Vai al contenuto principale
Insights — Technology

Gli strumenti non sostituiscono
il giudizio

Le analisi sono incomparabilmente più rapide di 20 anni fa, e l’AI propone alternative progettuali più velocemente delle persone. Ma cosa calcolare, come interpretare i risultati e chi risponde di quel giudizio restano decisioni umane. Questa categoria tratta quel confine.

Superfici di risposta delle variabili di progetto e modelli surrogati per ridurre i tempi di verifica CFD
Technology · Featured

Ottimizzare l’analisi CFD con modelli surrogati basati sull’IA: dimezzare il ciclo di revisione progettuale

Il calcolo esaustivo è accurato ma lento. I modelli surrogati sono veloci ma imprecisi. Illustriamo come combinare i due per giungere a conclusioni affidabili nella pratica.

FEATURE2026.07.28Lettura: 8 min

Nei progetti edilizi e impiantistici i casi di analisi fluidodinamica aumentano rapidamente. Combinando 5 alternative di disposizione degli edifici, 4 condizioni delle aperture e 16 direzioni del vento si ottengono 320 casi. Con 4 ore per caso, sono 53 giorni a calcolo semplice. I tempi di progetto non lo consentono, quindi nella pratica si calcolano pochi casi selezionati e si stimano gli altri.

Il problema è «quali casi scegliere»

Gli ingegneri esperti di solito scelgono bene. Ma il motivo di quelle scelte è difficile da spiegare a terzi, e quando una commissione chiede «perché avete verificato solo queste condizioni?», la risposta risulta debole. Il problema più grave è che esistono combinazioni che l’intuizione non coglie. Zone in cui ogni variabile da sola non crea problemi ma le prestazioni peggiorano bruscamente in una specifica combinazione si trovano, nella pratica, spesso.

Il ruolo del modello surrogato (Surrogate Model)

Un modello surrogato apprende da un piccolo numero di risultati di analisi accurate per approssimare i risultati di tutte le altre condizioni. Il punto chiave è che le previsioni del surrogato non si usano come conclusioni. Il modello surrogato è soltanto una mappa che indica dove guardare con attenzione.

Procedura operativa

  • Fase 1 — Campionamento iniziale · Si selezionano 20–40 casi che coprono uniformemente lo spazio delle variabili di progetto e si eseguono analisi CFD accurate. Si usano tecniche di riempimento dello spazio come il Latin hypercube, non una scelta casuale.
  • Fase 2 — Addestramento del surrogato · Si costruisce una superficie di risposta dai risultati iniziali e si quantifica l’errore di previsione con la validazione incrociata. Se l’errore supera la tolleranza, si aggiungono campioni.
  • Fase 3 — Scansione dell’intero dominio · Con il surrogato si esplorano tutte le combinazioni in pochi secondi, individuando le zone di rischio e le zone candidate all’ottimo.
  • Fase 4 — Analisi accurate mirate · Si ricalcolano con CFD accurata solo i confini delle zone di rischio e 10–20 candidati ottimali, per confermarli.
  • Fase 5 — Verifica e rapporto · Si confrontano i risultati delle analisi accurate con le previsioni del surrogato e si indica nel rapporto l’intervallo di confidenza del modello.

Benefici reali e limiti

In una verifica planimetrica eseguita da DINETT, le analisi accurate sono scese a 54 casi rispetto ai 320 del calcolo esaustivo. I tempi di verifica si sono circa dimezzati e il numero di condizioni verificate è addirittura aumentato. Nel processo sono emerse due combinazioni a rischio che l’intuizione non avrebbe selezionato.

I limiti però sono chiari. Dove il comportamento fisico cambia in modo discontinuo, ad esempio in condizioni in cui si verifica improvvisamente il distacco del flusso, le previsioni del surrogato possono sbagliare di molto. Per questo le aree in cui il surrogato è poco affidabile vanno sempre controllate con analisi accurate, ed è importante non affidare questa valutazione all’automazione.

Principio chiave
L’AI serve ad ampliare il campo della verifica, non a trarre conclusioni. Le decisioni finali devono basarsi sui risultati delle analisi accurate e sul giudizio dell’ingegnere, e i rapporti devono indicare chiaramente quali casi sono analisi accurate e quali previsioni.

Da dove cominciare

Non tutti i progetti richiedono questo approccio. Con meno di 50 casi, il calcolo esaustivo è più semplice e sicuro. L’approccio conviene quando le variabili sono tre o più, le combinazioni superano i 100 casi e i tempi di progetto sono stretti.

Per consolidare questo flusso di lavoro in un’organizzazione servono anche script di automazione delle analisi e un sistema di gestione dei risultati. DINETT supporta i clienti fino al trasferimento di procedure e template, perché possano gestirlo con competenze interne.


Questo articolo si basa sull’esperienza operativa della divisione Simulazione ingegneristica di DINETT. Per applicazioni specifiche o consulenze di progetto, ci contatti tramite Richiesta servizi.

Articles

Approfondimenti sulla tecnologia

Biforcazione tra verifica lineare di livello 1 e analisi non lineare di livello 2 nella valutazione sismica, e punto di prestazione
Technology

Valutazione sismica di 1° o 2° livello: cosa scegliere e quando

Quando basta una valutazione preliminare e quando serve una valutazione dettagliata. Casi studio sul perché la scelta del livello di valutazione può moltiplicare il budget di adeguamento.

BLOG2026.05.096 min
Verifica dei residui tra analisi e misura nell’ordine: condizioni al contorno, proprietà dei materiali, modellazione, misura
Technology

Quando l’analisi non concorda con le misure: cosa sospettare per primo

Condizioni al contorno, proprietà dei materiali, mesh, errore di misura. Una procedura per escludere una per una le fonti di errore nella correlazione (Correlation).

FEATURE2026.04.237 min
Il ciclo monitoraggio–calibrazione del digital twin e quattro aspetti da definire prima di installare i sensori
Technology

Digital twin: cosa decidere prima di installare i sensori

Un sistema di monitoraggio installato senza decidere cosa monitorare accumula soltanto dati. Una progettazione del monitoraggio che parte dallo scopo.

FEATURE2026.03.196 min
Studio di convergenza della mesh con griglie di diversa dimensione degli elementi e curve di convergenza dei risultati
Technology

Cosa succede se si salta lo studio di convergenza della mesh

Un rapporto può mostrare una bella mappa delle tensioni, ma senza uno studio di convergenza i valori non hanno fondamento. La procedura minima da verificare.

BLOG2026.01.085 min
Ruoli di redattore, revisore e approvatore in un team di analisi, e procedura dalla verifica dei dati di input all’emissione
Technology

Creare un team di analisi interno: prima i processi, poi gli strumenti

Anche con il software in uso, senza procedure standard e un sistema di verifica l’affidabilità dei risultati dipende da chi esegue l’analisi. La sequenza per sviluppare competenze interne.

BLOG2025.11.076 min
Semplificazioni ed errori nella conversione di un modello geometrico BIM in un modello di calcolo a nodi ed elementi
Technology

Perché i modelli BIM non si possono usare direttamente come modelli di calcolo

Le informazioni geometriche sono diverse da quelle richieste da un modello di calcolo. Cosa semplificare e cosa mantenere nella conversione.

BLOG2025.09.305 min
Correlazione tra analisi CFD e misure in galleria del vento, e tabella delle impostazioni di calcolo
WHITE PAPER2026.05.22

[White paper] Guida pratica alla valutazione dell’ambiente ventoso degli edifici

Una risorsa per professionisti con checklist per le commissioni di valutazione. Disponibile in PDF.

Compromesso tra profondità d’indagine e risoluzione in funzione della frequenza dell’antenna GPR
BLOG2025.06.12

Cosa hanno trovato le indagini GPR, e cosa non hanno trovato

Comprendere i limiti di risoluzione delle indagini geofisiche e come combinarle con i sondaggi geognostici.

Come una bozza generata dall’AI supera la verifica e viene resa definitiva con la firma del responsabile tecnico
BLOG2025.04.17

Chi firma un rapporto scritto dall’AI?

Più cresce l’automazione, più chiara deve diventare la responsabilità.

Vuole migliorare il Suo
flusso di lavoro di analisi?

Ci descriva il metodo di analisi attuale e i colli di bottiglia: Le indicheremo le direzioni di miglioramento. Possiamo anche supportare lo sviluppo di competenze interne.