Professor | UPC BarcelonaTech

Sensors de baix cost, intel·ligència artificial i fluxos digitals per a infraestructures civils resilients.

Portrait of Seyedmilad Komarizadehasl
Barcelona, Espanya Department of Civil and Environmental Engineering
49 Contribucions Scopus
627 Cites Scopus
14 Índex h a Scopus
26 Articles JCR
33 Articles en congressos
1 Tesi doctoral defensada
6 Estudiants de doctorat en curs
18 TFM/TFG dirigits

Apps IA per a indústria

Apps d'IA i eines de flux de treball des d'una pràctica basada en recerca

Un portafolis curat d'eines desplegades que mostra com els mètodes d'enginyeria estructural, els fluxos d'anàlisi de plecs i la IA aplicada poden convertir-se en programari utilitzable de suport a la decisió.

Veure el portafolis complet d'apps IA
Microcredencial d'IA d'UPC School Intel·ligència Artificial Aplicada a la Construcció

Programa live online amb inici el 13/05/2026. El curs inclou IA generativa, assistents d'IA, apps web, quadres de comandament, informes, scripts de dades, IA agèntica i integracions API per a professionals AECO.

  • 5 demos públiques actives
  • Basades en recerca i en fluxos reals
  • Barcelona, Espanya, amb treball orientat a empreses de la UE
  • El desplegament privat o intern es pot estudiar

Perfil acadèmic

Recerca per a decisions mesurables sobre infraestructures

El Dr. Komarizadehasl és professor al Departament d'Enginyeria Civil i Ambiental de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech. La seva feina connecta la pràctica de l'enginyeria estructural amb sensors de baix cost, anàlisi modal operacional, intel·ligència artificial i models digitals per a l'avaluació d'infraestructures.

Va obtenir el grau en Enginyeria Civil a la Khajeh Nasir Toosi University of Technology el 2014, el màster en Enginyeria Civil Estructural a la Universitat de Teheran el 2017 i el doctorat en Enginyeria de la Construcció a la UPC el 2022. La seva trajectòria inclou recerca postdoctoral a la UPC, estades de recerca a Tongji University i una Unite! Visiting Professorship a TU Darmstadt durant el semestre d'hivern 2025/26.

La seva docència inclou procediments constructius, construcció de ponts i edificis, gestió de projectes, gestió d'estructures, tecnologia del pretensat, monitoratge estructural i IA aplicada a l'enginyeria de la construcció.

Línies de recerca

Sensors de baix cost, models digitals i IA

FUTUR UPC
01

Monitoratge estructural amb sensors de baix cost

Disseny i validació de sistemes de sensorització fiables i assequibles per al monitoratge de ponts i edificis.

02

IA per a infraestructures civils

Aprenentatge profund, visió per computador i fluxos d'IA generativa per a inspecció, calibratge i suport a la decisió.

03

BIM, IoT i bessons digitals

Models d'infraestructures autocorrectius que connecten mesures de camp amb coneixement d'enginyeria.

04

Anàlisi modal operacional

Identificació de sistemes, seguiment de freqüències pròpies i calibratge analític de models estructurals.

05

Monitoratge i fiabilitat de ponts

Monitoratge drive-through, dades dinàmiques de llarga durada i anàlisi de fiabilitat per a la gestió d'actius.

06

Avaluació de patologies estructurals

Avaluació pràctica de danys, corrosió, deformacions i pèrdua de prestacions en estructures existents.

Treball seleccionat

Publicacions i resultats

2026 Revistes

Innovative experimental assessment of direct and drive-by monitoring on two truss bridges

Tran, M.; Cam Nhung, Nguyen Thi; Van, Thuc Ngo; Komarizadehasl, S.

Measurement, 278, 121693

JCRBridge monitoringDrive-by monitoring
Obrir DOI
2025 Revistes

A novel drive-through approach using multi-sensor placement and its validation on two cable-stayed bridges

Komarizadehasl, S.; Shen, Z.; Xia, Y.; Song, M.; Turmo, J.

Developments in the Built Environment

JCRD1-Q1Drive-through monitoring
Obrir DOI
2025 Revistes

Application of intelligent low-cost accelerometers for bridge monitoring with a deep learning approach

Emadi, S.; Komarizadehasl, S.; Xia, Y.

Structural Control and Health Monitoring

JCRQ1Deep learning
Obrir DOI
2025 Revistes

Cost-effective bridge health monitoring via automated operational modal analysis using low-cost adaptable and reliable accelerometers

Delgado Zhagui, E.; Komarizadehasl, S.; Torralba, V.; Diaz-Rozo, J.; Turmo, J.

Structure and Infrastructure Engineering

JCRQ2Automated OMA
Obrir DOI
2025 Revistes

Frequency identification of non-beam bridges using vehicle scanning methods: Analytical formulation and experimental validation

Erduran, E.; Gonen, S.; Komarizadehasl, S.; Xia, Y.

Structures

JCRQ1Vehicle scanning
Obrir DOI
2025 Revistes

Bridge Damping Ratio Identification and Variation Analysis Based on Two-Year Monitoring Data Considering Operational Environment Effects

Gong, F.; Xia, Y.; Komarizadehasl, S.; He, T.

Structural Control and Health Monitoring

JCRQ1Long-term monitoring
Obrir DOI
2025 Revistes

Development and validation of a novel IoT-enabled electrical resistance system for non-destructive monitoring of atmospheric corrosion in steel structures

Komary, M.; Komarizadehasl, S.; Tošić, N.; Turmo, J.

Building Materials and Structures

JCRQ4Corrosion monitoring
Obrir DOI
2025 Revistes

Development of an Advanced Multi-Layer Digital Twin Conceptual Framework for Underground Mining

Cacciuttolo, C.; Atencio, E.; Komarizadehasl, S.; Lozano-Galant, J.A.

Sensors

JCRQ2Digital twins
Obrir DOI

LinkedIn

Activitat professional recent

Obrir LinkedIn
LinkedIn post

IABMAS 2026 Special Session MS 11

Announced an extended abstract deadline for a special session on digital intelligence in infrastructure engineering, agentic AI, generative AI and structural health monitoring.

Veure a LinkedIn
LinkedIn profile activity

Low-Cost and Digital Technologies for Urban Infrastructure

Shared expertise on low-cost monitoring and digital methods for urban infrastructure improvement in a professional knowledge session.

Veure a LinkedIn
LinkedIn profile activity

AI, Digital Twins and Infrastructure Innovation

Recent activity highlights structural health monitoring, digital twins, civil engineering AI and research collaboration across international networks.

Veure a LinkedIn

Contacte

Apps d'IA a mida per a fluxos d'enginyeria i infraestructures

Disponible per a apps d'IA específiques per a empreses, automatització d'enginyeria, fluxos de monitoratge, col·laboració investigadora i avaluació experta.

Correu LinkedIn ORCID FUTUR UPC

Profile sources: CV, UPC public profile, LinkedIn public profile.