El objetivo principal de AIVIA es fijar el estándar para la infraestructura y la tecnología del futuro, en el que vehículos convencionales, conectados y autónomos puedan coexistir en armonía y que el máximo de los beneficios de estas tecnologías pueda aprovecharse para maximizar la seguridad y el flujo del tráfico en nuestras autopistas.

Actualmente la iniciativa está probando nuevas formas de construir e implementar la infraestructura física y digital necesaria para las autopistas del futuro – aprovechando al máximo innovaciones tales como CV2X, 5G, tecnologías de simulación, supervisión avanzada y tecnología sensorial para hacer carreteras más resilientes.

AIVIA está alineada con el Plan Horizon 24, cuyo objetivo es desarrollar infraestructuras sostenibles con proyectos de alto valor concesional, siendo Norteamérica el mercado clave para su crecimiento y desarrollo. El objetivo a corto plazo, parcialmente alcanzado en 2023, es aplicar todas las tecnologías probadas en la autopista I-66 de Virginia para poner en marcha la primera carretera conectada que comparte información de seguridad con vehículos y conductores en tiempo real. A ella seguirán posteriormente otros activos.

Nuevas soluciones físicas y digitales

Los activos más destacados de Cintra – la autopista North Tarrant Express en Dallas y la 407 ETR en el Área Metropolitana del Gran Toronto – son los bancos de pruebas para que AIVIA teste nuevas soluciones físicas y digitales con nuestros socios (3M, Kapsch , Microsoft, Telefónica y CapGemini). Actualmente estamos testando varias tecnologías y proveedores en condiciones de tráfico real para garantizar la mejor eficiencia en su categoría de la infraestructura, los dispositivos de detección y los sistemas de monitorización.

•  En colaboración con 3M, nuestros equipos están renovando tramos de la carretera con una gama de materiales y soluciones que incluyen marcaje con cinta retrorreflectante – de cuatro a cinco veces más brillante que ahora y visible en todas las condiciones de conducción, que será crucial para garantizar el funcionamiento seguro de los vehículos autónomos bajo cualquier condición.
• En cuanto al hardware de detección, estamos desplegando nuevos equipamientos inteligentes como lidar, radar y soluciones de visión automática para detectar todo lo que pasa en la carretera. Las tecnologías más novedosas como radar y lidar llegan para ayudar, y complementan los huecos que las cámaras no pueden cubrir.
• No obstante, los mejores sensores del futuro estarán en los propios coches. El Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) es imprescindible para que nuestros dedos digitales lleguen a todos los rincones de la carretera. De hecho, la capacidad de los sensores y accionadores autoconectados y autosuficientes dará soporte a la digitalización de nuestras autopistas y es la clave para controlar algunos eventos muy locales como averías de coches, golpes en las barreras o hielo en la carretera.
• Se desplegarán nuevos sistemas de comunicación que se convertirán en parte de los diseños estándar de nuevas autopistas. Se instalarán nuevas unidades de radio para recibir información y datos sobre el estado de los vehículos, y también para retransmitir mensajes de seguridad electrónicos a los vehículos conectados (C-V2X) en tiempo real.
• Se colocarán señales con mensajes dinámicos dirigidos a vehículos convencionales que mostrarán información precisa para que los conductores sean conscientes de cualquier evento de riesgo a lo largo de la autopista, convirtiendo nuestros corredores en verdaderas autopistas digitales.

Muchas tecnologías están siendo sometidas al estrés de las condiciones de tráfico reales, y el objetivo final de AIVIA es seleccionar solo las más fiables y escalables, que finalmente se integrarán con el núcleo del sistema: la plataforma que orquesta todos los vehículos compartiendo la información correcta en el momento adecuado con los actores apropiados.

El valor de la solución

La iniciativa AIVIA está logrando maximizar la utilidad que los CAVs y otras tecnologías de vanguardia pueden traer proporcionando a su vez beneficios para todos los usuarios de las carreteras de hoy.  El objetivo de AIVIA es definir el modelo de la infraestructura sostenible del futuro para tráfico mixto, utilizando tecnología vanguardista para conseguir viajes más seguros, tiempos de desplazamiento más fiables y valor añadido para los usuarios de autopistas mediante la conectividad mejorada y los servicios que la acompañan.

En Ferrovial Aeropuertos, vamos un paso más allá de los estándares de inspección de pavimentación en los aeropuertos con una nueva herramienta de inteligencia artificial que nos permite controlar y detectar anomalías en el estado del campo de vuelo en el Aeropuerto de Aberdeen.

El estado de la pavimentación de las pistas, calles de rodaje y plataformas es uno de los factores clave para garantizar la realización segura y eficiente de las operaciones de un aeropuerto. Además de incidir de manera directa en la seguridad de pasajeros y trabajadores, cualquier anomalía en la pavimentación podría generar de costes adicionales y dificultar la operativa de un aeropuerto.

Actualmente, la Organización de Aviación Civil Internacional (OACI) y otros Organismos Reguladores establecen un proceso mínimo de inspección del pavimento común a todos los aeropuertos, pero nosotros hemos ido más allá.

La inteligencia artificial para controlar y prevenir posibles anomalías en las pistas

Para tratar de controlar y anticiparse a los posibles riesgos ligados al estado del campo de vuelo, hemos apostado por la inteligencia artificial en un programa piloto llevado a cabo durante 9 meses. Se apostó por el uso de una herramienta que permitiese reducir   y operar en condiciones de máxima de seguridad.

¿Qué es y cómo funciona VIOMINER?

Esta solución innovadora responde al nombre de VIOMINER y nace con el objetivo de complementar la inspección manual del estado de la pavimentación que realizan los profesionales del aeropuerto.

Dicha solución se ha desarrollado conjuntamente con Vaisala -una empresa finlandesa y con los profesionales del Aeropuerto de Aberdeen. Hasta entonces, nuestros técnicos especializados en la identificación del posible mal estado del pavimento dividían sus inspecciones en tres niveles:

• Una primera inspección, realizada dos veces al día por técnicos en un vehículo.
• Una segunda inspección, realizada por los responsables de la actividad, a pie, una vez al mes.
• Una tercera inspección, llevada a cabo por estos responsables y consultores, a pie y dos veces al año.

Apoyándose en una aplicación móvil y una plataforma web, la nueva herramienta de visión e inteligencia artificial es capaz de identificar anomalías como grietas, abrasiones y baches, mejorando las inspecciones de nivel 1 y 2, realizadas hasta entonces de manera visual y manual.

Durante la inspección de nivel 1, y a través de un móvil integrado en el vehículo, VIOMINER verifica mediante una grabación la superficie de la pista a medida que este circula. Los datos se cargan en el sistema para ser procesados y los algoritmos de Inteligencia Artificial reconocen las anomalías en el pavimento, generando un mapa de calor en función de la cantidad de anomalías detectadas.

Durante la inspección de nivel 2, el responsable realiza un estudio más cualitativo del defecto, enviando una foto y la ubicación exacta del defecto por GPS.

Toda esta información, complementada con la que recogen los profesionales, permite generar informes individuales de cada anomalía, que se unen a todos los datos recopilados, y se integran en un mapa satélite, permitiendo generar informes de manera más rápida.

Esta solución es un claro ejemplo de cómo la innovación y las nuevas tecnologías pueden ayudar a mejorar al rendimiento operativo y económico de los aeropuertos y sobre todo demuestra cómo anticiparte a los riesgos puede ser una ventaja competitiva en el futuro.

El objetivo general del proyecto S-CODE es investigar, desarrollar, validar e integrar conceptos radicalmente nuevos de aparatos de vía que tengan el potencial de aumentar la capacidad, fiabilidad y seguridad mientras que se disminuyen los costes iniciales de inversión y los de operación.

Objetivo principal del proyecto

El proyecto está incluido dentro del marco europeo Horizonte 2020 y corresponde a la convocatoria: H2020 – S2R-OC-IP3-01-2016, en concreto la Shift2Rail. Shift2Rail es la primera iniciativa ferroviaria europea que busca soluciones centradas en la investigación y la innovación (I+D) orientadas al mercado, acelerando la integración de tecnologías avanzadas y novedosas en soluciones innovadoras de productos ferroviarios. Shift2Rail fomenta la competitividad de la industria ferroviaria europea y podrá hacer frente a las cambiantes necesidades de transporte de la UE. El I+D llevado a cabo en el marco de esta iniciativa Horizonte 2020 desarrollará la tecnología necesaria para completar el espacio ferroviario europeo único (SERA).

El objetivo general del proyecto S-CODE es investigar, desarrollar, validar e integrar conceptos radicalmente nuevos de aparatos de vía que tengan el potencial de aumentar la capacidad, fiabilidad y seguridad mientras que se disminuyen los costes iniciales de inversión y los de operación.

Descripción del proyecto

El proyecto S-CODE identificará conceptos tecnológicos radicalmente diferentes que pueden ser integrados de manera combinada para lograr rendimientos mejorados para aparatos de vía basados en nuevos conceptos de operación (por ejemplo, cambio de agujas superrápido o cambio de agujas autorreparable).

El proyecto se basará en proyectos de investigación europeos y nacionales existentes (en particular, el proyecto faro In2Rail, Capacity4Rail e Innotrack) para reunir tecnologías y conceptos que reducirán significativamente las limitaciones asociadas a las tecnologías de conmutación existentes y desarrollarán una solución radicalmente diferente.

El proyecto se dividirá en tres fases:

1. Fase 1: Requisitos y diseño inicial: se centra en conocer las limitaciones y los requisitos críticos, y en el desarrollo de una arquitectura y un funcionamiento radicalmente diferentes que utilizan tecnologías de otros ámbitos.
2. Fase 2: Desarrollo técnico: realización de modelos detallados y simulación para identificar una configuración óptima que maximice el rendimiento.
3. Fase 3: Validación y evaluación: comprobación (según TRL4) de los conceptos de diseño y evaluación formal de su rendimiento para que se pueda presentar un diseño integrado para su posterior desarrollo.

Dentro de este proyecto S-COD, los miembros del consorcio cuidadosamente seleccionados se basarán en proyectos de investigación europeos y nacionales existentes (en particular, el proyecto faro In2Rail, Capacity4Rail e Innotrack) para reunir tecnologías y conceptos que reducirán significativamente las limitaciones asociadas a las tecnologías de conmutación existentes y desarrollarán una solución radicalmente diferente. Como se puede ver en la Figura 1, el proyecto S-CODE se llevará a cabo junto con otros proyectos hermanos: i) el proyecto faro IN2RAIL en curso, y ii) la iniciativa conjunta de Shift2Rail S2R-CFM-IP3-01-2016, una investigación para mejorar la vía y el sistema de agujas y pasos a nivel. Se prevé que los resultados de estos proyectos se incorporarán al proyecto S-CODE, con el fin de desarrollar una solución TRL4 que pueda ser desarrollada posteriormente en el Demostrador técnico TD3.2: un sistema de aparatos de vía de última generación. Se prevé que los resultados de estos proyectos se incorporarán al proyecto S-CODE, con el fin de desarrollar una solución TRL4 que pueda ser desarrollada posteriormente en el Demostrador técnico TD3.2: un sistema de aparatos de vía de última generación.

Participantes

1. UNIVERSIDAD DE BIRMINGHAM (Reino Unido)
2. Výhybkárna a strojírna, a.s. (República Checa)
3. FERROVIAL CONSTRUCCIÓN SA (España)
4. Rhomberg Sersa Rail Holding GmbH (Austria)
5. RAIL SAFETY AND STANDARDS BOARD LIMITED (Reino Unido)
6. COMSA SAU (España)
7. LOUGHBOROUGH UNIVERSITY (Reino Unido)
8. VYSOKE UCENI TECHNICKE V BRNE (República Checa) 9 UNIVERZITA PARDUBICE (República Checa)

Participación de Ferrovial

Nuestra marca sucursal Ferrovial Construcción apoyará a los organismos académicos del proyecto aportando su experiencia en los siguientes campos: instalación de aparatos de vía, mantenimiento de aparatos de vía, logística de aparatos de vía, modelado de información de construcción (BIM), infraestructura inteligente, diseño y construcción de ferrocarriles de alta velocidad y construcción innovadora.

Resultados, beneficios e impacto previstos

A continuación se enumeran las tecnologías y los posibles resultados previstos:

• Arquitectura modular de aparatos de vía que permite que los subsistemas se modifiquen o mejoren fácilmente, de modo que las mejoras en el rendimiento del sistema de aparatos de vía disponibles a partir de la adopción de nuevos conceptos puedan realizarse progresivamente sin necesidad de una renovación completa del sistema, lo que permite obtener beneficios más rápidamente.
• Metodologías de diseño basadas en la resistencia, sistemas libres de mantenimiento que no se degradan y tecnologías de autoajuste que permiten una autoinspección completa y la funcionalidad de autocorrección y recuperación a través del desarrollo de un sistema inmune de aparatos de vía, contribuyendo a una mejora del 50% en la fiabilidad y disponibilidad de los mismos.
• Conceptos novedosos que utilizan nuevos materiales y técnicas de construcción, junto con una interfaz rueda-vía optimizada para realizar un nuevo principio de movimiento que podría ayudar a reducir el coste a lo largo del ciclo de vida de los aparatos de vía hasta en un 30%.
• Se llega a un sistema integrado, que incluye el diseño de un mecanismo de cierre a prueba de fallos, que reduce todos los riesgos asociados a fallos técnicos, errores humanos y factores externos que puedan dar lugar a incidentes, garantizando así que se reduzca el número y la magnitud de los incidentes y que la seguridad de los pasajeros y de la mano de obra se mantenga al más alto nivel.
• Aumento significativo de la velocidad de circulación permitida de los trenes, al tiempo que se reduce drásticamente el tiempo de conmutación para contribuir a una mejora de la capacidad de hasta el 100%.

Financiación

Este proyecto está subvencionado (100% del presupuesto) por las iniciativas Horizonte 2020 y Shift2Rail.

El proyecto SEEDS, del acrónimo en inglés “Self learning Energy Efficient builDings and open Spaces”, consiste en el desarrollo de un innovador sistema para optimizar el comportamiento de edificios, aislados o en grupo, en términos de energía, confort y costes de su ciclo de vida.

El proyecto SEEDS (acrónimo del título en inglés Self learning Energy Efficient builDings and open Spaces) en el que ha participado el departamento de I+D de Ferrovial Construcción como socio del proyecto, coordinado por CEMOSA y financiado por la Comisión Europea a través del 7º Programa marco de investigación.

El proyecto consiste en el desarrollo de un innovador sistema para optimizar el comportamiento de edificios, aislados o en grupo, en términos de energía, confort y costes de su ciclo de vida, basado en tecnologías de la construcción así como en técnicas de control predictivas, de autoaprendizaje y de inteligencia artificial.

El sistema SEEDS permite, gracias a nuevos algoritmos de optimización, minimizar el consumo energético de edificios, manteniendo el confort y la calidad del aire en su interior. El proyecto ha desarrollado una red de sensores inalámbricos compatible con sistemas automáticos de mantenimiento de edificios y de fácil despliegue, lo que permite su implementación en la rehabilitación de edificios antiguos.

Es importante destacar que los edificios representan más del 35% del consumo de energía en la Unión Europea, por lo que el proyecto tiene potencial para contribuir de forma significativa al objetivo europeo de reducción del consumo de energía y las emisiones de CO2 para el año 2020.

Consorcio: CEMOSA (coordinador, España), Fraunhofer (Alemania), Ferrovial Construcción (España), Universidad de Stavanger (Noruega), Universidad de Salford (Reino Unido), Cidaut (España), Softcrits (España), NSC (Alemania) y FASA (Alemania).

El proyecto Sentinel tiene como objetivo desarrollar un nuevo prototipo de sistema inteligente de gestión y mantenimiento de infraestructuras ferroviarias, mediante el uso de datos masivos estructurados para conseguir una fotografía completa y rápida del estado y evolución de la línea de ferrocarril.

El resultado es un producto precomercial, en fase de prueba del prototipo para su aplicación a la explotación a medio plazo.

El consorcio de este proyecto colaborativo integra a, Ferrovial Construcción (líder), Adif, Alstom e Insitu. Con un presupuesto de 1,44 millones de euros, ha sido cofinanciado con 646 mil euros de fondos FEDER (Fondo Europeo de Desarrollo Regional) a través del programa Innterconecta del CDTI.

El proyecto, que se inició en julio de 2016, ha abordado la integración de un dispositivo de captura de datos que se integra en vehículos de mantenimiento de las líneas de ferrocarril y alimenta una base de datos relacionada con un sistema de información geográfica, de forma que se consigue realizar un inventario automático o semiautomático de los activos ferroviarios, al mismo tiempo que se interpretan y caracterizan los elementos de la vía, optimizando las operaciones de mantenimiento.

Este inventario de activos automatizado permite conformar una panorámica rápida, dinámica y conjunta de todas las infraestructuras y elementos de la red como carriles, tirafondos, traviesas, balizas, señales…

Las características del sistema son la continuidad y la precisión, de modo que la actualización constante del inventario permite analizar y seguir la evolución de los elementos de la infraestructura para predecir cambios, fallos o situaciones de emergencia, y favorecer el seguimiento de la inspección y el mantenimiento digital por el personal de mantenimiento.

Los activos objeto del inventario se han clasificado por subsistemas, y el software de gestión de activos es capaz de integrarlos con las bases de datos de inventario de Adif. Para su desarrollo se han utilizado tecnologías 4.0 como big data, machine learning, inteligencia y visión artificial, modelizado y simulación, GNSS europeo y satélites.

Las pruebas de validación del prototipo, que se realizaron en abril de 2018 en la Línea de Alta Velocidad Almussafes – Jávea y posteriormente en noviembre de ese mismo año en la línea de alta velocidad en construcción entre Madrid-Chamartín y Torrejón de Velasco, han consistido en la integración de los sistemas Lidar (que obtienen una geometría 3D e imágenes de vía a partir del escaneo dinámico mediante la tecnología denominada mobile mapping system), GPS, cámaras y grabadores de alta precisión, iluminación… que han permitido digitalizar esta nueva infraestructura a una velocidad de circulación de 80 km/h en un vehículo de mantenimiento que ha sido preacondicionado para las pruebas.

El sistema incorpora una herramienta de software que permite inventariar e identificar automáticamente los elementos de la infraestructura como señales laterales, balizas, postes de catenaria, sujeciones de carril, desvíos, aparatos de dilatación, etcétera.

Sentinel permitirá, a corto y medio plazo, actualizar de forma automatizada el inventario de los activos de toda la infraestructura de Adif, permitiendo contar con los datos reales de la infraestructura para un sistema de gestión de activos que permita analizar, predecir y actuar sobre los activos de una forma eficiente.