AI for Resilient Rail Corridors: Critical Freight and Military Mobility
Resilient Rail Capacity for Critical Goods and Military Mobility
Descrizione del progetto
AI for Resilient Rail Corridors: Critical Freight and Military Mobility è un progetto di ricerca sviluppato nell’ambito di un Hosting Commitment di sei mesi presso ERCI – European Railway Clusters Initiative ASBL, dal 1° febbraio al 31 luglio 2026, all’interno del percorso di dottorato in Big Data e Intelligenza Artificiale. L’attività ha indagato il ruolo strategico dei corridoi ferroviari europei nella continuità delle catene di approvvigionamento, nella protezione dei flussi di merci critiche e nel supporto alla mobilità militare.
Il progetto ha affrontato la resilienza ferroviaria come un problema socio-tecnico e decisionale, nel quale infrastrutture fisiche, capacità di trasporto, dati operativi, sistemi digitali, governance e intelligenza artificiale devono operare in modo integrato. Particolare attenzione è stata dedicata ai meccanismi di allocazione della capacità, ai percorsi ferroviari di riserva e contingenti, al monitoraggio in tempo reale e alla gestione predittiva delle interruzioni.
La ricerca si colloca nel più ampio scenario europeo della resilienza industriale e dell’autonomia strategica, considerando i corridoi ferroviari come infrastrutture dual-use chiamate a garantire sia la continuità dei flussi civili essenziali — materie prime critiche, semiconduttori, apparecchiature energetiche, prodotti medicali e chimici — sia le esigenze della military mobility.
Il progetto di ricerca ha coerentemente affrontato le priorità di LEADER 2030, progetto finanziato nell’ambito di Europe’s Rail JU, finalizzato a rafforzare capacità, autonomia e resilienza della filiera ferroviaria europea verso il 2030.
Descrizione dell’attività svolta
Nel corso dei sei mesi di attività presso ERCI – European Railway Clusters Initiative ASBL, ho sviluppato un percorso di ricerca interdisciplinare tra ingegneria dei trasporti, intelligenza artificiale, cybersecurity, governance e resilienza industriale, con l’obiettivo di studiare come rafforzare la capacità dei corridoi ferroviari europei di garantire la continuità dei flussi strategici in condizioni di crisi o perturbazione.
Ho concentrato la ricerca sull’integrazione delle esigenze di critical freight e military mobility nei meccanismi di gestione della capacità ferroviaria, approfondendo l’impiego di capacità di riserva e contingency train paths, la gestione delle priorità, il coordinamento transfrontaliero e il rafforzamento della governance a livello di corridoio.
Una parte centrale del mio lavoro ha riguardato l’impiego dell’Intelligenza Artificiale come supporto ai processi decisionali. Ho sviluppato una decision architecture in grado di collegare eventi operativi, indicatori di performance, analisi predittive e responsabilità decisionali, trasformando il monitoraggio in tempo reale da semplice strumento di visibilità a componente di un’infrastruttura decisionale per la gestione anticipatoria delle disruption. In questo modello, l’AI opera secondo un approccio human-in-the-loop, preservando l’autorità umana nelle decisioni relative a priorità, riallocazione della capacità e interventi di emergenza.
Ho inoltre approfondito la resilienza cyber-fisica delle infrastrutture dual-use, mettendo in relazione reti ferroviarie, supply chain critiche, sistemi digitali e continuità delle operazioni civili e militari.
Ho infine accompagnato la ricerca con produzione scientifica, partecipazione a conferenze internazionali e confronto con iniziative e stakeholder europei, verificando progressivamente i risultati rispetto alle priorità emergenti in materia di resilienza ferroviaria, autonomia strategica e military mobility.
Contributo al progetto LEADER 2030
Nell’ambito della collaborazione con ERCI, ho sviluppato la mia attività di ricerca in stretta connessione con LEADER 2030 – Learnings for European Autonomy to Deliver Europe’s Rail in 2030, progetto finanziato da Horizon Europe attraverso Europe’s Rail Joint Undertaking, dedicato alla resilienza della filiera ferroviaria europea, alla disponibilità di materie prime e componenti strategici e alla riduzione delle dipendenze critiche.
Nel marzo 2026 ho contribuito, attraverso un Position Paper, al processo di validazione e integrazione delle raccomandazioni finali del progetto LEADER 2030. Il contributo è stato recepito nel Deliverable D4.2, nel quadro della consultazione e delle Validation Rounds condotte con gli stakeholder tra gennaio e marzo 2026.
Il mio contributo si è concentrato in particolare sulla raccomandazione E.1 – “Ensure regular flows of critical industrial supplies along EU Rail Corridors”, approfondendo le condizioni tecnologiche e decisionali necessarie affinché i corridoi ferroviari possano garantire la continuità dei flussi di materie prime critiche, semiconduttori e altri beni strategici.
La rilevanza istituzionale di questo contributo è rafforzata dal percorso del Deliverable D4.2: le raccomandazioni finali di LEADER 2030 sono state presentate l’8 aprile 2026 al Parlamento europeo a Bruxelles, nell’ambito dell’evento conclusivo del progetto, entrando così nel confronto europeo sulle strategie per la resilienza e l’autonomia della filiera ferroviaria.
Il Deliverable è stato inoltre formalmente ricevuto dalla Commissione europea e da Europe’s Rail Joint Undertaking.
Il mio contributo si colloca quindi all’interno di un processo di elaborazione e validazione rivolto direttamente alle istituzioni e agli stakeholder dell’Unione europea.
A partire da questo quadro, ho sviluppato una architettura decisionale multilivello per affrontare il monitoring-to-decision gap, collegando eventi operativi, KPI di resilienza, analisi predittive basate sull’AI e responsabilità decisionali formalizzate.
Il mio lavoro ha così contribuito a collegare le raccomandazioni strategiche di LEADER 2030 a un possibile framework operativo AI-enabled, orientato a tradurre resilienza industriale, autonomia strategica e continuità logistica in capacità concretamente integrabili nella governance dei corridoi ferroviari europei.
Attività scientifica prodotta
Nel corso dei sei mesi di attività presso ERCI – European Railway Clusters Initiative ASBL, ho trasformato progressivamente i temi sviluppati nella ricerca in contributi scientifici sottoposti al confronto della comunità accademica internazionale, concentrandomi sull’integrazione tra Intelligenza Artificiale, resilienza ferroviaria, infrastrutture critiche e military mobility.
Un primo risultato è il paper “Real-Time Corridor Performance Monitoring for Critical Freight: An AI-Enabled Decision-Architecture Framework for Predictive Disruption Management”, che ho presentato come relatore nel maggio 2026 alla International Conference for Innovations in Intelligent Computing and Cybersecurity (IICC 2026) al Cairo e successivamente pubblicato negli IEEE Conference Proceedings e indicizzato in Scopus. Nel lavoro ho contribuito a sviluppare un’architettura decisionale AI-enabled che collega monitoraggio operativo, KPI, analisi predittive e governance, mantenendo un approccio human-in-the-loop.
Ho inoltre contribuito come autore e relatore al paper “Secure and Resilient Cyber-Physical Supply Networks for Critical Infrastructure: A Design Framework for Military Mobility and Mission-Critical Operations”, presentato nel luglio 2026 alla 17th International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN 2026) presso il Politecnico di Milano e successivamente pubblicato negli IEEE Conference Proceedings e indicizzato in Scopus. Il lavoro propone un framework per reti di approvvigionamento cyber-fisiche resilienti, applicato alle infrastrutture ferroviarie dual-use e alle operazioni mission-critical.
Ho infine utilizzato la partecipazione a International Railway Summit 14 di Londra e European Defence & Security Summit di Bruxelles come occasioni di confronto tra i risultati della ricerca e le priorità europee su resilienza infrastrutturale, interoperabilità, sicurezza delle supply chain, autonomia strategica e military mobility.
IICC 2026
Maciariello, F., Benelli, F., Lorenzi, E., Bocci, V. E., & Salvadori, C. (2026). Real-time corridor performance monitoring for critical freight: An AI-enabled decision-architecture framework for predictive disruption management. In 2026 ICEENG International Conference for Innovations in Intelligent Computing and Cybersecurity (IICC) (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/IICC69623.2026.11582484
ICUFN 2026
Maciariello, F., Benelli, F., Bocci, V. E., Lorenzi, E., & Salvadori, C. (2026). Secure and resilient cyber-physical supply networks for critical infrastructure: A design framework for military mobility and mission-critical operations. In 2026 Seventeenth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN) (pp. 533–538). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICUFN69619.2026.11628810
Risultati raggiunti
Al termine dei sei mesi di attività presso ERCI – European Railway Clusters Initiative ASBL, ho consolidato un percorso di ricerca che ha prodotto risultati su tre livelli strettamente connessi: scientifico, metodologico e istituzionale.
Sul piano scientifico, ho sviluppato e validato attraverso il confronto internazionale due framework complementari: una AI-enabled decision architecture per il monitoraggio e la gestione predittiva delle disruption nei corridoi ferroviari e un modello per la resilienza delle cyber-physical supply networks applicato alle infrastrutture critiche, dual-use e alla military mobility.
Sul piano metodologico, ho contribuito a ridefinire il corridoio ferroviario non soltanto come infrastruttura fisica, ma come sistema socio-tecnico decisionale, nel quale dati operativi, KPI, analisi predittive, soglie di intervento e responsabilità decisionali concorrono alla resilienza complessiva. In questo quadro, ho affrontato il monitoring-to-decision gap, proponendo un modello nel quale l’AI supporta l’anticipazione delle criticità mantenendo trasparenza, tracciabilità e controllo umano sulle decisioni.
Sul piano europeo, ho contribuito alla validazione e integrazione delle raccomandazioni finali di LEADER 2030, fornendo elementi di approfondimento alla raccomandazione E.1 sulla continuità dei flussi industriali critici lungo i corridoi ferroviari dell’UE.
Il risultato complessivo è un framework di ricerca integrato che collega AI, critical freight, resilienza cyber-fisica, military mobility, governance dei corridoi e autonomia strategica europea, creando una base metodologica per ulteriori attività di ricerca, validazione e sviluppo progettuale in ambito europeo.