El software de conducción autónoma basado en inteligencia artificial está revolucionando el sector del transporte por carretera.
La conducción asistida por IA ayudará a paliar la creciente escasez de conductores, el aumento de los costes y la incesante demanda de entregas más rápidas.
Los equipos de mantenimiento de carreteras pronto podrían recibir una importante ayuda de la inteligencia artificial. Investigadores del Instituto Fraunhofer de Alemania han desarrollado un tejido con sensores y algoritmos de IA integrados que puede supervisar el estado de las carreteras desde debajo de la superficie. Este material inteligente podría hacer que las costosas y molestas reparaciones de carreteras fueran mucho más eficientes y sostenibles.
En la actualidad, la mayoría de las decisiones sobre repavimentación se basan en los daños visibles. Sin embargo, las grietas y el desgaste de las capas situadas debajo del asfalto suelen pasar desapercibidos hasta que es demasiado tarde. Ahí es donde entra en juego la innovación de Fraunhofer.
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Cómo funcionan los sensores viales con IA para evitar costosas reparaciones
El sistema utiliza un tejido fabricado con fibras de lino entretejidas con hilos conductores ultrafinos. Estos hilos detectan cambios mínimos en la capa base de asfalto, lo que permite señalar posibles daños antes de que lleguen a la superficie.
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Investigadores del Fraunhofer prueban sensores de IA que detectan daños en la superficie de las carreteras. (Instituto Fraunhofer)
Una vez colocada la tela bajo la carretera, esta recopila datos de forma continua. Una unidad conectada situada en el arcén almacena y transmite estos datos a un sistema de inteligencia artificial que los analiza para detectar señales de alerta temprana. A medida que los vehículos pasan por la carretera, el sistema mide los cambios de resistencia en la tela. Estos cambios revelan el rendimiento de la capa base y si se están formando grietas o tensiones bajo la superficie.
Por qué la supervisión de carreteras mediante IA es importante para el mantenimiento futuro
Los métodos tradicionales de inspección de carreteras se basan en perforaciones o muestreos, que son destructivos, costosos y solo proporcionan información sobre una pequeña sección del pavimento. Este sistema basado en inteligencia artificial elimina la necesidad de realizar 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 su reparación resulte costosa. Este enfoque podría prolongar la vida útil de las carreteras, reducir los retrasos en el tráfico y ayudar a los gobiernos a gastar los fondos destinados a infraestructuras de forma más eficiente.
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El tejido inteligente de fibra de lino mide los cambios de tensión en el asfalto para detectar grietas de forma temprana. (Instituto Fraunhofer)
Cómo la IA y los datos de los sensores predicen con antelación los daños en las carreteras
El verdadero poder proviene de la combinación de algoritmos de IA con la retroalimentación continua de los sensores. El software de aprendizaje automático de Fraunhofer puede pronosticar cómo se propagará el daño, lo que ayuda 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, lo que ofrece una visión clara del estado de las carreteras para las agencias y los 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
Una supervisión más inteligente de las carreteras podría reducir el número de baches, facilitar los desplazamientos y reducir el gasto de dinero público en reparaciones ineficaces. Si se adoptara de forma generalizada, las ciudades podrían planificar el mantenimiento con años de antelación, evitando el ciclo de reparaciones improvisadas que a menudo convierten la conducción en un quebradero de cabeza diario.
Para los conductores, significa menos tiempo parado en zonas en obras. Para los gobiernos locales, significa mejores carreteras construidas basándose en datos, no en conjeturas.
¿SUSTITUIRÁN LOS CAMIONES AUTÓNOMOS A LOS CONDUCTORES EN 2027?
Chris , trabajadorSan Francisco de Obras PúblicasSan Francisco , utiliza un rastrillo nivelador para alisar el asfalto mientras repara un bache el 24 de marzo de 2023 en San Francisco. (JustinGetty Images)
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Conclusiones clave de Kurt
Este avance demuestra cómo la inteligencia artificial y la ciencia de los materiales se están fusionando para resolver los retos de infraestructura del mundo real. Aunque el sistema no hará que las carreteras sean indestructibles, sí puede hacer que su mantenimiento sea más inteligente, seguro y sostenible.
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¿Confiarías en la IA para decidir cuándo y dónde se repavimentan las carreteras de tu ciudad? Cuéntanoslo escribiéndonos a Cyberguy.com.
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