Conacon Sando aplica Inteligencia Artificial a la conservación de carreteras
Denominado Inspect-Roads, el proyecto propone un mecanismo inteligente para situar el tipo, la posición y la gravedad de los problemas detectados en vías y carreteras. El planteamiento de esta tecnología supone un salto de calidad en la inspección de incidencias, al configurar un sistema automatizado que identifica deficiencias en función de un conocimiento y entrenamiento previos.
El resultado del proyecto Inspect-Roads será una herramienta que agilizará la inspección de carreteras, reduciendo plazos, recursos y costes.
El responsable técnico del sector Edificación y Obra Civil en CTA, Carlos García, explica que “el proyecto de Conacon Sando aprovecha los últimos avances en inteligencia artificial y supercomputación para hacer posible la inspección rápida por imagen y video de infraestructuras lineales, condicionada hasta ahora por la baja capacidad de tratamiento de datos y de entrenamiento de algoritmos”. Con los resultados del proyecto, aclara, “se podrá disponer de una herramienta rápida, fácilmente desplegable y de bajo coste comparativo que agilizará notablemente la labor de los técnicos de inspección, centrándola en los casos más relevantes”.
Mediante la aplicación informática que se genere a partir del proyecto Inspect-Roads se podrá evaluar también el grado de severidad de las distintas incidencias de forma automática. De esta manera, se priorizarán aquellas más graves, lo que permitirá una gestión más eficiente de incidencias en el pavimento en tiempo real, reduciendo plazos, recursos y costes.
Inteligencia Artificial en conservación
Dentro de la fase de estudio, Conacon Sando equipará en los vehículos un conjunto de cámaras apoyadas en sistemas de navegación para posicionar su situación en cada momento. Estas cámaras realizarán una toma masiva de datos mediante el barrido de imágenes desde el vehículo en movimiento. Gracias a los algoritmos implantados, detectarán automáticamente las incidencias en el pavimento.
Previamente, se enseñará al sistema a discernir y valorar los distintos tipos de incidencias. Esta fase de entrenamiento se apoyará en una base de datos con imágenes reales de las posibles patologías. Las imágenes se procesarán con algoritmos empleando IA.
La experiencia de Conacon en conservación y mantenimiento de infraestructuras sostenibles se une en este proyecto al bagaje en el ámbito de la investigación de Sando, ya que esta compañía ha realizado anteriormente proyectos con IA y georreferenciación. En este sentido, esta investigación se alinea con otros estudios que potencian el papel innovador de Conacon en el ámbito de las smartcities y la conservación viaria.
