto è una sostanza pericolosa, che può causare malattie legate all’amianto come l’asbestosi, il cancro ai polmoni e il mesotelioma. L’esposizione per inalazione a queste fibre trasportate dall’aria può avvenire quando l’amianto viene disturbato o gli ACM vengono danneggiati, disturbati o si deteriorano. In Australia, l’amianto è stato completamente bandito dalla fine del 2003, ma una grande eredità di ACM rimane nell’ambiente edificato.
Per gestire in modo più efficace l’ACM legacy che rimane pianificare la sua rimozione e per lo smaltimento sicuro, sono necessari nuovi approcci. L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale può fornire dati aggiuntivi per monitorare, gestire e pianificare l’ACM e la sua rimozione e lo smaltimento sicuro, rispetto ai soli approcci tradizionali. Inoltre, tali combinazioni possono fornire metodi efficienti per il rilevamento su larga scala di coperture ACM, migliorando la copertura e l’attualità dei dati per l’implementazione di politiche di gestione coordinate per ACM nell’ambiente costruito.
Il modello 1, utilizzando HRAI e 460 campioni di addestramento, è stato il modello più affidabile dei tre con una precisione del 94%. Ciò dimostra l’efficacia della combinazione di tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale e immagini di telerilevamento, in particolare Mask R-CNN con HRAI, per il rilevamento di tetti ACM. L’adozione di queste tecnologie permetterà di pianificare in modo più efficace la rimozione e il smaltimento di tetti ACM e contribuirà alla riduzione dell’esposizione all’amianto.
L’utilizzo di tecnologie avanzate di Intelligenza Artificiale come Mask R-CNN con immagini di telerilevamento, può fornire un metodo efficiente per il rilevamento su larga scala di coperture ACM, migliorando la copertura e l’attualità dei dati per l’implementazione di politiche di gestione coordinate per ACM nell’ambiente costruito. Ciò consentirà una maggiore sicurezza per la popolazione esposta all’amianto e contribuirà a ridurre le malattie correlate all’amianto in tutto il mondo.
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Foto di Karolina Grabowska da Pixabay
