7 Ott 2026

AI e calcolo strutturale: dove aiuta l’ingegnere e dove non può sostituire il software

di | postato in: AI e calcoli tecnici, Rubrica AI | 0
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AI e calcolo strutturale sono oggi una combinazione che incuriosisce molti ingegneri e preoccupa altrettanti: un modello linguistico risolve in pochi secondi una trave iperstatica, ma con quale affidabilità? In questo articolo vediamo cosa dicono le NTC 2018 sull’uso dei codici di calcolo, cosa emerge dagli studi pubblicati sugli errori dei modelli linguistici, quali funzioni AI sono già nei software strutturali e dove passa il confine tra supporto e sostituzione.

Postazione di un ingegnere con modello agli elementi finiti e relazione annotata, per un approfondimento su AI e calcolo strutturale

AI e calcolo strutturale: di che cosa parliamo

Quando si parla di intelligenza artificiale applicata alle strutture si mescolano almeno tre cose diverse. La prima sono i modelli linguistici generalisti (ChatGPT, Claude, Gemini) usati per impostare o controllare un calcolo. La seconda sono gli assistenti integrati nei software di calcolo, che aiutano a usare il programma o a produrre la relazione. La terza sono le tecniche di machine learning usate nella ricerca, per esempio per il monitoraggio strutturale o la stima rapida della vulnerabilità su larga scala.

Questo articolo si concentra sulle prime due, perché sono quelle che entrano oggi in uno studio tecnico. E parte da un punto fermo: in Italia il calcolo strutturale non è un’attività libera, è disciplinato da una norma tecnica che dice esplicitamente come vanno usati gli strumenti automatici.

Cosa chiedono le NTC 2018 sui codici di calcolo

Il capitolo 10.2 delle Norme tecniche per le costruzioni (DM 17 gennaio 2018) stabilisce che, quando l’analisi strutturale e le verifiche sono condotte con l’ausilio di codici di calcolo automatico, il progettista deve controllare l’affidabilità dei codici utilizzati e verificare l’attendibilità dei risultati ottenuti.

Affidabilità del codice

Il progettista deve esaminare la documentazione del software: basi teoriche, algoritmi, campi d’impiego, casi prova risolti e commentati, con i relativi file di input. Un software di calcolo strutturale commerciale fornisce questa documentazione; un modello linguistico generalista no. Non esiste un manuale che dica con quale algoritmo ChatGPT calcola un momento d’incastro, né casi prova validati: il modello produce una risposta probabilistica che può cambiare da un tentativo all’altro.

Attendibilità dei risultati e giudizio motivato

Spetta al progettista sottoporre i risultati a controlli che ne comprovino l’attendibilità, anche con calcoli semplificati, ed esprimere un giudizio motivato di accettabilità. La Circolare 7/2019, al punto C10.2.1, aggiunge che la relazione di calcolo deve garantire leggibilità, corretta interpretazione e riproducibilità, con l’identificazione del codice usato (titolo, autore, versione). Un risultato che non è riproducibile per definizione non soddisfa questo requisito.

Il risultato pratico è chiaro: un LLM generalista non può essere il codice di calcolo di una relazione strutturale. Può però essere uno strumento di controllo, di ragionamento e di produttività attorno al calcolo, purché il risultato numerico venga sempre da un solutore documentato o da un calcolo manuale verificabile. Sulla classificazione degli interventi sulle costruzioni esistenti, tema in cui il giudizio del progettista è centrale, si veda il nostro approfondimento su intervento locale, miglioramento e adeguamento sismico secondo le NTC 2018.

Quanto sbagliano i modelli linguistici: cosa dicono gli studi

Negli ultimi due anni sono usciti diversi lavori che hanno messo alla prova i modelli linguistici su problemi di statica e di progettazione strutturale. I numeri vanno letti con cautela, perché i test sono diversi e alcuni sono preprint non ancora sottoposti a revisione, ma la tendenza è coerente.

Problemi di statica

Uno studio dell’Università di Canterbury e della Cornell University (arXiv, febbraio 2025) ha confrontato ChatGPT con studenti del primo anno su esercizi di statica: un GPT personalizzato ha raggiunto l’82% di risposte corrette, GPT-4o circa il 70% e o1-preview circa il 65%, contro il 75-81% degli studenti. Gli errori tipici riguardavano lo scambio tra trazione e compressione nelle aste delle travature reticolari, anche con valori numerici corretti, la scomposizione di forze inclinate, le convenzioni di segno e la lettura errata dei disegni.

Un preprint del 2026 dell’University of Indianapolis ha trovato che ChatGPT-5 risolve correttamente il 100% dei problemi formulati solo a testo, ma scende al 68% quando c’è un disegno e al 40% sui problemi a più passaggi. Gli autori concludono che il limite principale è il ragionamento in più passaggi, più che il riconoscimento delle immagini.

Iperstatiche e cemento armato

Su STRUCTURE Magazine (dicembre 2025) due ingegneri hanno sottoposto GPT-5 in tre varianti a cinque problemi iperstatici con tre tentativi ciascuno: il modello a volte fornisce il risultato corretto, ma spesso sbaglia anche ripetendo la domanda. Gli autori attribuiscono il problema al fatto che il modello ragiona in modo probabilistico e non esegue un calcolo deterministico.

Uno studio della Dankook University pubblicato il 22 settembre 2026 sull’International Journal of Concrete Structures and Materials ha valutato GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet in 1.200 prove di progetto di travi in cemento armato: circa il 37% di risultati corretti con una richiesta semplice, circa l’88-90% con un prompt strutturato e un’architettura ad agenti. Gli errori tipici erano parametri inventati (una tensione di snervamento diversa da quella fornita), dati omessi come l’altezza utile e verifiche saltate, in particolare quella a taglio.

Cosa ci dicono questi numeri

Anche nel caso migliore, un errore su dieci in un progetto di trave non è accettabile in una relazione firmata. E soprattutto gli errori non sono casuali: sono errori di segno, di dati di input, di passaggi omessi. Sono esattamente gli errori che un controllo superficiale non vede.

Funzioni AI nei software di calcolo strutturale

Diverso è il discorso per gli assistenti integrati nei software strutturali, che lavorano attorno a un solutore documentato.

Software Funzione AI Cosa fa Stato
Dlubal (RFEM 6, RSECTION) Dlubal CALC e assistente Mia Richieste in linguaggio naturale collegate al solutore, relazione; assistenza 24/7 Presentato ad aprile 2026, disponibile secondo il forum ufficiale (agosto 2026)
Tekla Structural Designer Trimble Assistant Chat di supporto tecnico sull’uso del programma, non esegue calcoli Rilasciato dalla 2025 SP2
Gruppo Nemetschek (SCIA) AI Assistant Annunciato a BAU 2025 per Archicad e BIMx, estensione agli altri marchi Nessuna funzione specifica SCIA documentata
CSI ETABS/SAP2000, Autodesk Robot – Nessun annuncio ufficiale trovato –
Software italiani (EdiLus, PRO_SAP, CDM Dolmen) – Nessuna funzione AI nei solutori documentata –

Verifica sulle fonti ufficiali al 5 ottobre 2026.

L’approccio di Dlubal CALC è interessante proprio perché coerente con le NTC: il linguaggio naturale serve a impostare il problema, ma il calcolo resta affidato al solutore, il sistema chiede i dati mancanti invece di inventarli e il produttore dichiara che revisione e rilascio professionale restano a carico dell’ingegnere.

Dove l’AI aiuta davvero l’ingegnere strutturista

Ci sono attività in cui un modello linguistico, usato con metodo, fa risparmiare tempo senza intaccare la responsabilità tecnica.

Supporto oggi praticabile

  • Controlli di ordine di grandezza. Chiedere a un LLM una stima rapida del momento massimo di una trave continua e confrontarla con l’output del solutore è un controllo semplificato in più, non un sostituto.
  • Revisione della relazione di calcolo. Verificare che la relazione contenga tutti i capitoli richiesti, che i materiali citati siano coerenti tra testo e tabelle, che le combinazioni dichiarate corrispondano a quelle usate.
  • Ricerca nelle norme e nei documenti. Ritrovare il paragrafo delle NTC o della Circolare su un tema specifico, purché si legga sempre il testo originale.
  • Script e automazioni. Scrivere piccoli script per post-processare i risultati del solutore (estrazione di sollecitazioni, grafici, tabelle), verificandoli su casi noti.
  • Preparazione dei dati di input. Organizzare i carichi, le stratigrafie dei solai, le destinazioni d’uso a partire dai documenti del progetto architettonico.

Attività che restano del progettista

La scelta dello schema statico, la modellazione, l’interpretazione dei risultati, la verifica degli elementi e il giudizio di accettabilità non sono delegabili. Lo stesso vale per l’analisi della costruzione esistente, la scelta del livello di conoscenza e dei fattori di confidenza, la decisione se un intervento sia locale o di miglioramento. Sono valutazioni tecniche che hanno conseguenze dirette anche sul titolo abilitativo e sull’autorizzazione sismica, come mostra la recente giurisprudenza sugli interventi locali e l’autorizzazione sismica dopo il Consiglio di Stato n. 6570/2026.

Un esempio pratico: controllo di un solaio

Prendiamo un caso frequente in uno studio del Vastese: un solaio in latero-cemento da verificare per un cambio di destinazione d’uso da residenziale a ufficio aperto al pubblico. Il flusso corretto con l’AI potrebbe essere questo:

  1. il tecnico raccoglie i dati (luci, stratigrafia, armature da saggi o da progetto originario) e li riporta in un foglio di input;
  2. il calcolo viene eseguito con il software strutturale abituale o con un calcolo manuale documentato;
  3. un LLM viene usato per un controllo indipendente dell’ordine di grandezza del momento e del taglio, fornendo esplicitamente tutti i dati e chiedendo di mostrare i passaggi;
  4. se i due risultati divergono oltre una soglia prefissata (per esempio il 10%), si cerca l’errore; non si sceglie il risultato più favorevole;
  5. il modello linguistico può poi essere usato per controllare la completezza della relazione rispetto all’indice previsto.

In questo schema l’AI non produce nessun numero che finisca nella relazione: produce controlli e segnalazioni che il progettista valuta.

Vantaggi

Usata come strumento di controllo, l’AI aggiunge un livello di verifica a basso costo, utile soprattutto negli studi piccoli dove manca un secondo ingegnere che rilegga i calcoli. Accelera la parte documentale (relazione, tabelle, schede materiali) e la ricerca normativa. Gli assistenti integrati nei software strutturali, inoltre, abbassano la curva di apprendimento dei programmi più complessi.

Limiti e criticità

Il primo limite è l’assenza di riproducibilità: la stessa domanda può dare risultati diversi. Il secondo è la tendenza a riempire i dati mancanti con valori plausibili ma inventati, come mostrato dallo studio sulle travi in cemento armato. Il terzo è la lettura dei disegni, ancora debole quando lo schema statico è dato in forma grafica. Il quarto riguarda la riservatezza: caricare relazioni geologiche, progetti o dati del committente su servizi in cloud richiede di verificare le condizioni d’uso e il trattamento dei dati.

Responsabilità professionale e quadro normativo

La Legge 132/2025 consente l’uso dell’AI nelle professioni intellettuali solo per attività strumentali e di supporto, con prevalenza del lavoro intellettuale, e impone l’informativa al cliente. Il CNI, con la circolare n. 343 del 9 ottobre 2025, ha fornito modelli di informativa; il documento CNI-C3I della stessa data cita espressamente i calcoli strutturali tra gli usi possibili e ricorda che la responsabilità intellettuale e decisionale rimane al professionista, segnalando anche possibili problemi di copertura assicurativa in caso di uso non dichiarato.

Il nuovo codice deontologico degli ingegneri, approvato con delibera CNI n. 441 del 23 giugno 2026, all’articolo 13 stabilisce che l’AI non può sostituire l’autonomia e l’indipendenza di giudizio dell’ingegnere e che il ricorso all’AI non è mai un’esimente.

Quanto all’AI Act europeo, un assistente o un modello linguistico usato nella progettazione strutturale non rientra di per sé tra i sistemi ad alto rischio elencati nell’Allegato III, che riguarda la gestione di infrastrutture critiche e reti. Il Regolamento (UE) 2026/1744 ha inoltre rinviato gli obblighi per i sistemi ad alto rischio al dicembre 2027 e all’agosto 2028. Restano gli obblighi generali di trasparenza e di alfabetizzazione sull’AI.

Conclusioni

AI e calcolo strutturale possono convivere, ma con ruoli precisi. Le NTC 2018 chiedono codici documentati, risultati riproducibili e un giudizio motivato del progettista: requisiti che un modello linguistico generalista non soddisfa come strumento di calcolo, ma che non impediscono di usarlo come strumento di controllo, documentazione e produttività. Gli studi pubblicati mostrano miglioramenti rapidi, ma anche errori sistematici su segni, dati di input e verifiche omesse. Chi deve affrontare un intervento strutturale su un edificio esistente, dalla verifica di un solaio alla pratica sismica, può rivolgersi al nostro studio per le pratiche edilizie e sismiche a San Salvo e Vasto.

Domande frequenti

Posso usare ChatGPT per il calcolo strutturale di una relazione da depositare?

No come codice di calcolo. Le NTC 2018 al capitolo 10.2 richiedono codici documentati e risultati verificabili e riproducibili. Un modello linguistico può essere usato per controlli di ordine di grandezza o per la revisione della relazione, non per produrre i risultati.

Quali errori fanno più spesso i modelli linguistici nei calcoli strutturali?

Gli studi pubblicati segnalano scambi tra trazione e compressione, errori di segno, scomposizione errata delle forze, parametri inventati al posto di quelli forniti, dati omessi e verifiche saltate, come quella a taglio.

I software di calcolo strutturale hanno già funzioni AI?

Alcuni sì, ma come assistenti: Dlubal ha presentato Dlubal CALC e l’assistente Mia collegati a RFEM 6, Tekla Structural Designer integra Trimble Assistant per il supporto. Nei principali software italiani non risultano funzioni AI documentate nei solutori.

Se uso l’AI per controllare un calcolo devo dirlo al committente?

Sì. La Legge 132/2025 prevede l’informativa al cliente sull’uso di sistemi di intelligenza artificiale e il nuovo codice deontologico degli ingegneri ne fa un obbligo deontologico preventivo.

Un software strutturale con AI è un sistema ad alto rischio per l’AI Act?

Di per sé no: l’Allegato III dell’AI Act riguarda la gestione di infrastrutture critiche e reti, non la progettazione degli edifici. Restano comunque gli obblighi generali di trasparenza e alfabetizzazione.

Fonti

Ing. Marco Sabatini
Autore

Ing. Marco Sabatini

Ingegnere civile e ambientale, iscritto all’Ordine degli Ingegneri della Provincia di Chieti

Titolare dello Studio Tecnico Sabatini di San Salvo (CH), si occupa ogni giorno di pratiche edilizie (CILA, SCIA, permessi di costruire, sanatorie), coordinamento della sicurezza nei cantieri (CSP e CSE ai sensi del D.Lgs. 81/2008), certificazione energetica APE, impianti fotovoltaici e pratiche catastali tra Vasto, San Salvo e la provincia di Chieti. Sul portale scrive di normativa, sentenze e tecnologie per l’edilizia partendo dai casi reali dello studio: ogni articolo è verificato sulle fonti ufficiali e riporta i riferimenti normativi.

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