Immagine copertina generata con l’intelligenza artificiale
La fibra ottica utilizzata per le telecomunicazioni può diventare uno strumento per controllare lo stato di ponti, ferrovie, condotte e altre infrastrutture. È la soluzione sviluppata da Folium Sensing, startup indiana incubata presso l’IIT Madras, che combina luce laser e machine learning per individuare anomalie lungo reti già esistenti. L’obiettivo è rendere il monitoraggio più esteso e tempestivo, senza dover installare sensori alimentati lungo ogni tratto da sorvegliare.
Dalle telecomunicazioni al monitoraggio delle infrastrutture
Fondata nel 2024 e con sede all’IIT Madras Research Park, a Chennai, Folium Sensing nasce da oltre vent’anni di ricerca condotta nell’ambiente universitario. La startup punta a sfruttare i cavi in fibra ottica già posati per le comunicazioni, trasformandoli in una rete di rilevamento capace di raccogliere informazioni sulle condizioni delle strutture circostanti.
Il vantaggio è particolarmente rilevante per le infrastrutture lineari, come ferrovie, ponti e tubazioni, che possono estendersi per decine di chilometri. Secondo l’amministratore delegato e cofondatore Sanidhya Chaturvedi, la tecnologia può rilevare suoni, variazioni di temperatura e deformazioni lungo cavi che superano i 100 chilometri, utilizzando apparecchiature collegate a una sola estremità. In questo modo, il sistema riduce la necessità di installare dispositivi alimentati in ogni punto della rete.
Come funziona la tecnologia laser di Folium Sensing
Il funzionamento si basa sull’invio di impulsi laser attraverso la fibra ottica. Quando il cavo viene sollecitato, una parte della luce si disperde e ritorna verso la sorgente. Analizzando il tempo impiegato dal segnale per rientrare, il sistema riesce a individuare il punto in cui si è verificato il disturbo.
La luce di ritorno contiene informazioni differenti a seconda del fenomeno osservato. La diffusione Rayleigh permette di rilevare i suoni, quella Raman misura la temperatura, mentre la diffusione Brillouin consente di individuare le deformazioni del cavo, comprese le variazioni dovute a tensioni e compressioni. La combinazione di queste misurazioni offre una lettura più articolata delle condizioni delle infrastrutture monitorate.
I segnali raccolti vengono elaborati attraverso sistemi di edge computing, infrastrutture cloud e algoritmi di riconoscimento dei modelli. I filtri eliminano il rumore di fondo, mentre il software individua i cambiamenti insoliti e genera un avviso con la posizione dell’evento, consultabile attraverso un collegamento a Google Maps.
Machine learning e rilevamento delle anomalie
Il machine learning rappresenta una componente centrale della soluzione. I modelli sono stati addestrati su banchi di prova dell’IIT Madras dedicati a condotte, infrastrutture sottomarine, binari ferroviari e ponti. La startup ha inoltre depositato brevetti relativi alla propria tecnologia.
Il sistema è progettato per distinguere eventi diversi, riconoscendo, per esempio, il passaggio di una persona, il rumore di un motore motociclistico, l’attività di un escavatore o una perdita. Chaturvedi riferisce un’accuratezza di circa il 96-97% nel riconoscimento degli eventi su cui l’intelligenza artificiale è stata addestrata. L’identificazione del fenomeno e della sua posizione può aiutare gli operatori a intervenire in modo più mirato.
Dai test alle applicazioni sul campo
Folium Sensing dispone di cinque prodotti, tra cui soluzioni per il rilevamento acustico distribuito (DAS), il monitoraggio della temperatura (DTS) e la misurazione delle deformazioni (DSS). Il sistema DATSS integra tutte e tre le funzionalità. L’azienda commercializza hardware e software rivolgendosi a imprese ed enti pubblici attivi nei settori petrolifero e del gas, della difesa, delle ferrovie e delle infrastrutture.
La tecnologia ha già raggiunto alcune applicazioni concrete. In collaborazione con Forbes Marshall, la startup ha fornito unità DTS per una galleria dell’autostrada Mumbai-Pune. Ha inoltre completato, insieme a TDK Ventures, un progetto per monitorare gli impianti di riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell’aria negli edifici intelligenti.
Altri interventi sono ancora nella fase di prova del concetto: tra questi, il rilevamento delle perdite nelle condotte con GAIL, CPCL e IOCL, il monitoraggio delle miniere con Tata Steel e il controllo dei ponti a Kolkata.
Espansione internazionale e nuovi settori
Folium Sensing non ha ancora raccolto finanziamenti esterni ed è incubata dall’IIT Madras Incubation Cell e da IIT Madras Pravartak Technologies. Nel prossimo anno intende concentrarsi su data center, rilevamento delle intrusioni ai confini, condotte, ferrovie e gallerie.
La prima area geografica su cui punta è il Medio Oriente, dove la società intende collaborare con operatori delle infrastrutture petrolifere e del gas. Successivamente, il piano prevede un’espansione nel Sud-est asiatico e in Africa, prima di rafforzare la presenza negli Stati Uniti, dove l’azienda ha già alcuni clienti. Folium Sensing fa parte della selezione Tech30 2026 di YourStory, dedicata alle startup indiane considerate tra le più promettenti dell’anno e presentata a TechSparks Bengaluru.
Fonte: YourStory
