IL SOFTWARE SEMPRE A TUA DISPOSIZIONE SU OGNI DEVICE.

IL METODO MS® MT RICCI

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3 LIVELLI DI APPROFONDIMENTI PER UN SISTEMA ALL RISK

La valutazione del rischio sismico per edifici e ponti si sviluppa su tre livelli di analisi in un unico sistema all risk. L’analisi comincia con la compilazione di un questionario informativo per il ponte o l’edificio oggetto di analisi e prosegue con un percorso di studio che si snoda negli altri due livelli che comprendono i metodi/software CdA® (Classe di Attenzione Rischi Strutturale, Geologico, Sismico edifici) e i metodi/software MS®I - MS®II ed MS®b.

1) Questionario Informativo (compilazione in modo assistito e su supporto informatico di un questionario mirato) – liv. 1

2) CdA®e (Classe di Attenzione Rischi Strutturale, Geologico, Sismico edifici) - liv. 2

3) CdA®p (Classe di Attenzione Rischi Strutturale, Idrogeologico, Sismico ponti) liv. 2

4) MS®I (vulnerabilità e rischio sismico edifici muratura e cemento armato) - liv. 3a

5) MS®II (vulnerabilità e rischio sismico edifici muratura e cemento armato) - livello 3b

PER CHI È PENSATO QUESTO SOFTWARE?

CONSULENTI

Per settori privati e pubblici, Amministrazioni, Imprese

PUBBLICA AMMINISTRAZIONE

Per diagnosi speditive

GRANDI AZIENDE

Per analisi progetti e patrimoni

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Il software sfrutta un avanzato algoritmo di Machine Learning, per eseguire valutazioni anche su scala territoriale e consente:

ANALISI DATABASE:
descrizione dettagliata di proprietà numeriche e statistiche della base dati del modello.

ANALISI MODELLO:
comaparazione di più algoritmi e analisi inferenziale dei parametri.

ANALISI E VALIDAZIONE DEI RISULTATI: tramite apposite metriche, con grafici di correlazione tra valori reali e valori previsti dal modello.

Il principale obiettivo del software consiste nel creare un database facilmente comprensibile e fruibile, per raccogliere informazioni utili a tutti gli stakeholder.

Il Machine Learning interviene per semplificare, con precisione, le informazioni già in possesso sui due temi per una certa zona geografica, applicando un’approssimazione statistica affidabile sulle zone vicine a quelle prese in esame dalla ricerca, o sulle zone che condividano alcune caratteristiche rispetto alle aree già correttamente mappate.

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