Cercetătorii de la Facultatea de Construcții a Universității Transilvania din Brașov, împreună cu parteneri din alte 7 țări, au dezvoltat o aplicație care evalueză „riscul probabil de avariere” al clădirilor în cazul unor cutremure, înainte de producerea acestora.
Universitatea Transilvania din Brașov (UNITBV) este parteneră într-un proiect european de anvergură dedicat evaluării comportamentului seismic al clădirilor, printr-un instrument digital bazat pe inteligență artificială, dezvoltat de echipa de cercetare implicată în proiect. Este vorba despre IM4STEM – „Intelligent Methods for Structures, Elements and Materials”, un proiect finanțat de Uniunea Europeană cu parteneri din șapte țări europene.
Rezultatele obținute în cadrul proiectului au fost deja valorificate în publicații științifice internaționale – peste 20 de articole științifice publicate în jurnale cu factor de impact și prezentate la conferințe internaționale.
Noutatea majoră adusă de proiect este o aplicație de evaluare vizuală rapidă a clădirilor, capabilă să previzioneze comportamentul unei structuri în cazul unei acțiuni seismice.
Practic, pe baza unor imagini și a unor parametri structurali introduși de utilizator, aplicația estimează gradul probabil de avariere („damage grade prediction„) pe care o clădire l-ar putea suferi în urma unui cutremur, folosind algoritmi de învățare automată.
Implicarea Universității Transilvania din Brașov în acest proiect european este coordonată de conferențiarul universitar doctor inginer Dorin Radu, cadru didactic al Facultății de Construcții din cadrul UNITBV. Cu o activitate de cercetare orientată spre inginerie structurală, evaluarea integrității construcțiilor și tehnologii digitale aplicate în construcții, Dorin Radu conduce echipa brașoveană care contribuie la dezvoltarea și validarea instrumentelor de evaluare seismică realizate în cadrul IM4STEM, aducând expertiza universității brașovene într-un consorțiu internațional dedicat siguranței construcțiilor.
„Această abordare se aliniază tendinței globale din ingineria seismică, unde cercetătorii recunosc tot mai mult utilitatea instrumentelor digitale: după un cutremur, este esențial să se evalueze nivelul de pericol pe care l-au suferit clădirile, astfel încât oamenii să poată evita structurile nesigure, iar structura post-seismică trebuie restaurată printr-o analiză corectă a avariilor. Totodată, evaluarea manuală este consumatoare de timp și poate dura luni de zile după dezastru, motiv pentru care tehnicile de machine learning și deep learning pot fi aplicate ca instrument pentru o evaluare mai rapidă a avariilor — exact direcția în care IM4STEM aduce o contribuție concretă”, spune conferențiarul doctor inginer Dorin Radu, de la Facultatea de Construcții a Universității Transilvania din Brașov, cel care coordonează echipa de cercetare a UNITBV care participă la acest proiect.
Brașovul se află într-o zonă expusă riscului seismic, iar numărul imobilelor multietajate de locuințe (blocuri și clădiri colective) construite înainte de anul 1977 este de aproape 10.000 de imobile. La nivel național, autoritățile au recunoscut deja necesitatea unor instrumente de evaluare vizuală rapidă: potrivit reglementărilor tehnice în vigoare, evaluarea vizuală rapidă este o procedură care ia în considerare un număr limitat de parametri ce influențează semnificativ riscul seismic asociat unei clădiri și necesită colectarea de informații prin inspecție în teren a fiecărei clădiri.
Mai mult, statul român a mers deja în această direcție la nivel administrativ: Ministerul Dezvoltării a lansat o platformă informatică pentru evaluarea vizuală rapidă a clădirilor cu vulnerabilitate seismică, care vine în sprijinul autorităților, dar și al tuturor entităților care dețin clădiri. Într-un asemenea context, aplicația dezvoltată în cadrul IM4STEM vine ca un instrument complementar, capabil să aducă un plus de precizie și rapiditate procesului de evaluare, prin combinarea inspecției vizuale cu predicția automată a gradului de avariere.
Un aspect esențial subliniat de echipa de cercetare este acela că aplicația nu este limitată la un singur oraș sau la o singură tipologie constructivă. Algoritmii de învățare automată din spatele instrumentului au fost antrenați și validați pe seturi de date provenite din zone afectate de cutremure semnificative din Europa, ceea ce face ca soluția să poată fi adaptată și aplicată clădirilor din mai multe regiuni ale României, oriunde există un fond construit expus riscului seismic.
Robustețea modelelor de predicție dezvoltate în IM4STEM se bazează pe integrarea unor date reale, provenite din evenimente seismice majore recente.
Pe de-o parte, echipele de cercetare au valorificat informații din zona Petrinja, Croația, afectată în decembrie 2020 de cutremurul de M6.4 care a produs pagube semnificative asupra clădirilor din regiune. Pe de altă parte, un set consistent de date a fost preluat din regiunea Kahramanmaraș, Turcia, zonă lovită în februarie 2023 de două cutremure (Mw7.8 și Mw7.7) care au provocat pagube extinse mai multor orașe. Cercetătorii implicați în proiecte conexe IM4STEM au realizat, de altfel, analize detaliate ale clădirilor afectate: cutremurele din Kahramanmaraș din 2023 au provocat avarii structurale fără precedent în sud-estul Turciei, evidențiind necesitatea critică a evaluării rapide post-dezastru, printr-o analiză comparativă a 207 clădiri din beton armat, localizate în Adıyaman, Hatay și Kahramanmaraș. Din analiza acestor structuri, 11,1% au fost catalogate ca puternic avariate, 34,3% ca urmând a fi demolate, iar 54,6% ca prăbușite — un set de date extrem de valoros pentru antrenarea și validarea algoritmilor de predicție a gradului de avariere dezvoltați în cadrul proiectului.
Aceste seturi de date, provenite din contexte seismice și constructive diferite — Europa Centrală și Anatolia — oferă aplicației IM4STEM o capacitate sporită de generalizare, esențială pentru ca instrumentul să poată fi utilizat cu încredere și pe clădiri din România, indiferent de regiune.
Proiectul IM4STEM confirmă, o dată în plus, rolul Universității Transilvania din Brașov ca actor activ în cercetarea europeană aplicată, cu rezultate concrete care pot contribui direct la creșterea siguranței fondului construit atât din Brașov, cât și din întreaga țară.
