E se un algoritmo potesse sapere in anticipo che il tetto di un appartamento popolare sta per cedere, o che un impianto di riscaldamento è prossimo al collasso? Non è fantascienza: ci stanno lavorando i ricercatori dell’Università di Cambridge, in collaborazione con le amministrazioni locali della città e del distretto di South Cambridgeshire.
Il progetto punta a sviluppare uno strumento di IA capace di analizzare i dati di migliaia di abitazioni pubbliche e assegnare a ciascuna un punteggio di rischio. Il sistema incrocia tre tipologie di informazioni: immagini termiche satellitari per rilevare dispersioni di calore, certificati di prestazione energetica e i registri dei contatti tra inquilini e uffici comunali. Il risultato confluisce in una dashboard con una mappa interattiva delle zone più a rischio. «È solo un punto di partenza, ma speriamo possa essere replicato in tutto il paese», spiega la professoressa Ronita Bardhan, che guida la ricerca.
A fare eco alle sue parole è Peter Campbell, responsabile degli alloggi di South Cambridgeshire: «Oggi interveniamo solo quando qualcosa si rompe. Con questo strumento potremmo finalmente anticipare i problemi». Perché un danno, spesso, non resta isolato: si propaga, si aggrava, coinvolge altre parti dell’abitazione — e soprattutto le persone che ci vivono.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (22/06/2026).
