“Es un negocio peligroso, Frodo, salir por tu puerta. "Entras en el camino, y si no mantienes tus pies, no hay forma de saber a dónde te llevarán".
- JRR Tolkien, El señor de los anillos
Las carreteras de Europa son las más seguras del mundo.
Las cifras actuales muestran que hay 50 muertes por millón de habitantes, en comparación con la cifra global de 174 muertes por millón. A pesar de esto, cada pérdida sigue siendo una tragedia. En 2017, 25.300 personas perdieron la vida en las carreteras europeas.
La causa de estos accidentes puede variar desde errores humanos y condiciones climáticas hasta estructuras y superficies dañadas. Si bien algunas cosas están más allá del dominio del control, las condiciones de las carreteras y los puentes son una variable que puede ser gobernada.
Tan pronto como se pavimenta un camino, una combinación de tráfico y condiciones climáticas comienzan a degradarse y erosionar la superficie. Las grietas, abrasiones o defectos no detectados pueden provocar rápidamente problemas mayores, como reparaciones costosas, retrasos importantes en el tráfico y, en el peor de los casos, condiciones inseguras. Estos problemas también son compartidos por los puentes, particularmente cuando el concreto es crítico para mantener la integridad de la estructura. Cuanto antes se detecten las fallas, más pronto se podrán solucionar, ahorrando tiempo y dinero, mientras se minimizan las interrupciones. En última instancia, esto ayuda a garantizar que las carreteras sean más seguras para quienes viajan por ellas.
Sin embargo, la detección de estas fallas puede ser muy difícil de realizar manualmente, especialmente porque las grietas que se forman temprano son difíciles de detectar a simple vista. Predecir dónde es probable que ocurran fallas antes de tiempo para que se puedan tomar las medidas apropiadas con anticipación también representa un desafío enorme. Afortunadamente, la tecnología está aquí para ayudar.
Construyendo puentes
Construido hace más de 20 años, el Great Belt Bridge es un puente colgante que conecta las islas danesas de Zelanda y Fionia. La compañía holding Sund & Bælt, responsable del mantenimiento del puente, ha trabajado con Microsoft para implementar una solución innovadora que combina la flexibilidad de los drones, con el poder de la inteligencia artificial (IA).
Los drones se utilizan para volar alrededor del puente y capturar miles de imágenes de la estructura de concreto, un método mucho más seguro y rápido que pedirle a un trabajador que cuelgue 200 metros sobre la superficie para tomar fotografías manualmente. En cambio, la experiencia y la experiencia de estos trabajadores se utilizan para ayudar a entrenar un algoritmo de aprendizaje automático que puede detectar automáticamente grietas en la superficie del concreto, después de que las fotos se hayan cargado en la nube Azure de Microsoft. Después de que la IA crea una lista de áreas con motivos de preocupación, los mismos expertos se utilizan para seleccionar las áreas que necesitan mantenimiento y reparación.
Rápidamente nos dimos cuenta de que cuanto más usábamos la solución, mejor era en realidad.
Si no se atienden, estas grietas pueden crecer lo suficiente como para exponer el marco de acero subyacente del puente. Si el acero se oxida, la resistencia se ve comprometida y la reconstrucción es la única opción. "El concreto no se degrada simplemente de la noche a la mañana, es un proceso lento. Por lo tanto, ser capaz de detectar y predecir posibles puntos de daño por adelantado es extremadamente útil ", dice Mikkel Hemmingsen, CEO de Sund & Bælt.
El resultado final es un proceso que aumenta la seguridad y ahorra tiempo y dinero. Además, también le ha permitido a la compañía llevar sus conocimientos a nuevas construcciones de puentes. También hay planes para entrenar aún más el algoritmo, aplicando el mismo método al Puente Little Belt, al Puente Vejlefjord y al Puente resundido.
"Nuestro enfoque principal era crear una solución para mantener y mejorar la eficiencia, pero rápidamente nos dimos cuenta de que cuanto más la usamos, mejor se vuelve. Esto nos ha dado un incentivo para difundir la solución a otros », afirma Hemmingsen.
De puentes a carreteras
La empresa multinacional de construcción BAM Infra Nederland y Orange NXT, un integrador de software líder, han desarrollado un sistema que utiliza Microsoft Azure, aprendizaje automático e inteligencia artificial para entrenar algoritmos que pueden detectar y clasificar con precisión varios tipos de daños en superficies pavimentadas.
En el pasado, BAM enviaba conductores en automóviles equipados con cámara para capturar fotos y videos de las superficies de las carreteras. Luego, los inspectores revisaron el contenido para identificar las áreas dañadas, antes de marcarlas y hacer un plan para repararlas. "Este proceso fue lento, costoso y tedioso", dice Kitting Lee, Director de Comercio e Innovación de BAM Infra Nederland. "Necesitábamos una solución más inteligente".
La nueva solución ve vehículos equipados con cámaras de 360 grados que graban imágenes de video desde todos los ángulos, antes de cargarlos en la nube de Azure, donde los algoritmos impulsados por IA señalan automáticamente cualquier motivo de preocupación. Estas imágenes también capturan datos geoespaciales, lo que permite a los inspectores rastrearlos con precisión hasta su ubicación en el mundo real. Esto mejora la velocidad, la calidad, la eficiencia y la precisión de estas comprobaciones visuales de carreteras, lo que permite el mantenimiento predictivo del asfalto, al tiempo que reduce los costos, lo que libera a los inspectores para que concentren su experiencia donde realmente se necesita.
Este proceso fue lento, costoso y tedioso. Necesitábamos una solución más inteligente
"La mayoría de las carreteras", continúa Lee, "se revisaban solo una vez al año. Sabíamos que si pudiéramos verificar con mayor frecuencia, podríamos evitar que los pequeños defectos se conviertan en grandes agujeros, lo que mejoraría la seguridad pública, permitiría el mantenimiento predictivo y reduciría las reparaciones de emergencia que cierren las carreteras y causen atascos de tráfico ”.
Más allá de los aumentos obvios de eficiencia en tiempo y costo, el nuevo sistema también genera empleados más felices, al tiempo que atrae nuevos talentos. En lugar de rastrear horas y horas de imágenes de carreteras sin daños, los inspectores ahora pueden centrarse exclusivamente en secciones que requieren atención, lo que lleva a reparaciones más rápidas y una mayor satisfacción laboral.
Dado el éxito de la nueva solución de inspección de asfalto, OrangeNXT y BAM también están considerando vender el nuevo proceso como una solución de software como servicio en otros países y para otros fines, abriendo una nueva oportunidad de negocio y asegurando que permanezcan competitivo
Desde puentes y carreteras, hasta todo lo que se encuentre en el medio, la tecnología como la IA está ayudando a garantizar que los caminos que recorremos sean lo más seguros posible.