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CodemotionSettembre 8, 2025 3 min di lettura

Quando l’AI sale a bordo: Sistemi mission-critical tra safety e machine learning

Machine learning
safety e machine learning
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Alla Codemotion Milano 2025, Marina Ceccherini e Pasquale Cirillo di Hitachi Rail ci porteranno nel cuore dei sistemi ferroviari, mostrando come safety e AI possano coesistere in un settore dove l’errore non è un’opzione, nel talk “L’evoluzione del software ferroviario distribuito: dai sistemi safety all’AI per la predictive maintenance”.

Hai mai pensato che dietro ogni treno in movimento si nasconde un software che decide quando aprire una porta, attivare un freno, diagnosticare un guasto o gestire il consumo energetico?

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Machine learning

Nel mondo dei trasporti ferroviari, il software è il cuore nascosto che garantisce sicurezza, efficienza e affidabilità. Treni ad alta velocità, metropolitane e veicoli leggeri dipendono da architetture digitali complesse, responsabili del coordinamento, controllo e monitoraggio continuo di tutti gli impianti. 


Un treno = un sistema distribuito ad alta complessità

Un veicolo ferroviario moderno può essere visto come un sistema distribuito: centinaia di unità elettroniche comunicano su una rete Ethernet di bordo. Ogni nodo esegue algoritmi in tempo reale per:

  • controllo trazione e frenatura,
  • gestione degli impianti safety e non-safety relevant,
  • diagnostica e telediagnostica,
  • manutenzione condition-based (CBM),
  • gestione degli I/O di veicolo (attuatori, comandi e sensori).

Questi sistemi si basano su protocolli come TRDP (Train Real-time Data Protocol), che garantisce comunicazioni deterministiche a bassa latenza, e SDTv2, per connessioni sicure e certificate in ottica safety.


Uno sviluppo rigoroso ma aperto all’innovazione

Progettare software ferroviario significa coniugare innovazione tecnologica e rispetto di norme rigorose.

  • Lo sviluppo segue il modello a V secondo la EN50716, che definisce processi e certificazioni.
  • Ogni componente è progettato in conformità ai livelli SIL e agli standard di cybersecurity (IEC 62443).
  • Gli strumenti moderni abilitano agilità e innovazione:
    • CI/CD con Jenkins,
    • Robot Framework per test automatici,
    • MATLAB/Simulink/Stateflow per simulazioni, generazione automatica del codice e test di unità,
    • Doxygen per la documentazione,
    • wxPython per prototipazione rapida,
    • Proxmox per la virtualizzazione,
    • CivetWeb per servizi web embedded.

L’intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva

Oltre ai sistemi di bordo come il TCMS (Train Control and Monitoring System), Hitachi Rail ha sviluppato HMAX, una piattaforma digitale che rivoluziona la manutenzione ferroviaria.

  • HMAX integra i dati provenienti da veicoli, infrastrutture e stazioni.
  • Algoritmi di AI analizzano asset cruciali (ruote, pantografi, scambi…) per individuare anomalie prima che si trasformino in guasti.
  • L’obiettivo: ridurre i costi, aumentare l’efficienza e migliorare la disponibilità dei sistemi.

Grazie a un’architettura flessibile, HMAX può funzionare sia su hardware tradizionale sia in cloud, adattandosi a scenari diversi e integrandosi con processi esistenti.


Perché partecipare a questo talk

Questa sessione è pensata per sviluppatori, system engineer e ingegneri software curiosi di scoprire come le pratiche che usano ogni giorno (CI/CD, test automatici, DevOps, scripting) trovino applicazione in contesti embedded e mission-critical.

Chi parteciperà avrà l’occasione di capire cosa significhi scrivere codice che comanda impianti fisici reali, funziona a 300 km/h e deve essere sempre affidabile.


Conclusione

Il talk di Marina Ceccherini e Pasquale Cirillo a Codemotion Milan 2025 non è solo un approfondimento tecnico, ma un’occasione per toccare con mano come safety e AI possano convivere nel settore ferroviario.

👉 Non perderti questa talk a Codemotion Milan 2025: un appuntamento imperdibile per scoprire come ogni bit possa fare la differenza nel futuro del software ferroviario.

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