Exploitation of MIRET-Tunnel AI for the inspection of tunnels

This paper presents the application of the MIRET (Management and Identification of Risks for Existing Tunnels) methodology, developed by ETS,for the classification of existing road and rail tunnels managed by leading operators in Italy. The objective was to define the Attention Class for approximately 12 km of tunnel infrastructure, in accordance with the Italian national guidelines for the risk classification, safety assessment, and monitoring of existing tunnels (CSLP Opinion No. 29/2022). The approach integrates high-resolution inspection technologies - such as ARCHITAMobile Mapping System - with AI-based analysis through the MIRET-Tunnel AI platform. This integration enables rapid and accurate defect detection, risk assessment, and efficient expert validation.

Each domain-specific Attention Class (geotechnical, structural, hydraulic, etc.) isevaluated and synthesized into an Overall Attention Class, supporting decision-making for maintenance and monitoring priorities. Additionally,the process yields significant environmental and operational benefits, including GHG emissions reduction and enhanced worker safety, while remaining fully compliant with emerging European AI regulations [Publisher's Text].

Questo articolo illustra l'applicazione della metodologia MIRET, sviluppata da ETS, per la classificazione delle gallerie stradali e ferroviarie esistenti dei più importanti gestori di infrastrutture in Italia. L'obiettivo era definire la Classe di Attenzione per circa 12 km di gallerie, secondo le linee guida nazionali (Parere CSLP n. 29/2022). L'approccio integra tecnologie di ispezione ad alta risoluzione (laser scanner, Tunnel Scan, GPR) con analisi basate su intelligenza artificiale tramite il software proprietario MIRET-Tunnel AI. Il sistema consente un'efficace rilevazione dei difetti, la valutazione del rischio su segmenti di 20 metri e la validazione da parte di esperti.

Le Classi di Attenzione per ciascun ambito (strutturale, geotecnico, idraulico, ecc.) sono sintetizzate in una Classe Complessiva, utile per pianificare manutenzioni e monitoraggi. Il processo offre anche benefici ambientali e operativi, tra cui la riduzione delle emissioni di gas serra e il miglioramento della sicurezza, nel rispetto delle normative europee sull'intelligenza artificiale [Testo dell'editore].

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