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El Digital Hub de Ferrovial promueve el uso de drones

FLY.AI: Plataforma para inspección de infraestructuras mediante Inteligencia Artificial

Andrés Santos Becerro. Emerging Technologies Specialist. Ferrovial Digital Hub

María Carreira Bello. Project Manager. Ferrovial Power Infraestructure

19/02/2021

El pasado 16 de diciembre se dio a conocer el ganador del I Premio Interempresas - Civildron a la Mejor Aplicación de Drones en Obra Civil. Ferrovial, con su Plataforma de Inspección de Infraestructuras FLY.AI, obtuvo finalmente el mayor número de votos en este nuevo concurso organizado por la Fundación de la Energía de la Comunidad de Madrid. Andrés Santos Becerro y María Carreira Bello desarrollan en este artículo en qué consiste esta innovadora plataforma, la cual, entre otras novedades, incluye un módulo de Inteligencia Artificial.

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1.- Introducción y objetivos

Los drones están siendo cada vez más extendidos en todos los sectores. El vuelo de éstos requiere de planificación, gestión y posterior ejecución, todo ello con la máxima seguridad. Estos vehículos aéreos no tripulados se están imponiendo a los métodos tradicionales de inspección y en algunos casos son un complemento a otras tecnologías como las imágenes satelitales o helicópteros. Estos últimos menos frecuentes debido a su elevado coste y a la limitación para aproximarse a la infraestructura. 

Entre las actividades de Ferrovial se encuentra la construcción y posterior mantenimiento de gran variedad de infraestructuras, desde grandes obras civiles, como puentes, taludes, viaductos, gasoductos, líneas eléctricas, autopistas… hasta plantas de tratamiento, centros deportivos u otros.

Tras una experiencia previa en inspección de diferentes infraestructuras mediante dron, se detectó la necesidad de estandarizar todo el proceso, desde el diseño de la misión a la entrega del informe. Por este motivo, Ferrovial ha desarrollado FLY.AI, una plataforma software para gestionar las operaciones de mantenimiento mediante dron, de una forma fácil e intuitiva. Permite hacer el seguimiento durante todo el ciclo de inspección. Como elemento diferenciador, esta plataforma consta de un módulo de Inteligencia Artificial que permite detectar incidencias de forma automática.

2.- Caso de éxito

En el área de líneas eléctricas, Ferrovial lleva incorporando el uso de drones desde 2018 a las inspecciones y, a medida que la tecnología avanza, integra mejores cámaras y sensores que permiten digitalizar el estado del activo con mayor detalle, pudiendo obtener un registro muy preciso de todos sus elementos. El resultado es un ahorro superior al 30% del coste de las inspecciones realizadas con drones frente a los métodos tradicionales.

El mantenimiento de las líneas eléctricas implica la inspección periódica de las mismas para detectar: aisladores rotos, amortiguadores fatigados, grupillas salidas y otro tipo de anomalías que ponen en peligro su correcto funcionamiento, así como problemas con la vegetación que puedan derivar en incendios. Estas operaciones de inspección suponían un coste elevado y, en ocasiones, el desplazamiento de inspectores a zonas de riesgo y de difícil acceso. La frecuencia de estas inspecciones repercute en la calidad del mantenimiento y también en el coste. Una gestión deficiente de éste supone reducir la vida útil del activo, así como la necesidad de introducir costosas intervenciones, e incluso de reducir su operatividad o el servicio prestado a los ciudadanos.

3.- Detalles de la infraestructura analizada

FLY.AI se ha integrado en una línea de alta tensión de transporte, con una tensión de 220KV.

La altura media de las torres es de 40 metros y la longitud media de los vanos es de 350 metros.

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Croquis de la tipología estándar de las torres.

Entre los principales elementos a inspeccionar se encuentran los siguientes:

  • Aisladores
  • Amortiguadores
  • Estructura
  • Tornillería

4.- Gestión eficiente de todo el ciclo de inspección

FLY.AI es una plataforma escalable y abierta que permite la incorporación de nuevas infraestructuras, drones de última generación, sensores, imágenes de satélite y modelos de IA propios o de terceros, cubriendo todas las etapas del ciclo de vida de una inspección: 

  • Planificación de la misión (calendario, zona a revisar, pilotos y drones).
  • Registro de documentación exigida por la normativa vigente en cada país.
  • Evaluación del riesgo y aprobación.
  • Ejecución del vuelo y registro en plataforma de todos los datos o imágenes capturados.
  • Generación automática de informe de incidencias (empleando los modelos de IA integrados).
  • Exportación del informe en diferentes formatos para su entrega a terceros.
  • Visualización del mapa de la infraestructura.
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Esquema de todas las fases del ciclo.

5.- Operaciones más seguras

La entrada en vigor de la normativa europea simplifica los trámites administrativos y la solicitud de permisos de vuelos. Mientras que anteriormente la gestión de una operación podría demorarse entre tres y seis meses y en algunas ocasiones más, actualmente sólo basta con tener toda la documentación en regla.

Debido a que consideramos crítico tener un control sobre la parte administrativa de la operación, se decidió añadir una fase de autorización. Ésta es clave para no asumir riesgos por falta de documentación o permisos obligatorios. De esta forma se evitan sanciones por incumplimiento de normativa.

Esta fase comienza con la solicitud del responsable de la infraestructura al proveedor que va a volar el dron. A partir de este momento, el envío de la documentación por parte del proveedor desencadena un flujo de aprobación en el que las personas responsables de la misma deberán revisar y autorizar. Una vez la misión ha sido autorizada, se dará por cerrada la documentación y esta quedará asociada a la operación por si fuera necesario consultas posteriores.

El siguiente esquema muestra el flujo de aprobaciones. Se pueden incluir varios niveles de autorización, en función del organigrama de la empresa. 

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Flujo de autorización de las operaciones.

6.- La base de una buena inspección: una excelente toma de datos

Para este tipo de línea, y debido a la evolución tecnológica de los drones, se ha optado por utilizar los de tipo multirrotor. Esto hace la inspección muy eficiente y sobre todo segura, además de una digitalización excelente de la infraestructura. 

La regulación de la inspección de líneas eléctricas es reglada en cada país de diferente forma. Por este motivo, cada empresa decide el detalle y exhaustividad con el que quiere analizar su infraestructura y la frecuencia de esta con el objetivo de cumplir con las exigencias establecidas por la regulación. Es probable que el multirrotor no sea la mejor solución para todos los casos y se recurra a vuelos de helicóptero con tripulación y/o ala fija pilotado remotamente.

En toda inspección, los sensores utilizados son clave y en líneas eléctricas más si cabe, por el riesgo de provocar un accidente eléctrico o dejarse un elemento crítico sin detectar; en los últimos años un inadecuado mantenimiento de las líneas eléctricas a nivel global, ha ocasionado una serie de catástrofes e incendios, con importantes pérdidas humanas y desastres medioambientales. Por ese motivo, en esta línea eléctrica uno de los requisitos para seleccionar la cámara era la resolución y el zoom que permitieran detectar uno de los elementos más pequeños, las grupillas. Estos debían capturarse con una resolución muy elevada para que tanto el ojo humano como el algoritmo pudiese detectar las incidencias correctamente. 

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Ejemplo de la resolución de una grupilla.

7.- Reproductor multimedia para simplificar el análisis

Para aquellas infraestructuras que no hay modelos de detección y es necesario realizar una inspección manual, se ha diseñado un reproductor multimedia a medida para simplificar la operación, permitiendo detectar nuevas incidencias de forma sencilla. 

El reproductor permite visualizar la mayoría de los archivos multimedia del mercado: xbm, tif, pjp, svgz jpg, jpeg, gif, svg, jfif, webp, bmp, pjpeg, avif, m4v, mp4, ogm, wmv, mpg, webm, ogv, mov, asx, mpeg, avi. 

El proceso de identificación de nuevas anomalías comienza por la reproducción de los archivos multimedia. Para el caso de videos, ya sean térmicos o visuales, se puede regular la velocidad de reproducción, siendo posible avanzar de fotograma a fotograma. Una vez identificada la incidencia, se añade una nueva y se seleccionan los campos solicitados. Con esto se registra toda la información que permite categorizar la incidencia: usuario que la ha generado, tipo de incidencia, criticidad, minuto y segundo, etc. De esta forma se tiene toda la trazabilidad.

Debido a que durante el proceso de inspección manual es posible dejarse algún video sin inspeccionar o dejarlo a medias, la plataforma permite marcar aquellos videos revisados para no tener confusión y de esta forma se tienen garantías de que se analiza todo.
Activando una marca en el archivo multimedia, se puede tener un control de los videos que ya se han revisado, para garantizar que se analiza toda la información. 

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Visor de archivos multimedia durante la creación de una nueva incidencia.

8.- Detección automática de incidencias mediante algoritmos de inteligencia artificial

Una de las características más innovadoras que presenta FLY.AI es el procesamiento automático mediante inteligencia artificial. Una vez subidos los archivos a la plataforma, estos se pueden analizar de forma desatendida y en cuestión de minutos se obtienen los resultados del algoritmo de Inteligencia Artificial.  Esto simplifica el trabajo de los operarios y ayuda a registrar incidencias que de otro modo podrían pasar desapercibidas.

Gran parte del algoritmo se centra alrededor de un detector de objetos construido a partir de una de las redes neuronales más eficientes del estado del arte. Este modelo de inteligencia artificial nos permite identificar varios elementos a la vez, pudiendo distinguir si éstos presentan alguna anomalía. 

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Ejemplo de detector.

9.- Visor de activos y análisis de resultados

La plataforma permite visualizar el estado de los activos en tiempo real. A partir de los diferentes filtros (criticidad, categoría de incidencia y tipo), se puede identificar dónde se presentan los problemas más críticos de la infraestructura.

Accediendo a las torres que tienen anomalías, se pueden ver todos los detalles de la misma para identificar cuál es el problema y evaluar los recursos necesarios para solucionarla. Además, es posible visualizar el origen del dato. En caso de que sea video, se puede avanzar fotograma a fotograma por la secuencia para observar en detalle el defecto. 

En la siguiente imagen se muestra el detalle de una torre con incidencia, así como de los parámetros asociados a la misma, ubicación, circuito al que pertenece, fase, categoría, etc.

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Visor de la infraestructura.

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