Automatizar la revisión de calzadas en mal estado para agilizar su reparación

Para cualquier ayuntamiento el mantenimiento del pavimento en las carreteras de su municipio es un trabajo costoso y complejo. Costoso no sólo por la necesidad de rehabilitación de la calzada sino por el sobrecoste que supone que las vías no lleguen a alcanzar la vida útil que se les había previsto o calculado en un principio. En el mundo ya ha habido varias experiencias para optimizar el proceso, la Universidad Politécnica de Valencia ya trabaja en un sistema propio en España.

El proyecto SIMEPU (Sistema integral para el mantenimiento eficiente de pavimentos urbanos) diseñado por investigadores de la citada universidad promete anticiparse a la aparición de defectos estructurales en las carreteras de una ciudad con la ayuda de la inteligencia artificial.

El nuevo proyecto  está basado en un “sistema de información geográfica, que permite identificar y cuantificar los deterioros en el pavimento de manera automática”. SIMEPU emplea cámaras de bajo coste para tomar imágenes de las calzadas urbanas que son procesadas mediante técnicas de aprendizaje profundo, en concreto mediante redes convolucionales.

Tal y como explica el investigador Roberto Paredes, “Se realiza un doble procesamiento. Primero se distingue entre imágenes sin ningún tipo de fallo e imágenes que sí que lo tienen. En segundo lugar, sólo sobre las imágenes previamente clasificadas como con fallo, volvemos a distinguir su tipología con tasas de acierto por encima del 95%”. El software aprende así a reconocer cómo se comporta el pavimento en distintas zonas de la ciudad.

El objetivo del proyecto - que se ha alzado con el Premio Internacional a la Innovación en Carreteras Juan Antonio Fernández del Campo, promovido por la Fundación de la Asociación Española de la Carretera – es agilizar y abaratar el mantenimiento del pavimento de las calzadas urbanas.

Gracias a la inteligencia artificial, SIMEPU puede “predecir cuál será el estado de la red en un futuro y así poder establecer una programación eficiente y proactiva de las actuaciones de mantenimiento y rehabilitación del pavimento urbano a medio y largo plazo.” Permite optimizar el trabajo del departamento de urbanismo al advertir de posibles deformaciones, fisuras o pérdidas de material provocadas por el exceso de carga o por inclemencias meteorológicas.

“En una semana podríamos tomar imágenes de todas las calles de la ciudad de València con un vehículo trabajando entre 12 y 14 horas al día. A partir de ahí, con el tratamiento de las imágenes podemos tener un mapa del estado del pavimento de toda la ciudad”, explica Eugenio Pellicer, director de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos.