Digital Twin and Federated Learning: Enhancing and Securing Critical Infrastructure

Autori

  • Niccolò DeCarlo
  • Ciro Romano
  • Gianluca Granero
  • Fabrizio D'amico Università Roma Tre
  • Enrico Cappelli Bridge Engineering s.r.l.
  • Gianluca Fabbri Link Campus University

Parole chiave:

digital twin, infrastructures, machine learning, smart damage detection

Abstract

The article explores the integration of the Digital Twin concept with Federated Learning techniques for monitoring critical infrastructure. This approach allows for local data processing and knowledge transfer between different infrastructures,
minimizing the amount of data sent to the cloud. Benefits include enhanced data security, operational efficiency, and more proactive maintenance. Through practical examples, it demonstrates how these technologies can revolutionize the management of critical infrastructure.

Biografie autore

Enrico Cappelli, Bridge Engineering s.r.l.



Gianluca Fabbri, Link Campus University



Riferimenti bibliografici

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Pubblicato

2024-10-17

Come citare

DeCarlo, N., Romano, C., Granero, G., D’amico, F., Cappelli, E., & Fabbri, G. (2024). Digital Twin and Federated Learning: Enhancing and Securing Critical Infrastructure. GEOmedia, 28(3). Recuperato da https://mediageo.it/ojs/index.php/GEOmedia/article/view/2015

Fascicolo

V. 28 N. 3 (2024): GEOmedia 3-2024

Sezione

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