El software de autoconducción basado en IA está trastornando el sector del transporte por carretera
La conducción asistida por IA contribuirá a paliar la creciente escasez de conductores, el aumento de los costes y la incesante demanda de entregas más rápidas.
El personal de carreteras podría recibir pronto una importante ayuda de la inteligencia artificial. Investigadores del Instituto Fraunhofer de Alemania han desarrollado un tejido con sensores y algoritmos de inteligencia artificial que puede controlar el estado de las carreteras desde debajo de la superficie. Este material inteligente podría hacer que las costosas y perturbadoras reparaciones de las carreteras fueran mucho más eficaces y sostenibles.
En la actualidad, la mayoría de las decisiones de reasfaltado se basan en los daños visibles. Pero las grietas y el desgaste de las capas inferiores del asfalto suelen pasar desapercibidos hasta que es demasiado tarde. Ahí es donde entra la innovación de Fraunhofer.
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Cómo funcionan los sensores de carretera de IA para evitar reparaciones costosas
El sistema utiliza un tejido de fibras de lino entretejidas con hilos conductores ultrafinos. Estos hilos detectan cambios diminutos en la capa base de asfalto, señalando posibles daños antes de que lleguen a la superficie.
EL CAMINO HACIA LA PROSPERIDAD ESTARÁ PAVIMENTADO POR LOS CAMIONES AUTÓNOMOS
Investigadores del Instituto Fraunhofer prueban sensores de IA que detectan daños en las carreteras bajo la superficie. (Instituto Fraunhofer)
Una vez colocado el tejido bajo la carretera, recopila datos continuamente. Una unidad conectada al borde de la carretera almacena y transmite estos datos a un sistema de IA que los analiza en busca de señales de alerta temprana. A medida que los vehículos pasan por la carretera, el sistema mide los cambios de resistencia en el tejido. Estos cambios revelan cómo está funcionando la capa base y si se están formando grietas o deformaciones bajo la superficie.
Por qué es importante la vigilancia vial con IA para el mantenimiento futuro
Los métodos tradicionales de inspección de carreteras se basan en la perforación o toma de muestras de testigos, que son destructivas, costosas y sólo proporcionan información de una pequeña sección del pavimento. Este sistema basado en IA elimina la necesidad de ese tipo de pruebas invasivas.
En lugar de reaccionar ante los daños superficiales, las agencias de transporte podrían predecir y prevenir el deterioro antes de que resulte costoso arreglarlo. Este planteamiento podría alargar la vida de las carreteras, reducir los retrasos del tráfico y ayudar a los gobiernos a gastar los fondos para infraestructuras de forma más eficiente.
EL BLOQUEADOR ACÚSTICO ULTRAFINO REDUCE DRÁSTICAMENTE EL RUIDO DEL TRÁFICO
El tejido inteligente de fibra de lino mide los cambios de tensión en el asfalto para detectar grietas a tiempo. (Instituto Fraunhofer)
Cómo la IA y los datos de los sensores predicen con antelación los daños en las carreteras
La verdadera potencia proviene de combinar algoritmos de IA con información continua de los sensores. El software de aprendizaje automático de Fraunhofer puede predecir cómo se extenderán los daños, ayudando a los ingenieros a priorizar qué carreteras necesitan mantenimiento primero. Los datos de los sensores se muestran en un panel de control basado en la web, que ofrece una visión clara del estado de las carreteras a los organismos y planificadores locales.
El proyecto, denominado SenAD2, se está probando actualmente en una zona industrial de Alemania. Los primeros resultados sugieren que el sistema puede identificar daños internos sin interrumpir el tráfico ni dañar la propia carretera.
Qué significa esto para ti
Un control más inteligente de las carreteras podría dar lugar a menos baches, desplazamientos más fluidos y menos dinero de los contribuyentes malgastado en reparaciones ineficaces. Si se adopta de forma generalizada, las ciudades podrían planificar el mantenimiento con años de antelación, evitando el ciclo de parches que a menudo convierten la conducción en un quebradero de cabeza diario.
Para los conductores, significa menos tiempo en las zonas en obras. Para los gobiernos locales, significa mejores carreteras construidas con datos, no con conjeturas.
¿REEMPLAZARÁN LOS CAMIONES AUTÓNOMOS A LOS CONDUCTORES EN 2027?
Chris Solorzano, trabajador del Departamento de Obras PúblicasSan Francisco , utiliza un rastrillo de nivelación para alisar el asfalto mientras repara un bache el 24 de marzo de 2023, en San Francisco. (Justin Sullivan/GettyGetty Images)
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Conclusiones clave de Kurt
Este avance muestra cómo la IA y la ciencia de los materiales se están fusionando para resolver los retos de las infraestructuras del mundo real. Aunque el sistema no hará que las carreteras sean indestructibles, puede hacer que su mantenimiento sea más inteligente, seguro y sostenible.
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¿Confiarías en la IA para decidir cuándo y dónde tu ciudad repavimenta las carreteras? Háznoslo saber escribiéndonos a Cyberguy.com.
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