{"id":37692,"date":"2020-10-26T08:44:33","date_gmt":"2020-10-26T07:44:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/?p=37692"},"modified":"2025-12-11T17:37:39","modified_gmt":"2025-12-11T16:37:39","slug":"como-se-emplea-la-inteligencia-artificial-para-el-mantenimiento-de-infraestructuras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/2020\/10\/como-se-emplea-la-inteligencia-artificial-para-el-mantenimiento-de-infraestructuras\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo se emplea la inteligencia artificial para el mantenimiento de infraestructuras"},"content":{"rendered":"<p>El mundo del mantenimiento es una matriz din\u00e1mica \u00fanica proactiva y reactiva. Las pr\u00e1cticas y procedimientos pueden variar dependiendo de los contratos, las tendencias y las diferentes regiones geogr\u00e1ficas, aunque hay una serie de cuestiones comunes: <strong>&#8216;Qu\u00e9&#8217;, &#8216;Cu\u00e1ndo&#8217; y &#8216;C\u00f3mo&#8217;<\/strong>. Cu\u00e1l es el objetivo del plan de mantenimiento, qu\u00e9 tipo de actividades de mantenimiento precisamos, de qu\u00e9 tipo de activos disponemos, cu\u00e1l es la vigencia residual. Cu\u00e1ndo son los plazos, cu\u00e1ndo se espera que ocurran fallos, cu\u00e1ndo debe realizarse el mantenimiento preventivo. C\u00f3mo lo vamos a realizar, cu\u00e1ntas horas de mano de obra necesitamos, c\u00f3mo va a movilizarse el equipo\u2026 Y pueden seguir a\u00f1adi\u00e9ndose preguntas. Estos son los conceptos b\u00e1sicos en cualquier actividad de mantenimiento tanto en el pasado como en el presente y el futuro. Creamos, realizamos y ejecutamos siguiendo los est\u00e1ndares existentes, es decir, los est\u00e1ndares o pr\u00e1cticas que se crearon en el pasado; la cuesti\u00f3n principal es la siguiente: <strong>\u00bfEstamos haciendo lo suficiente en el presente para estar preparados para el futuro?<\/strong><\/p>\n<p>El informe de calificaciones de la ASCE sobre las infraestructuras de Estados Unidos ha fluctuado entre D y D+ en esta \u00faltima d\u00e9cada. La pregunta que se hacen los responsables pol\u00edticos, las partes interesadas, las empresas y los profesionales es <strong>c\u00f3mo abordar el creciente problema del envejecimiento y los fallos de las infraestructuras<\/strong>. Aunque los fondos y las pol\u00edticas relevantes son fundamentales en la rehabilitaci\u00f3n y mitigaci\u00f3n de cualquier problema o fallo de infraestructura y podemos relacionarlo con las preguntas que hicimos anteriormente (&#8216;Qu\u00e9&#8217;, &#8216;Cu\u00e1ndo&#8217; y &#8216;C\u00f3mo&#8217;), es la integraci\u00f3n de la tecnolog\u00eda, sobre todo el desarrollo reciente de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje autom\u00e1tico, lo que nos ayudar\u00e1 en el futuro a lograr la calificaci\u00f3n A+ en un breve per\u00edodo de tiempo.<\/p>\n<h2>Drones para recopilar datos<\/h2>\n<p>Los drones, los sensores y las c\u00e1maras que cuenten con capacidad de an\u00e1lisis de datos con IA ser\u00e1n <strong>las herramientas de control<\/strong> que tomar\u00e1n decisiones para el mantenimiento de las infraestructuras en casi todas las empresas en un futuro cercano. Muchas empresas privadas y organizaciones p\u00fablicas han iniciado ya estas pr\u00e1cticas. Uno de los mejores ejemplos es el <strong>uso de drones para supervisar oleoductos y plataformas petrol\u00edferas<\/strong> en lugar de las costosas inspecciones por helic\u00f3ptero y las arriesgadas inspecciones humanas. Organizaciones de transporte estatales como CDOT utilizan drones para <strong>el an\u00e1lisis de pendientes y el seguimiento geogr\u00e1fico de activos<\/strong>. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n se usan drones para <strong>la inspecci\u00f3n ferroviaria<\/strong>. Aun as\u00ed, la supervisi\u00f3n per se no producir\u00e1 los resultados deseados; la fusi\u00f3n del an\u00e1lisis del contenido de v\u00eddeo e im\u00e1genes empleando modelos de aprendizaje autom\u00e1tico proporcionar\u00e1 una mayor comprensi\u00f3n del estado de los activos. Los cient\u00edficos de datos de <a href=\"https:\/\/myavitassystems.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Avitas Systems<\/a>, una empresa de General Electric (GE), construyeron una red neural convolucional para la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes y redes neurales generativas adversas para minimizar la cantidad de trabajo empleado en el etiquetado de im\u00e1genes capturadas de los activos inspeccionados. Ayuda a identificar defectos compar\u00e1ndolos autom\u00e1ticamente con diversos modelos. Avitas Systems puede indicar puntos espec\u00edficos de inspecci\u00f3n y desarrollar rutas para recopilar datos en forma de im\u00e1genes y v\u00eddeo. Estas rutas orientadas por <strong>modelos 3D<\/strong>, con capacidad de repetibilidad, las emplean sus drones, rastreadores rob\u00f3ticos y veh\u00edculos submarinos aut\u00f3nomos (AUV) desde los mismos \u00e1ngulos y ubicaciones de rutas anteriores. La repetibilidad de las rutas con los mismos \u00e1ngulos y ubicaciones implica que se capturan diversas im\u00e1genes a lo largo del tiempo con la misma precisi\u00f3n. Esto genera un ciclo de recopilaci\u00f3n de im\u00e1genes de un activo a lo largo del tiempo. Posteriormente, el an\u00e1lisis avanzado de im\u00e1genes puede detectar cambios y medir defectos exactos en un activo, como grietas, corrosiones y fallas (fuente: ge.com). Otro ejemplo es la tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo de <a href=\"https:\/\/www.fujitsu.com\/global\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Fujitsu<\/a> que calcula con \u00e9xito el grado de da\u00f1o interno de la infraestructura de un puente a trav\u00e9s de los datos de vibraci\u00f3n recopilados por los sensores conectados. Esta tecnolog\u00eda facilita la <strong>toma de decisiones<\/strong> y crea un sistema de inspecci\u00f3n y <strong>gesti\u00f3n de activos<\/strong> que a su vez ayuda a planificar, mantener y ejecutar el ciclo de vida de las infraestructuras.<\/p>\n<h2>Los retos de la inteligencia artificial<\/h2>\n<p>Estos son algunos ejemplos de c\u00f3mo la inteligencia artificial, los sensores y la rob\u00f3tica desempe\u00f1ar\u00e1n un papel integral en la gesti\u00f3n de las infraestructuras del futuro. Puede que no coincida con la forma en que imaginamos la inteligencia artificial y la rob\u00f3tica por pel\u00edculas como Star Wars con R2-D2 o C-3PO, pues en realidad a\u00fan estamos en la fase inicial de esos sistemas en constante evoluci\u00f3n. Hay <strong>ciertos desaf\u00edos<\/strong> en la integraci\u00f3n del sistema de IA ya desarrollado en nuestro flujo de trabajo actual como pol\u00edticas a nivel estatal y federal, falta de mano de obra capacitada para el funcionamiento de estos sistemas, concienciaci\u00f3n y educaci\u00f3n del p\u00fablico general (a\u00fan o\u00edmos noticias de personas que disparan a los drones por privacidad), aumento de los costes generales de la tecnolog\u00eda punta y, sobre todo, cambios en los sistemas ya establecidos. Aunque puede que pasen varias d\u00e9cadas hasta lograr la integraci\u00f3n completa de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico en nuestras actividades de mantenimiento o planificaci\u00f3n, estamos en proceso de conseguirlo a base de peque\u00f1os pasos. Por ejemplo, ya empleamos <strong>herramientas de an\u00e1lisis de datos<\/strong> que tambi\u00e9n forman parte de la IA en nuestras actividades diarias. Los datos recopilados de aplicaciones ESRI simples mediante el uso de seguimiento de activos basado en la ubicaci\u00f3n para determinar las actividades de mantenimiento o evaluaciones condicionales de activos, el desarrollo de paneles de <strong>toma de decisiones din\u00e1micos<\/strong> en ArcGIS mediante la recopilaci\u00f3n de datos, analizando las tendencias de datos hist\u00f3ricos utilizando software como \u2018R\u2019 y tomando decisiones o realizando predicciones a trav\u00e9s de la correlaci\u00f3n, el uso del sistema de seguimiento de candidatos por parte de RR.HH. para la selecci\u00f3n de posibles empleados, el uso de chatbots en los sitios web y muchos otros aspectos son las primeras muestras del an\u00e1lisis de datos, la toma de decisiones y la inteligencia artificial.<\/p>\n<p>Ya ha comenzado la andadura de la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico. Y hay retos y obst\u00e1culos en el camino que pueden resolverse mediante una buena pol\u00edtica, gesti\u00f3n y concienciaci\u00f3n. Nos vuelve a surgir la misma pregunta: <strong>\u00bfEstamos haciendo lo suficiente en el presente para estar preparados para el futuro?<\/strong><\/p>\n<p><em>Un art\u00edculo de Umang Khatiwada<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El mundo del mantenimiento es una matriz din\u00e1mica \u00fanica proactiva y reactiva. Las pr\u00e1cticas y procedimientos pueden variar dependiendo de los contratos, las tendencias y las diferentes regiones geogr\u00e1ficas, aunque hay una serie de cuestiones comunes: &#8216;Qu\u00e9&#8217;, &#8216;Cu\u00e1ndo&#8217; y &#8216;C\u00f3mo&#8217;. 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