10.000 de imobile cu etaj construite la Braşov înainte de 1977: Cum se vor comporta la următorul cutremur?

Universitatea Transilvania din Braşov (UNITBV) este parteneră într-un proiect european de anvergură dedicat evaluării comportamentului seismic al clădirilor, printr-un instrument digital bazat pe inteligenţă artificială, dezvoltat de echipa de cercetare implicată în proiect. Este vorba despre IM4STEM – „Intelligent Methods for Structures, Elements and Materials”, un proiect finanţat de Uniunea Europeană cu parteneri din şapte ţări europene.
Rezultatele obţinute în cadrul proiectului au fost deja valorificate în publicaţii ştiinţifice internaţionale – peste 20 de articole ştiinţifice publicate în jurnale cu factor de impact şi prezentate la conferinţe internaţionale.

Noutatea majoră: evaluare vizuală rapidă a clădirilor, capabilă să previzioneze comportamentul  
Noutatea majoră adusă de proiect este o aplicaţie de evaluare vizuală rapidă a clădirilor, capabilă să previzioneze comportamentul unei structuri în cazul unei acţiuni seismice.
Practic, pe baza unor imagini şi a unor parametri structurali introduşi de utilizator, aplicaţia estimează gradul probabil de avariere („damage grade prediction„) pe care o clădire l-ar putea suferi în urma unui cutremur, folosind algoritmi de învăţare automată.

O tehnologie folosită deja în post-cutremur
Implicarea Universităţii Transilvania din Braşov în acest proiect european este coordonată de conferenţiarul universitar doctor inginer Dorin Radu, cadru didactic al Facultăţii de Construcţii din cadrul UNITBV. Cu o activitate de cercetare orientată spre inginerie structurală, evaluarea integrităţii construcţiilor şi tehnologii digitale aplicate în construcţii, Dorin Radu conduce echipa braşoveană care contribuie la dezvoltarea şi validarea instrumentelor de evaluare seismică realizate în cadrul IM4STEM, aducând expertiza universităţii braşovene într-un consorţiu internaţional dedicat siguranţei construcţiilor.
„Această abordare se aliniază tendinţei globale din ingineria seismică, unde cercetătorii recunosc tot mai mult utilitatea instrumentelor digitale:  după un cutremur, este esenţial 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 şi poate dura luni de zile după dezastru, motiv pentru care tehnicile de machine learning şi deep learning pot fi aplicate ca instrument pentru o evaluare mai rapidă a avariilor — exact direcţia în care IM4STEM aduce o contribuţie concretă”, spune conferenţiarul doctor inginer Dorin Radu, de la Facultatea de Construcţii a Universităţii Transilvania din Braşov, cel care coordonează echipa de cercetare a UNITBV care participă la acest proiect.

Un instrument complementar pentru strategia deja lansată de Ministerul Dezvoltării
Braşovul se află într-o zonă expusă riscului seismic, iar numărul imobilelor multietajate de locuinţe (blocuri şi clădiri colective) construite înainte de anul 1977 este de aproape 10.000 de imobile. 
La nivel naţional, autorităţile 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 influenţează semnificativ riscul seismic asociat unei clădiri şi necesită colectarea de informaţii prin inspecţie în teren a fiecărei clădiri.
Mai mult, statul român a mers deja în această direcţie la nivel administrativ:  Ministerul Dezvoltării a lansat o platformă informatică pentru evaluarea vizuală rapidă a clădirilor cu vulnerabilitate seismică, care vine în sprijinul autorităţilor, dar şi al tuturor entităţilor care deţin clădiri. Într-un asemenea context, aplicaţia dezvoltată în cadrul IM4STEM vine ca un instrument complementar, capabil să aducă un plus de precizie şi rapiditate procesului de evaluare, prin combinarea inspecţiei vizuale cu predicţia automată a gradului de avariere.

Nu doar pentru Braşov
Un aspect esenţial subliniat de echipa de cercetare este acela că aplicaţia nu este limitată la un singur oraş sau la o singură tipologie constructivă. Algoritmii de învăţare automată din spatele instrumentului au fost antrenaţi şi validaţi pe seturi de date provenite din zone afectate de cutremure semnificative din Europa, ceea ce face ca soluţia să poată fi adaptată şi aplicată clădirilor din mai multe regiuni ale României, oriunde există un fond construit expus riscului seismic.

Cu ce bază de date a fost antrenat AI-ul
Robusteţea modelelor de predicţie 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 informaţii din zona Petrinja, Croaţia, 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 Kahramanmaraş, Turcia, zonă lovită în februarie 2023 de două cutremure (Mw7.8 şi Mw7.7) care au provocat pagube extinse mai multor oraşe. Cercetătorii implicaţi în proiecte conexe IM4STEM au realizat, de altfel, analize detaliate ale clădirilor afectate:  cutremurele din Kahramanmaraş din 2023 au provocat avarii structurale fără precedent în sud-estul Turciei, evidenţiind necesitatea critică a evaluării rapide post-dezastru, printr-o analiză comparativă a 207 clădiri din beton armat, localizate în Adıyaman, Hatay şi Kahramanmaraş. Din analiza acestor structuri, 11,1% au fost catalogate ca puternic avariate, 34,3% ca urmând a fi demolate, iar 54,6% ca prăbuşite — un set de date extrem de valoros pentru antrenarea şi validarea algoritmilor de predicţie a gradului de avariere dezvoltaţi în cadrul proiectului.
Aceste seturi de date, provenite din contexte seismice şi constructive diferite — Europa Centrală şi Anatolia — oferă aplicaţiei IM4STEM o capacitate sporită de generalizare, esenţială pentru ca instrumentul să poată fi utilizat cu încredere şi pe clădiri din România, indiferent de regiune.
Proiectul IM4STEM confirmă, o dată în plus, rolul Universităţii Transilvania din Braşov ca actor activ în cercetarea europeană aplicată, cu rezultate concrete care pot contribui direct la creşterea siguranţei fondului construit atât din Braşov, cât şi din întreaga ţară. Detaliile proiectului sunt publicate pe im4stem.eu. (BizBraşov.ro)