Robots con inteligencia artificial para inspecciones de seguridad de edificios, puentes y carreteras

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Los edificios, los puentes y las carreteras no son invulnerables al paso del tiempo. Envejecen y se debilitan.

Inspeccionarlos con regularidad para detectar con antelación la aparición de problemas estructurales es la mejor manera de velar por su conservación.

Sin embargo, para el personal humano, no es posible inspeccionar cada grieta, crujido y desprendimiento de una pizca de material a fin de discernir si se trata de señales de que se está gestando un problema grave o si, por el contrario, es un desgaste superficial sin importancia.

Con la esperanza de ayudar a mitigar estas limitaciones, el equipo de Ali Ghadimzadeh Alamdari y Arvin Ebrahimkhanlou, de la Universidad Drexel de Estados Unidos, intenta preparar una gama de asistentes robóticos para que sean capaces de ayudar a los inspectores humanos en su trabajo y ahorrarles tiempo para que puedan ocuparse de una mayor cantidad de inspecciones.

Ampliando las tecnologías de inspección visual artificial (que en los últimos años han ofrecido soluciones parciales para acelerar el proceso de evaluación de daños) con un nuevo enfoque basado en el aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial), los investigadores han creado un sistema que podría permitirles a robots autónomos la identificación e inspección eficaces de zonas problemáticas en edificios, puentes y carreteras.

Su sistema multiescala combina la visión por computador con un algoritmo de aprendizaje profundo (una variante del aprendizaje automático) para identificar los puntos problemáticos de una estructura y luego realizar una serie de escaneados láser de tales puntos con el fin de crear un modelo digital lo más idéntico posible a la estructura o sector de estructura con el fin de que pueda utilizarse para evaluar los daños.

Usar extensivamente el sistema sería una estrategia que reduciría considerablemente la carga total de trabajo de inspección y permitiría abarcar más estructuras y tener mejores oportunidades de prevenir problemas estructurales graves.

Fuente: Automation in Construction