Inteligencia Artificial: mantenimiento de vías no asfaltadas
Cuando se piensa en minería o agroindustria, se imagina barras de cobre y plata, pocos imaginan la inmensa infraestructura vial dentro de las plantaciones o minas que permiten una adecuada operación y transporte del producto. Mucho menos se imagina la inversión y gasto de mantenimiento que dichos caminos requieren, especialmente si son vías no asfaltadas.
Los principales componentes del mantenimiento de las vías no asfaltadas son: el volumen de base granular empleada y las tareas propias de mantenimiento, además de los recursos que implica la toma manual de muestras de nivel de compactación y densidad.
Por ello, monitorear constantemente el estado del terreno vial es imperativo para entender el grado de deterioro y desgaste de la base granular de la rasante y subrasante. Y es ahí donde la inteligencia artificial puede ser de mucha utilidad, para identificar y clasificar las distintas zonas de caminos y vías, permitiendo estimar el material y gasto por mantenimiento requerido.
Leer tambien sobre los diferentes tipos de inteligencia artificial
El uso de la inteligencia artificial para estos fines puede entonces tener dos principales aplicaciones:
- Identificación de patrones de deterioro mediante Computer Vision. Esta aplicación implica realizar un recorrido por las vías para capturar fotografías y videos con una cámara de alta resolución; las cuales son analizadas con técnicas de clasificación de Computer Vision para identificar distintos patrones de deterioro y desgaste.
- Segmentación de vías mediante el uso y análisis de telemetría. Similar al anterior, pero en lugar de una cámara de fotos requiere la utilización de sensores telémetricos para medir la aceleración, velocidad y respuesta de un giroscopio. Mediante la vibración que se captura con los sensores se pueden identificar las vías con mayor desgaste y hendiduras que justamente causan dichas vibraciones
Ambas aplicaciones son complementarias y sirven para segmentar la red de vías por tipos de deterioro y por condición según los indicadores de telemetría y de imágenes. Y en el Perú, país minero y agrícola, el empleo de Deep Analytics representa una gran oportunidad de generación de valor y optimización de recursos.
El mantenimiento de vías no tiene porqué significar una carga financiera para ninguna empresa si se optimizan los recursos adecuadamente. Si se invierte en una nueva red vial o en el mantenimiento de vías existentes, la Inteligencia Artificial está lista para acudir al rescate. Conoce más de analítica avanzada y herramientas de aplicación en el Programa Especializado en Advanced Analytics & AI de Educación Ejecutiva de UTEC. Conoce más aquí.
* El artículo es una adaptación del artículo “La Inteligencia Artificial aplicada al mantenimiento de vías no asfaltadas” de Antonio Roig. Julio 2020, Ataria AI, Medium.
