La inteligencia artificial en el mantenimiento de infraestructuras civiles

Ingeniero Juan José Cortés. Director Técnico Comercial, ATES Technologies Ingeniero Jairo René Niño. Distribuidor, ATES Technologies

Fotos: Cortesía ATES Technologies

Rover que puede inspeccionar tuberías forzadas de centrales hidráulicas de hasta 2.000 m de longitud, desde diámetros mínimos de 1.000 mm.

Los nuevos escenarios que abre la aplicación de herramientas de la inteligencia artificial (IA) en el sector de las infraestructuras civiles supone nuevos desafíos para las administraciones públicas y para las empresas responsables de su mantenimiento y conservación. La capacidad de cambio que van a tener que demostrar estos organismos públicos y privados, va a revelar al público sus capacidades de gestión y, sobre todo, supondrá para los organismos públicos una prueba frente a sus conciudadanos.

Inteligencia artificial

El crecimiento económico sostenible y el bienestar social se apoyan cada vez más en el valor que se les da a los datos. La inteligencia artificial es una rama vital para la economía de los datos. La mayor parte de ellos se relaciona en la actualidad con los consumidores, y se almacenan y tratan en infraestructuras ubicadas en nubes centralizadas.

En el futuro, una enorme proporción de datos procederá de la industria, las empresas y el sector público; la cantidad será mucho más abundante y tendrá que almacenarse en sistemas y dispositivos informáticos todavía en desarrollo debido al volumen que se necesita gestionar y tratar, como puedan ser los sistemas cuánticos.

En resumen, la inteligencia artificial es una combinación de tecnologías que agrupa datos, algoritmos y capacidad informática. En consecuencia, el gran volumen de datos y la capacidad computacional son un motor fundamental para el desarrollo de la IA. Sin embargo, tal desarrollo debe hacerse de forma controlada y, sobre todo, con el objetivo de mejorar la calidad de vida de las personas y el respeto de sus derechos.

Infraestructuras civiles

Son infraestructuras civiles todas aquellas destinadas al uso por y para la comunidad, fundamentalmente para el aprovechamiento de los medios físicos y naturales, y las que facilitan las comunicaciones entre los ciudadanos. Son ejemplos de ellas las presas y embalses, canales, alcantarillados, puentes y viaductos, líneas ferroviarias, autopistas y carreteras, túneles, etc. También se pueden considerar infraestructuras civiles, aunque de carácter industrial, las plantas solares tanto fotovoltaicas como termo solares y los parques eólicos, que cada vez adquieren más peso en los sistemas de generación de energía, y las líneas y ductos de distribución de electricidad y energía.

La inversión gubernamental en infraestructuras civiles es fundamental para el presente y el futuro de las naciones, para mejorar su economía y la vida de los ciudadanos. Muchas infraestructuras civiles son estratégicas para cada nación, por lo que se establecen controles tanto en la etapa de construcción como después en la fase de explotación.

Los controles básicos en la fase de construcción consistían hasta hace poco en verificar la calidad de los materiales, en exhaustivas inspecciones topográficas y en seguimientos detallados a la ejecución. Los controles en la fase de explotación han consistido normalmente en seguimiento topográfico y, para determinadas infraestructuras, la instalación de algunos sensores que detectan valores anómalos en determinada circunstancia con sistemas más o menos automatizados como los Scada (Supervisory Control and Data Acquisition). Estos controles se acompañan en todos los casos de la inspección visual por los técnicos de explotación o conservación de la infraestructura.

La inversión gubernamental en infraestructuras civiles es fundamental para el presente y el futuro de las naciones, para mejorar su economía y la vida de los ciudadanos. IA en las infraestructuras civiles

La gran cantidad de datos que arrojan las fases de construcción y de conservación de las infraestructuras civiles son susceptibles de manejarse con las nuevas herramientas de inteligencia artificial.

Para la fase de construcción, la aplicación desde la etapa de diseño de sistemas de modelado de información de construcción BIM (Building Information Modeling) optimiza la planificación de la obra y su posterior seguimiento. La información que se obtiene permite hacer un levantamiento topográfico por fotogrametría con recursos más sencillos y económicos. Con estos medios también se puede dar seguimiento a la evolución de la obra, controlar los almacenamientos, hacer verificación topográfica de la evolución, e incluso vigilar la seguridad en la ejecución de los trabajos por parte de los operarios. Los últimos avances se dan en la construcción informatizada de pequeñas construcciones mediante sistemas robotizados.

La incorporación de estos avances en el proceso de construcción va a lograr que las empresas constructoras consigan mayor optimización desde el diseño hasta la finalización de la obra, con lo cual podrán ajustar mejor sus presupuestos en sus licitaciones y en la fase de construcción van a tener herramientas para detectar casi de inmediato los desvíos que se van produciendo en la planificación o en los costos, con la posibilidad de adoptar las medidas oportunas para reducir el impacto de estos desvíos, o incluso recuperarse de las consecuencias.

Aunque son herramientas en etapa de incorporación por parte de las empresas constructoras, los BIM y los drones son herramientas más frecuentes cada día.

En la fase de conservación de las infraestructuras, las herramientas básicas utilizadas en la actualidad se reducen a la inspección visual por parte de técnicos de explotación o de conservación y a pequeñas campañas de levantamientos topográficos; algunas infraestructuras de carácter estratégico disponen de sensorización suficiente para que unos sistemas Scada puedan informar de anomalías puntuales.

Gran parte de la información que se produce durante la vida de una infraestructura se está desperdiciando y de ella solo se utiliza una infinitésima parte para decidir si la infraestructura presenta o no alguna anomalía. ¿Por qué los propietarios desechan esos volúmenes de información que brindan sus infraestructuras? Sencillamente por falta de recursos para destinar el personal y los medios necesarios para analizarlos, pero los medios que ofrece la inteligencia artificial pueden hacer que la situación cambie: • Las herramientas BigData pueden gestionar grandes cantidades de datos y de diferente estructura: por ejemplo, las temperaturas dadas por un termómetro instalado en una presa (datos estructurados) o fotografías de los bloques que la componen (datos no estructurados).

• Mediante sistemas de Deep Learning, se pueden localizar patrones repetitivos entre el volumen inmenso de datos, muchos de ellos de importancia para el análisis. • Las herramientas de Machine Learning, hacen posible definir, a partir de los patrones encontrados, algoritmos que predigan situaciones futuras. El sistema desarrollado puede aprender a detectar esas situaciones en las que interesa saber cómo se comportaría la infraestructura en determinada situación real.

Estas herramientas permitirían, por ejemplo, conocer el comportamiento de un puente convenientemente sensorizado, estudiando variables como: • Datos meteorológicos en el sitio, temperatura, precipitaciones, humedad ambiente, etc., relacionados con la época del año. • Geolocalización dentro del país. • Vientos y calidad del aire, erosión, etc. • Temperatura de los elementos estructurales. • Sismos. • Desplazamiento de elementos, desviaciones, etc. • Asientos de cimentación, taludes o estribos, etc.

Además, la información se podría relacionar con datos como: • Densidad y tipo de tráfico. • Tipología estructural. • Materiales y métodos utilizados en la construcción. • Capacidades portantes y estabilidad de elementos estructurales.

La información obtenida a lo largo del tiempo y correctamente analizada con herramientas de IA daría una realidad del estado de la infraestructura en todo momento.

Esta información podría ayudar a los ingenieros a optimizar los diseños y a considerar variables diferentes no previstas en el diseño.

Las ventajas de analizar toda esta información son evidentes y, sobre todo, al final se consigue mantener en buen estado una infraestructura que debe estar al servicio de las comunidades.

Un sistema de monitoreo como el expuesto puede parecer costoso, pero hay grandes avances en las herramientas de la IA y en sensores de fibra óptica, por ejemplo, que los hacen cada vez más baratos y versátiles. Esto los convierte en una seria opción a tener en cuenta por las administraciones públicas para incorporarlos a las infraestructuras civiles.

La información obtenida a lo largo del tiempo y correctamente analizada con herramientas de IA daría una realidad del estado de la infraestructura en todo momento, pero lo más interesante es la posibilidad de predecir situaciones de riesgo de fallas. Lo que realmente se obtiene es un gemelo digital (digital twin) de la estructura.

Los parques eólicos cada vez adquieren más peso en los sistemas de generación de energía.

Hoy en día se prestan servicios en dos campos estrechamente relacionados: • La inspección de infraestructuras mediante plataformas no tripuladas y convenientemente sensorizadas para la obtención de un estado real de la infraestructura. • Aplicación de la inteligencia artificial para el análisis de gran volumen de datos.

Se desarrollan mediante un servicio global, diseñado, fabricado, puesto en el sitio y se presenta un informe final del estado de la infraestructura.

También, en el estado del arte, ya se cuenta con desarrollos de prototipos para la inspección del interior de palas de aerogeneradores con UAV, para inspección de líneas eléctricas de alta tensión con vuelos BVLOS y con una autonomía de unas 5 horas, o la sensorización de la cimentación de un aerogenerador para detectar grietas tempranas.

En el campo de la inteligencia artificial, se desarrollan proyectos de análisis de datos mediante algoritmos AI para la auscultación de presas, túneles o puentes, o los datos de erosión de las palas de aerogenerador.