VALÈNCIA, 11 (EUROPA PRESS)
La Agència Valenciana de la Innovació (AVI) ha financiado el desarrollo de un sistema que monitoriza la red interurbana de carreteras y predice el deterioro del pavimento mediante técnicas de inteligencia artificial.
Esta nueva herramienta de mantenimiento predictivo es capaz de determinar el estado de la infraestructura sin necesidad de llevar a cabo inspecciones visuales ni de utilizar técnicas invasivas, al tiempo que pronostica su evolución para planificar de forma sostenible la conservación de la vía antes de que el deterioro afecte al tráfico, según ha informdado la AVI en un comunicado.
El proyecto, bautizado como Neurovias, está coordinado por la empresa especializada en construcción y conservación de infraestructuras, Pavasal, y en su ejecución colaboran las empresas CPS Infraestructuras, Movilidad y Medio Ambiente y Solver Machine Learning, además del grupo de investigación en Gestión del Proceso Proyecto-Construcción de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos de la Universitat Politècnica de València (UPV).
La iniciativa cuenta con el respaldo de la AVI en el marco de su convocatoria de ayudas en concurrencia competitiva y dispone de financiación de la Unión Europea a través del Programa Comunitat Valenciana Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) 2021-2027.
Este nuevo sistema se compone de un sistema de grabación para monitorizar el estado del pavimento a través de dos videocámaras de fácil instalación en cualquier vehículo convencional y un software que es capaz de procesar las imágenes 3D para evaluar los daños y el estado del pavimento, predecir su evolución y obtener un plan de gestión a corto y medio plazo que minimice el impacto ambiental, económico y social de las actuaciones de mantenimiento, y maximice la seguridad y el confort de los usuarios de la red de carreteras.
La plataforma incluye un sistema de información geográfica (GIS) que permite almacenar, analizar y visualizar todos los datos referenciados en un mapa, así como extraerlos en un fichero en formato estándar para su incorporación a un modelo BIM (Building Information Modeling).
Esta metodología de trabajo colaborativo integra las características físicas y funcionales de la infraestructura en una representación digital en 3D que optimiza la planificación y mejora la eficiencia de los procesos.
Según la última auditoría sobre el estado de conservación de la red de carreteras realizado por la Asociación Española de la Carretera (AEC) en 2018, se estima que más de la mitad de la red -53.500 kilómetros- presenta deterioros estructurales y superficiales importantes en el pavimento.
En este contexto, el proyecto Neurovias ofrece una herramienta que ayudará a las administraciones a priorizar las inversiones en materia de conservación, impulsando la planificación preventiva de estas actuaciones, antes de que la vida útil del pavimento se agote o se registren grandes niveles de degradación. De esta forma, no sólo se dispondrá de una red vial en mejor estado, sino que redundará en un menor coste del transporte y una menor emisión de gases de efecto invernadero.
En el desarrollo de esta tecnología, que ya se ha validado con éxito, han colaborado cuatro entidades de distinta índole. Pavasal, constructora con una amplia experiencia en el mantenimiento viario ha liderado, como coordinadora del proyecto el diseño del sistema de monitorización; mientras que el desarrollo del software ha recaído en la consultora de ingeniería CPS Infraestructuras, Movilidad y Medio Ambiente.
Asimismo, Solver Machine Learning, ‘spin-off’ de la UPV especializada en inteligencia artificial, ha sido la encargada de concebir el modelo de evaluación del estado del pavimento mediante técnicas de aprendizaje profundo, al tiempo que la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos es la responsable del desarrollo de los modelos predictivos de evolución del deterioro y de la optimización de la toma de decisiones.
Neurovías conecta con los entornos de especialización y las prioridades de la Estrategia de Especialización Inteligente de la Comunitat Valenciana, conocida como S3CV, que coordina la Conselleria de Innovación, Industria, Comercio y Turismo.
Además, propone soluciones a los principales retos identificados por el comité de innovación en Movilidad, Transportes e Infraestructuras, que entre otras líneas de acción proponía avanzar en la detección del estado de las infraestructuras y sus necesidades de mantenimiento para mejorar la seguridad, en general, y que permitan actuaciones a corto y medio plazo.
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