MainRail desarrolla algoritmos predictivos para la prevención de pandeo en vía sobre balasto
El pandeo en vías sobre balasto responde a la acumulación de energía que sufre la vía debido a la variación térmica. La startup tecnológica MainRail ha desplegado un piloto de su nuevo módulo predictivo de pandeo en la Red ferroviaria de Mallorca (SFM) con el apoyo de la constructora Azvi.
Este módulo consiste en un conjunto de algoritmos que permiten predecir la temperatura que alcanzará el carril en base a las predicciones meteorológicas previstas hasta 5 días, identificando el riesgo de deformaciones en la vía por efecto de estas temperaturas. Para validar y ajustar este desarrollo, se han instalado dispositivos IoT en la vía facilitados por la empresa británica Yeltech, que permiten la medición de la temperatura real del carril.
De este modo, mientras que los algoritmos permiten predecir el riesgo de pandeo a siete días, los dispositivos IoT envían alertas en tiempo real de la temperatura del carril, que permite ajustar y validar las predicciones de los algoritmos.
Este módulo predictivo de pandeo, que se comercializará en breve por MainRail, será presentado por la empresa en Innotrans, principal feria del sector ferroviario, que se celebrará en Berlín (Alemania) del 20 al 23 de septiembre.
MainRail continúa en paralelo desarrollando nuevos algoritmos predictivos para calidad de vía y desgaste de carril, mediante modelos híbridos que combinan el uso de gemelos digitales, datos históricos de vía y algoritmos de IA.
Para el desarrollo de estos algoritmos, además de los datos disponibles en los más de 3.200 km de infraestructura que ya se mantienen con la plataforma MainRail, la compañía está cerrando un acuerdo con el administrador ferroviario español (ADIF), para acceder a datos de parte de sus infraestructuras con los que realizar un piloto para validar los algoritmos predictivos.
Estos avances, así como el módulo predictivo de pandeo se presentarán durante la conferencia 'Hybrid models for predictive infrastructure maintenance, based on Machine Learning and Digital Twins' ('Modelos híbridos para el mantenimiento predictivo de infraestructuras, basados en Machine Learning y Digital Twins') el próximo miércoles 21 de septiembre de 16:30 a 17:30 horas en el marco de Innotrans.
Además de la presentación, en el propio espacio expositivo de la startup tecnológica (Hall 23, stand 220), aquellos interesados en conocer las soluciones tecnológicas de MainRail, podrán reservar una cita durante la feria a través del siguiente link.
