Inteligencia Artificial (IA) en el mantenimiento de las carreteras: innovación y eficiencia en el sector BIM

El mantenimiento de carreteras ha sido siempre una actividad esencial pero compleja, especialmente debido a la creciente urbanización y al deterioro de las infraestructuras viales.

En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) utilizada en el mantenimiento de las carreteras emerge como una respuesta revolucionaria a los desafíos que arquitectos, ingenieros, topógrafos, BIM specialist, BIM coordinator, BIM manager, y CDE manager enfrentan diariamente.

La integración de las tecnologías BIM e IA está cambiando la forma en que las infraestructuras viales son monitoreadas, inspeccionadas y mantenidas. Veamos cómo.

El impacto de la IA en el mantenimiento de carreteras

La introducción de la IA en el mantenimiento de carreteras marca un paso fundamental de métodos tradicionales a prácticas más avanzadas y precisas. Gracias al uso de algoritmos de machine learning y computer vision, la IA es capaz de analizar enormes conjuntos de datos para identificar anomalías superficiales y prever futuras necesidades de mantenimiento. Este enfoque permite intervenciones oportunas, reduciendo costes y optimizando los recursos disponibles.

Por ejemplo, la IA utilizada en el mantenimiento de carreteras es capaz de realizar análisis predictivos, permitiendo intervenir antes de que los defectos viales se agraven, reduciendo así la necesidad de reparaciones más costosas en el futuro. Este cambio de estrategia, de reactivo a proactivo, representa una verdadera revolución para la gestión de infraestructuras.

Tecnologías avanzadas para el mantenimiento de carreteras: machine learning, computer vision y data analytics

La introducción de la Inteligencia Artificial (IA) en el mantenimiento de carreteras es posible gracias a una serie de tecnologías avanzadas que están cambiando radicalmente la forma en que las infraestructuras son monitoreadas y gestionadas. Entre ellas, machine learning, computer vision y data analytics juegan un papel central en la mejora de la eficiencia, la precisión y la oportunidad de las intervenciones de mantenimiento. Veamos cada una en detalle.

Machine Learning para el mantenimiento predictivo

El machine learning es una de las herramientas principales para el mantenimiento predictivo de las infraestructuras viales. Gracias al análisis de grandes cantidades de datos históricos, los algoritmos pueden prever las condiciones futuras de la carretera y sugerir intervenciones antes de que se produzcan daños significativos.

Esta modalidad de análisis predictivo no solo mejora la seguridad de las carreteras, sino que también optimiza la asignación de recursos, permitiendo intervenciones específicas y reduciendo el consumo innecesario de materiales y mano de obra.

Computer Vision para inspecciones automatizadas

La computer vision está revolucionando las inspecciones viales a través del análisis automatizado de las condiciones de la carretera. Utilizando técnicas avanzadas de deep learning, la IA puede identificar defectos como grietas, baches o señalización dañada con una precisión sin precedentes. Esta automatización hace que las inspecciones sean más rápidas y precisas, eliminando el error humano que a menudo está presente en las inspecciones manuales.

Por ejemplo, drones equipados con cámaras de alta resolución e integrados con software de IA pueden inspeccionar largos tramos de carretera de manera rápida, identificando defectos que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Este enfoque aumenta significativamente la eficiencia y la seguridad tanto de las carreteras como de las operaciones de inspección.

Data analytics para una gestión efectiva

Los data analytics son fundamentales para interpretar las grandes cantidades de datos recopilados por sensores y cámaras dispuestas a lo largo de las infraestructuras viales. Gracias al análisis avanzado de datos, las autoridades de gestión vial pueden tomar decisiones informadas sobre las prioridades de mantenimiento. Esto significa que cada intervención está respaldada por datos concretos, garantizando una gestión optimizada de los recursos y minimizando desperdicios.

Aplicaciones de la IA en el mantenimiento de carreteras

La IA está revolucionando el mantenimiento de carreteras con aplicaciones que mejoran la velocidad, la eficiencia y la precisión de las intervenciones. Gracias a las capacidades de detección en tiempo real y a la gestión automatizada de procesos, la IA permite identificar y resolver problemas viales de manera proactiva y colaborativa. Veamos algunas de las principales aplicaciones de esta tecnología avanzada en el sector:

• detección de anomalías en tiempo real: la integración de la IA en el mantenimiento de carreteras permite detectar anomalías en la superficie de la carretera en tiempo real. Es decir, puede identificar rápidamente defectos como baches o grietas durante la marcha de un vehículo, reduciendo drásticamente los tiempos necesarios para la inspección y permitiendo intervenciones más oportunas;
• gestión automática de intervenciones e integración con modelos BIM: un interesante ejemplo de aplicación es el modelo digital de la carretera constituido por nubes de puntos y modelos IFC openBIM en plataformas GIS. Con el uso de IA, es posible inspeccionar automáticamente las señales viales, evaluar su estado de conservación y generar fichas de inspección personalizadas gracias al software usBIM.resolver, que permite una gestión colaborativa de las intervenciones entre el equipo operativo y los responsables de mantenimiento. Las inspecciones automatizadas no solo se limitan a detectar defectos, sino que inician inmediatamente tareas de mantenimiento asignadas a los equipos operativos. Cada tarea contiene toda la información necesaria, desde la naturaleza del problema hasta las intervenciones sugeridas. Esto reduce drásticamente los tiempos de gestión y mejora la eficiencia general.

Mantenimiento de carreteras con soporte de IA: detección automática del deterioro y gestión de intervenciones

El siguiente video demostrativo muestra cómo la inteligencia artificial, aplicada a un modelo vial constituido por nubes de puntos y modelos BIM, en particular IFC openBIM, puede contribuir a la automatización de las inspecciones de los defectos viales y a su resolución a través de:

• análisis de señales viales con IA: en el caso de estudio presentado, la atención se centra en el análisis que la IA puede realizar sobre las señales viales presentes en el modelo digital BIM/GIS de la carretera. La inteligencia artificial es capaz, en primer lugar, de reconocer las señales y evaluar su estado de legibilidad. Además, puede generar automáticamente fichas de inspección para cada señal, que el cliente puede personalizar a través del software usBIM.resolver;
• gestión automática de intervenciones: cada ficha de inspección genera una tarea (task) asignada al equipo de intervención, cuyo objetivo es resolver cualquier problemática detectada. Cada tarea contiene toda la información recopilada durante la inspección, especificando el tipo de intervención necesaria. El equipo encargado puede gestionar la tarea y actualizar el estado de avance hasta su completa resolución. Además, el responsable de mantenimiento tiene la posibilidad de monitorear todas las intervenciones, verificar el estado y cerrar las tareas una vez completadas las operaciones.

En esencia, la IA automatiza todo el proceso de inspección, la evaluación del estado de deterioro y la asignación de tareas de mantenimiento, garantizando un notable ahorro de tiempo y recursos económicos.

Video de caso práctico: Automatización del mantenimiento de carreteras con IA, BIM y GIS en acción

En el video se ilustran los siguientes aspectos:

• modelo digital de la carretera: representado por una federación entre nubes de puntos y modelos IFC openBIM en una plataforma GIS, obtenido de la integración entre el CDE usBIM.platform de ACCA y ArcGIS de ESRI;

Modelo digital de la carretera | usBIM.geotwin

• identificación de las señales de tráfico: detección manual o automática de las señales a analizar mediante IA, con identificación automática del tipo de señal, tipología de indicación, color, forma geométrica, visibilidad, estado de conservación y legibilidad del contenido;

Identificación señales de tráfico | usBIM.geotwin

• generación de tareas de inspección: la inspección crea un Topic en usBIM.resolver, que recoge automáticamente todas las tareas relacionadas con cada detección;
• detalles de las tareas: cada tarea incluye todos los detalles de la inspección virtual realizada por la IA, las indicaciones sobre las intervenciones necesarias, el equipo encargado y los responsables;

Tarea de inspección | usBIM.geotwin

• gestión colaborativa de las intervenciones: a través de la aplicación usBIM.resolver integrada con el CDE y la plataforma GIS, es posible gestionar y rastrear de manera colaborativa la ejecución de las intervenciones con todo el equipo involucrado.

El uso de la inteligencia artificial (IA) en el mantenimiento de las carreteras no solo reduce significativamente los tiempos y costes, sino que también mejora la eficiencia y precisión de las intervenciones, optimizando el trabajo de los equipos operativos y de los responsables del mantenimiento. Para profundizar, mira el siguiente video «Automatización del mantenimiento de carreteras con IA, BIM y GIS en acción».

Ventajas, desafíos y perspectivas de la IA en el mantenimiento de las carreteras

La IA en el mantenimiento de las carreteras ofrece numerosas ventajas, pero también conlleva algunos desafíos que enfrentar. La IA no solo permite reducir los costes operativos y aumentar la seguridad vial, sino que también abre nuevas perspectivas para una gestión más eficiente y sostenible de las infraestructuras. Primero, exploremos los principales beneficios de la IA en este sector:

Ventajas

Reducción de los costes de mantenimiento: La capacidad predictiva de la IA permite evitar reparaciones de emergencia y programar las intervenciones de manera que se minimicen los costes. Por ejemplo, el mantenimiento predictivo puede alargar la vida de las infraestructuras, reduciendo el número de intervenciones necesarias y optimizando el uso del presupuesto disponible;

Aumento de la seguridad vial: otro beneficio significativo es el aumento de la seguridad vial. La IA permite monitorear constantemente las condiciones de las carreteras, garantizando intervenciones oportunas antes de que los defectos puedan comprometer la seguridad de automovilistas y peatones. Este enfoque proactivo es particularmente útil para las áreas urbanas de alta densidad de tráfico, donde el mantenimiento constante es esencial para prevenir accidentes.

Desventajas

Como se anticipó, la adopción de la IA para el mantenimiento de las carreteras no está exenta de desafíos. La calidad de los datos, por ejemplo, es fundamental para garantizar la precisión de los análisis predictivos. Datos inexactos o incompletos pueden llevar a decisiones erróneas, con consecuencias negativas para el mantenimiento de las carreteras. Además, los costes de implementación inicial, aunque elevados, pueden ser compensados por los ahorros a largo plazo generados por la optimización de recursos y la reducción de intervenciones de emergencia.

Conclusión

Mirando hacia el futuro, la combinación de IA con dispositivos IoT hará que los sistemas de mantenimiento predictivo sean aún más avanzados. La integración de datos en tiempo real provenientes de sensores y la colaboración entre autoridades públicas y empresas tecnológicas ofrecerán nuevas oportunidades para mejorar la gestión de las infraestructuras viales, garantizando una mayor seguridad y una sostenibilidad de las infraestructuras a largo plazo.

La integración de la IA en el mantenimiento de las carreteras representa un cambio histórico para el sector de las infraestructuras. El uso de técnicas de machine learning, computer vision y análisis de datos permite mejorar la seguridad, reducir costes y optimizar la gestión de recursos. Las tecnologías BIM juegan un papel fundamental, permitiendo conectar datos digitales a intervenciones físicas y modelos visuales 3D, garantizando un mantenimiento más eficiente y efectivo.

Estas innovaciones prometen hacer nuestras carreteras más seguras y la gestión más sostenible, con beneficios significativos tanto para los operadores del sector como para toda la comunidad. La IA utilizada en el mantenimiento de las carreteras no es solo una solución tecnológica: representa un paso hacia una infraestructura más inteligente y resiliente.