Reabilitare ecoeficientă bazată pe inteligență artificială pentru clădiri istorice sigure seismic

O colaborare de cercetare la nivel european care combină senzori IoT, modele de învățare automată și design sustenabil pentru a îmbunătăți performanța energetică, adaptarea la schimbările climatice și rezistența structurală a clădirilor istorice, incluzând date cu acces deschis și cursuri hibride.

Despre HEIstorical

Proiectul HEIstorical abordează lacune critice în atenuarea riscului seismic, sustenabilitatea mediului în conservarea clădirilor istorice și integrarea instrumentelor digitale și a inteligenței artificiale în instituțiile de învățământ superior (HEIs).

Conservarea istorică

Strategii inovatoare pentru conservarea patrimoniului arhitectural european prin combinarea metodelor tradiționale cu diagnosticarea bazată pe inteligență artificială și întreținerea predictivă.

IA și instrumente digitale

Utilizarea învățării automate și a monitorizării bazate pe IoT pentru a analiza condițiile de mediu și comportamentul structural pentru o luare a deciziilor mai inteligentă în clădirile istorice.

Tehnologii verzi

Soluții de modernizare sustenabile și ecoeficiente care reduc amprenta de carbon, optimizează consumul de energie și promovează responsabilitatea față de mediu pe termen lung.

Reziliență seismică

Modelare avansată a datelor și simulări bazate pe inteligență artificială pentru a spori rezistența la cutremure și a minimiza riscurile structurale în siturile de patrimoniu vulnerabile.

Obiective și rezultate cheie

Misiunea proiectului este de a transforma conservarea clădirilor istorice și de patrimoniu prin integrarea inteligenței artificiale, a datelor senzoriale IoT și a tehnologiilor sustenabile în cercetarea în învățământul superior și în colaborarea transfrontalieră.

Crearea și validarea unor modele de învățare automată care analizează datele senzorilor pentru a prezice daunele structurale și a evalua siguranța clădirilor de patrimoniu.

Dezvoltarea de modele de risc seismic bazate pe date și normative de consolidare pentru a îmbunătăți rezistența la încărcările seismice și a asigura conservarea pe termen lung a clădirilor.

Dezvoltarea unei platforme cu acces deschis care să integreze date de monitorizare IoT, documentație istorică și analize bazate pe inteligență artificială pentru cercetare și inovare viitoare.

Proiectarea unor soluții ecoeficiente de modernizare și economisire a energiei care să mențină autenticitatea culturală, îmbunătățind în același timp performanța de mediu a siturilor istorice.

Implementarea de module de învățare hibride și ateliere internaționale care să conecteze studenți, cadre universitare și ingineri din domeniul conservării patrimoniului și al tehnologiilor digitale.

Consolidarea rețelelor europene pentru a promova conservarea durabilă a patrimoniului prin cooperare interdisciplinară și resurse digitale comune.

Partenerii consorțiului

Partenerii consorțiului vor dezvolta și implementa un model unic pentru evaluarea daunelor aduse clădirilor istorice, care încorporează inteligența artificială prin învățare automată (ML). Analiza datelor utilizând metode predictive va duce la recomandări pentru predicția daunelor aduse clădirilor istorice și, mai important, pentru consolidarea structurii, pentru a preveni potențialele daune și a atenua riscurile pentru clădirile cu valoare istorică. Studenții și personalul academic vor colecta date la fața locului folosind instrumente digitale, inclusiv o aplicație special dezvoltată pentru introducerea parametrilor necesari pentru analiza datelor. Toți parametrii vor fi incluși într-o bază de date internațională (cu acces gratuit). Baza de date va oferi o bază pentru cercetări viitoare în acest domeniu, precum și în domeniul protecției împotriva cutremurelor, atât în țările membre ale consorțiului, cât și, eventual, în afara acestuia. Pe lângă profesori, studenții vor fi implicați și ei în activitățile proiectului, astfel încât un număr mare de viitori ingineri să poată dobândi noi cunoștințe și abilități și să stabilească contacte cu colegi din țară și din străinătate.