{"id":1780,"date":"2026-05-05T10:44:53","date_gmt":"2026-05-05T08:44:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/?p=1780"},"modified":"2026-05-05T10:49:48","modified_gmt":"2026-05-05T08:49:48","slug":"reliability-based-design-in-large-geotechnical-structures-applications-to-tunnel-linings-and-retaining-systems-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/2026\/05\/05\/reliability-based-design-in-large-geotechnical-structures-applications-to-tunnel-linings-and-retaining-systems-2\/","title":{"rendered":"Applicazioni dell\u2019Intelligenza Artificiale nella Geotecnica: Integrazione tra Modelli Fisici e Data-Driven per la Predizione e il Monitoraggio dei Fenomeni Deformativi"},"content":{"rendered":"\n<p><strong style=\"font-style: italic;\">INGENIO del 04 Maggio 20<\/strong><strong><em>26<\/em><\/strong><em><strong>, Imready Srl &#8211; RSM<\/strong> &#8211;<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color\" style=\"color:#3776db\"><a href=\"https:\/\/www.ingenio-web.it\/articoli\/applicazioni-di-ia-nella-geotecnica-integrazione-tra-modelli-fisici-e-data-driven-per-la-predizione-e-il-monitoraggio-dei-fenomeni-deformativi\/\" title=\"\">M. Chiarelli &#8211; Applicazioni dell\u2019Intelligenza Artificiale nella Geotecnica: Integrazione tra Modelli Fisici e Data-Driven per la Predizione e il Monitoraggio dei Fenomeni Deformativi<\/a><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-fill\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/M.Chiarelli-Applicazioni-dellIntelligenza-Artificiale-nella-Geotecnica.pdf\">Download<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><strong>ABSTRACT<\/strong><br>L\u2019intelligenza artificiale (IA) rappresenta uno strumento emergente per affrontare la complessit\u00e0 dei problemi geotecnici, caraterizzati da forte non linearit\u00e0 e incertezza, dovuta alla variabilit\u00e0 naturale dei terreni e alla difficolt\u00e0 di acquisire dati rappresentativi. In questo contesto, l\u2019intelligenza artificiale rappresenta uno strumento prometente per estrarre informazioni significative da grandi moli di dati e migliorare le capacit\u00e0 previsionali.<br>L\u2019adozione di tecniche di machine learning (ML) e deep learning (DL) consente di affiancare ai modelli deterministici tradizionali approcci basati sui dati, capaci di cogliere relazioni complesse non facilmente modellabili con metodi classici.<br>Il presente lavoro integra approcci fisici e data-driven nella predizione dei cedimenti, nella classificazione dei terreni e nell\u2019analisi dei dati di monitoraggio. Viene sviluppato un caso studio quantitativo relativo a un versante instabile monitorato tramite interferometria SAR (InSAR) e modellato mediante reti neurali ricorrenti. L\u2019approccio ibrido proposto consente una riduzione significativa dell\u2019errore previsionale rispeto ai modelli tradizionali e un miglioramento dell\u2019interpretazione dei fenomeni con una conseguenziale maggiore capacit\u00e0 di anticipare eventi critici.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong><em>Please download the complete PDF file by clicking the button above.<\/em><\/strong><br><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>References<\/strong><br><br>1) <strong>Chiarelli, M., (2026)<\/strong>. Reliability \u2013 Based Design in Large Geotechnical Structures: Applications to Tunnel Linings and Retaining Systems \u2013 INGENIO del 19 Marzo 2026, Imready Srl \u2013 RSM.<br><br>2) <strong>Chiarelli, M., (2025)<\/strong>. Innovazioni tecnologiche nella stabilizzazione dei pendii: modelli costitutivi e simulazioni numeriche &#8211; INGENIO del 01 Luglio 2025, Imready Srl \u2013 RSM.<br><br>3) <strong>Chiarelli, M., (2025)<\/strong>. L\u2019impiego della geofisica e del remote sensing nel monitoraggio dei fenomeni franosi: stato dell\u2019arte, sviluppi recenti e prospettive future &#8211; INGENIO del 18 Settembre 2025, Imready Srl \u2013 RSM.<br><br>4) <strong>Chiarelli, M., (2024)<\/strong>. Laser interferometry for landslide monitoring: data interpretation and early warning applications. Remote Sensing in Geotechnical Engineering, 8(2), 89\u2013110.<br><br>5) <strong>Chiarelli, M., (2024)<\/strong>. Data-driven and physics-based integration for slope stability assessment. Engineering Geology, 325, 107210.<br><br>6) <strong>Chiarelli, M., (2023)<\/strong>. Satellite InSAR analysis for slow-moving landslides: interpretation and modelling. Landslides, 20(5), 1123\u20131138.<br><br>7) <strong>Chiarelli, M., (2022)<\/strong>. Integrated monitoring of slope instability using terrestrial laser interferometry and remote sensing techniques. Engineering Geology Applications Journal, 12(3), 145\u2013162.<br><br>8) <strong>Chiarelli, M., (2021)<\/strong>. Cedimenti differenziali del terreno di fondazione e danni agli edifici \u2013 INGENIO web del 21 Aprile 2021, Imready Srl \u2013 RSM.<br><br>9) <strong>Chiarelli, M., (2009)<\/strong>. L\u2019Arte del costruire gallerie \u2013 Editrice | Uni Service, Trento, 2009 ISBN: 978-88-6178-323-2.<br><br>10) Guerricchio, A., <strong>Chiarelli, M.<\/strong>, et al., (<strong>2006<\/strong>). High precision GPS monitoring of landslides. Geophysical Research Abstracts, Vol. 8, 10225, 2006.<br><br>11) Biot, M.A. (1941). General theory of three-dimensional consolidation. Journal of Applied Physics, 12, 155\u2013164.<br><br>12) Fengnian Chang, Shaochun Dong, Hongwei Yin, Xiao Ye, Zhenyun Wu, Wei Zhang, Honghu Zhu, (2024). Unravelling long-term spatiotemporal deformation and hydrological triggers of slow-moving reservoir landslides with multi-platform SAR data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Volume 135, December 2024, 104301.<br><br>13) Zhang, D., Wang, L., et al. (2022). Application of artificial intelligence in geotechnical engineering: A state-of-the-art review. Earth-Science Reviews, 228, 103991.<br><br>14) Chen, H., Zhang, L., Chang, D.S. (2020). Hybrid machine learning model for landslide prediction. Landslides, 17, 103\u2013117.<br><br>15) Bui, D.T., Tsangaratos, P., Nguyen, V.T., et al. (2020). Machine learning methods for landslide susceptibility modelling. Engineering Geology, 275, 105713.<br><br>16) Hochreiter, S., Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735\u20131780.<br><br>17) Huang, F., Huang, J., Jiang, S., Zhou, C. (2017). Landslide displacement prediction using LSTM. Engineering Geology, 221, 1\u201310.<br><br>18) Kratzert, F., Klotz, D., Brenner, C., et al. (2018). Rainfall\u2013runoff modelling using LSTM networks. Hydrology and Earth System Sciences, 22, 6005\u20136022.<br><br>19) Raissi, M., Perdikaris, P., Karniadakis, G.E. (2019). Physics-informed neural networks: A deep learning framework. Journal of Computational Physics, 378, 686\u2013707.<br><br>20) Tartakovsky, A.M., et al. (2020). Physics-informed deep neural networks for subsurface flow modelling. Water Resources Research, 56.<br><br>21) Giordan, D., Allasia, P., Manconi, A., et al. (2013). Morphological evolution of the Montaguto landslide. Geomorphology, 187, 61\u201379.<br><br>22) Ferrigno, F., Gigli, G., Intrieri, E., Casagli, N. (2017). GB-InSAR monitoring of the Montaguto landslide. Natural Hazards and Earth System Sciences, 17, 845\u2013860.<br><br>23) Di Maio, C., Vassallo, R., Vallario, M. (2018). Geotechnical characterization of the Montaguto earthflow. Engineering Geology, 239, 1\u201312.<br><br>24) Guerriero, L., Revellino, P., Grelle, G., et al. (2013). Landslide reactivation mechanisms. Italian Journal of Engineering Geology and Environment.<br><br>25) Ferretti, A., Prati, C., Rocca, F. (2001). Permanent scatterers in SAR interferometry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 39(1), 8\u201320.<br><br>26) Hooper, A., Segall, P., Zebker, H. (2007). Persistent scatterer InSAR for crustal deformation. Journal of Geophysical Research, 112(B7).<br><br>27) Crosetto, M., Monserrat, O., Cuevas-Gonz\u00e1lez, M., Devanth\u00e9ry, N., Crippa, B. (2016). Persistent Scatterer Interferometry: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 115, 78\u201389.<br><br>28) Wasowski, J., Bovenga, F. (2014). 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Questi modelli permettono di rappresentare l\u2019evoluzione del comportamento meccanico del terreno durante le fasi di caricamento, scarico e collasso, offrendo un supporto prezioso alla progettazione di opere di stabilizzazione su misura.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1785,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-1780","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog-list-view"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1780","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1780"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1780\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1789,"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1780\/revisions\/1789"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1785"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1780"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1780"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.chiarellimassimo.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1780"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}