Scuola Dottorale
Alberto Aglietti
alberto.aglietti@unifi.it
dottorato
Architettura, progetto, conoscenza e salvaguardia del patrimonio culturale
curriculum
Rilievo e Rappresentazione dell'Architettura e dell'Ambiente
ciclo
XXXVIII
Ingegnere e Dottorando in Architettura, progetto, conoscenza e salvaguardia del patrimonio culturale. Si forma presso la Scuola di Ingegneria dell’Università di Firenze, dove si laurea con lode discutendo la tesi dal titolo L’implementazione di un software per la valutazione della sicurezza dei ponti ferroviari nel modello BIM; il caso studio di due ponti storici ancora in uso, relatori Prof. Carlo Biagini e Prof. Francesco Lensi. Dal 2016 al 2022 è prima Assistente poi Direttore Lavori, C.S.P. e C.S.E. per R.F.I. S.p.A.. Tra il 2019 ed il 2020 partecipa per conto di R.F.I. S.p.A. al Gruppo di Lavoro IFC Bridge organizzato dal capitolo italiano di buildingSMART. Attualmente collabora con prof. Carlo Biagini nelle attività del Laboratorio Informatico di Architettura Building Information Modelling (LiABIM).
Interessi scientifici
Cultural Heritage e patrimonio edilizio storico infrastrutturale. Heritage Building Information Modelling (H-BIM). Procedure scan to BIM.
Titolo della tesi
Dal BIM al Digital Twin. Gestione informativa a supporto dei processi decisionali nel ciclo di vita degli edifici
Tutor
Prof. Carlo Biagini
Abstract
Consolidato l’uso del metodo e della tecnologia BIM per le fasi di progettazione e costruzione, si è aperta nel settore AEC una frontiera di sviluppo legata all’implementazione del BIM per la fase di manutenzione e gestione del costruito, incluso il patrimonio culturale (CH).
Gran parte delle risorse spese nell’intero ciclo vita di un edificio sono da imputarsi alla fase di gestione e manutenzione, il Facility Management (FM) cerca di razionalizzare l’utilizzo di queste risorse.
Grazie alla dislocazione di sensori all’interno di un edificio collegati in rete (IoT) è possibile la raccolta di Big-Data che, assieme ai dati geometrici e costitutivi estraibili da un Asset Information Model (AIM) in formato aperto (IFC), possono essere utilizzati come dati di Input per un’intelligenza artificiale (AI), la quale implementata con architetture informatiche che consentono il Machine Learning (ML) ed allenata è in grado di funzionare da supporto decisionale per il gestore dell’edificio.