L’AVI finança un sistema per monitoritzar la xarxa de carreteres i predir la necessitat de manteniment a través d’intel·ligència artificial
L’Agència Valenciana de la Innovació (AVI) ha finançat el desenvolupament d’un sistema que monitoritza la xarxa interurbana de carreteres i prediu el deteriorament del paviment mitjançant tècniques d’intel·ligència artificial. Aquesta nova eina de manteniment predictiu és capaç de determinar l‟estat de la infraestructura sense necessitat de dur a terme inspeccions visuals ni d‟utilitzar tècniques invasives, alhora que pronostica la seva evolució per planificar de forma sostenible la conservació de la via abans que el deteriorament afecte el trànsit.
El projecte, batejat com a NEUROVIAS, està coordinat per l’empresa especialitzada en construcció i conservació d’infraestructures, Pavasal, i en la seva execució col·laboren les empreses CPS Infraestructures, Mobilitat i Medi Ambient i Solver Machine Learning, a més del grup de recerca en Gestió del Procés Projecte Construcció de l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria de Camins, Canals i Ports de la Universitat Politècnica de València (UPV).
La iniciativa compta amb el suport de l’Agència Valenciana de la Innovació (AVI) en el marc de la convocatòria d’ajudes en concurrència competitiva i disposa de finançament de la Unió Europea a través del Programa Comunitat Valenciana Fons Europeu de Desenvolupament Regional (FEDER) 2021 -2027.
Aquest nou sistema es compon d’un sistema d’enregistrament per monitoritzar l’estat del paviment a través de dues càmeres de vídeo de fàcil instal·lació en qualsevol vehicle convencional i un programari que és capaç de processar les imatges 3D per avaluar els danys i l’estat del paviment, predir la seva evolució i obtenir un pla de gestió a curt i mitjà termini que minimitzi limpacte ambiental, econòmic i social de les actuacions de manteniment, i maximitzi la seguretat i el confort dels usuaris de la xarxa de carreteres.
La plataforma inclou un sistema d’informació geogràfica (GIS) que permet emmagatzemar, analitzar i visualitzar totes les dades referenciades en un mapa, així com extreure’ls en un fitxer en format estàndard per incorporar-lo a un model BIM (Building Information Modeling). Aquesta metodologia de treball col·laboratiu integra les característiques físiques i funcionals de la infraestructura a una representació digital en 3D que optimitza la planificació i millora l’eficiència dels processos.
Segons l’última auditoria sobre l’estat de conservació de la xarxa de carreteres realitzat per l’Associació Espanyola de la Carretera (AEC) el 2018, s’estima que més de la meitat de la xarxa –53.500 quilòmetres– presenta deterioraments estructurals i superficials importants al paviment.
En aquest context, el projecte NEUROVIAS ofereix una eina que ajudarà les administracions a prioritzar les inversions en matèria de conservació, impulsant la planificació preventiva d’aquestes actuacions, abans que la vida útil del paviment s’esgoti o es registrin grans nivells de degradació. D’aquesta manera, no només es disposarà d’una xarxa viària en millor estat, sinó que redundarà en un cost més baix del transport i una menor emissió de gasos d’efecte hivernacle.
En el desenvolupament d’aquesta tecnologia, que ja s’ha validat amb èxit, hi han col·laborat quatre entitats d’índole diferent. Pavasal, constructora amb una àmplia experiència en el manteniment viari, ha liderat, com a coordinadora del projecte el disseny del sistema de monitorització; mentre que el desenvolupament del programari ha recaigut a la consultora d’enginyeria CPS Infraestructures, Mobilitat i Medi Ambient.
Així mateix, Solver Machine Learning, spin-off de la UPV especialitzada en intel·ligència artificial, ha estat l’encarregada de concebre el model d’avaluació de l’estat del paviment mitjançant tècniques d’aprenentatge profund, alhora que l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria de Camins , Canales i Puertos és la responsable del desenvolupament dels models predictius d’evolució del deteriorament i de l’optimització de la presa de decisions.
NEUROVÍAS connecta amb els entorns d’especialització i les prioritats de l’Estratègia d’Especialització Intel·ligent de la Comunitat Valenciana, coneguda com a S3CV, que coordina la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme. A més, proposa solucions als principals reptes identificats pel comitè d’innovació a Mobilitat, Transports i Infraestructures, que entre altres línies d’acció proposava avançar en la detecció de l’estat de les infraestructures i les necessitats de manteniment per millorar la seguretat, en general, i que permetin actuacions a curt i mitjà termini.
Informació i Foto: Generalitat Valenciana