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Aplicaciones de la IA: Nuevas soluciones para el ferrocarril del futuro

por laura

El sector del transporte está inmerso en un profundo cambio tecnológico. La irrupción de la ia y su aplicación en numerosas áreas del sector marca el comienzo de una nueva era en aspectos como la eficiencia, la seguridad y la confiabilidad.

Con el advenimiento de la era digital, el sector ferroviario también ha experimentado una transformación muy significativa, que en los últimos años prácticamente se podría tildar de revolución, impulsada por el avance de la Inteligencia Artificial (IA).
A día de hoy existen multitud de aplicaciones de distintas vertientes de IA que ha cambiado la forma en que se planifican, operan y mantienen los sistemas ferroviarios, lo que ha mejorado la eficiencia, la seguridad y la experiencia del usuario en todos los aspectos de la industria ferroviaria.

Edge Computing
El Edge Computing es una estrategia tecnológica que consiste en procesar los datos lo más cerca posible de donde se generan, en lugar de enviarlos a través de una red a un centro de datos remoto para su procesamiento. Esta opción reduce la latencia, optimiza el ancho de banda y permite una toma de decisiones más rápida y eficiente. En el sector ferroviario, abarca una variedad de aplicaciones, entre las que se incluyen el mantenimiento predictivo, la gestión de la energía y la seguridad y vigilancia.

El mantenimiento predictivo se logra gracias a los sensores que incorporan los trenes modernos que monitorean constantemente el estado de los componentes críticos, como motores, frenos, vías, etc. Estos datos se procesan en tiempo real mediante Edge Computing para predecir posibles fallos o necesidades de mantenimiento, lo que permite realizar reparaciones antes de que ocurran problemas graves y costosos.

Este marco informático tiene una gran utilidad también para monitorear y optimizar el consumo de energía en tiempo real, ajustando la velocidad y otros parámetros operativos para maximizar la eficiencia energética y reducir los costes.
Otra aplicación de Edge Computing es en el ámbito de la seguridad, a través de cámaras y diversos dispositivos de vigilancia distribuidos por las red. Los grandes volúmenes de datos de video que generan se procesan localmente para detectar eventos de seguridad en tiempo real, como intrusiones en las vías o comportamientos peligrosos cerca de las estaciones. Respecto a la gestión del tráfico y la logística, es también fundamental en entornos ferroviarios complejos, como estaciones y cruces. Los datos sobre la ubicación y el estado de los trenes se procesan localmente para coordinar el flujo de tráfico, evitar congestionamientos y minimizar los tiempos de espera.

Machine Learning
Otra de las técnicas relevantes es el Machine Learning, que permite a las computadoras aprender automáticamente y mejorar con la experiencia sin ser programadas explícitamente. En el campo ferroviario se utiliza ampliamente en la optimización de la operación. A través del análisis de datos históricos y en tiempo real, los modelos de Machine Learning pueden identificar patrones de tráfico, factores climáticos y otros eventos que pueden afectar a los tráficos en curso, permitiendo una toma de decisiones más informada y adaptativa.Por ejemplo, los algoritmos de Machine Learning se utilizan para optimizar la planificación y el enrutamiento de trenes, maximizando la eficiencia operativa y minimizando los retrasos. Además, el Machine Learning se emplea en la predicción de la demanda de servicios ferroviarios, lo que permite a las compañías ajustar sus horarios y asignar recursos en función de las necesidades de los usuarios, mejorando así la satisfacción del cliente y la rentabilidad.

Robótica
La robótica también desempeña un papel cada vez más importante en campo ferroviario, especialmente en áreas como el mantenimiento de vías y la inspección y reparación de infraestructuras y equipos. Los robots equipados con sensores y cámaras pueden realizar tareas de inspección de manera detallada y autónoma de vehículos, vías, puentes y túneles, identificando defectos y daños de manera precisa. De esta forma, no sólo se aumenta la eficiencia y la precisión de las operaciones de mantenimiento, sino que se reduce el riesgo de accidentes al minimizar la exposición de los trabajadores a entornos peligrosos. Además, la robótica se utiliza en la automatización de operaciones ferroviarias, como la carga y descarga de mercancías, mejorando la eficiencia y reduciendo los costes operativos.

Big Data

En este contexto digital, el sector ferroviario genera una gran cantidad de datos en tiempo real, que incluyen información operativa, geoespacial, meteorológica y de mantenimiento, entre otros. A diferencia del Edge Computing que los analiza de manera concreta en su propio entorno, el Big Data realiza el análisis de estos datos a gran escala.

Esta herramienta permite obtener conclusiones y perspectivas valiosas que pueden ser utilizadas para mejorar la eficiencia operativa, la seguridad y la experiencia del cliente. Por ejemplo, mediante el análisis de patrones de flujo de pasajeros, las compañías pueden optimizar la asignación de recursos, mejorar la planificación de horarios y diseñar estrategias de marketing más efectivas. Además, el Big Data se destina a otras funciones como el análisis predictivo de riesgos, permitiendo anticipar y mitigar posibles incidentes antes de que ocurran, lo que contribuye a mejorar la seguridad y la fiabilidad del servicio.

Deep Learning
El Deep Learning es una técnica de IA basada en redes neuronales artificiales con múltiples capas que imita el funcionamiento del cerebro humano para procesar datos complejos.

En sector ferroviario ha revolucionado fundamentalmente la detección de anomalías y el mantenimiento predictivo de infraestructuras. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos como la vibración, la temperatura y el sonido, recopilados de sensores instalados en trenes y vías, los sistemas de Deep Learning pueden identificar patrones sutiles que indican problemas potenciales en los equipos y la infraestructura. Además, estos modelos pueden aprender de manera autónoma, lo que permite a las compañías mejorar continuamente su capacidad para predecir y prevenir fallos. Esto hecho, por un lado aumenta la seguridad y evita accidentes, que es el objetivo principal, y por otro ayuda a reducir los costes derivados de la reparación de averías y el mantenimiento no planificado.

Internet de las Cosas (IoT)
El Internet de las Cosas (IoT) se refiere a la interconexión de dispositivos físicos que están integrados con sensores, software y otros elementos de tecnología para recopilar e intercambiar datos. En el sector ferroviario, el IoT desempeña un papel crucial en la monitorización en tiempo real de activos, como las redes, los trenes, vías y los diferentes equipos de infraestructura.

Los sensores IoT instalados en el material rodante, vías y equipos de infraestructura recopilan gran cantidad de datos en tiempo real que proporcionan información sobre la ubicación, la velocidad, la temperatura y otras variables relevantes, permitiendo un seguimiento preciso y una gestión eficiente de la flota, a la vez que sirven para supervisar el rendimiento, detectar anomalías y prevenir fallos, ya que estos datos son transmitidos a sistemas de gestión centralizados (Edge Computing y Big Data), donde son analizados y procesados para generar alertas y notificaciones en caso de problemas. Además, el IoT se utiliza para la gestión de inventario y la optimización de la cadena de suministro, mejorando la disponibilidad de piezas de repuesto y reduciendo los tiempos de inactividad no planificados.

La Inteligencia artificial ha cambiado la forma en que se planifican, operan y mantienen los sistemas ferroviarios

 

La unión tecnológica
Todas las tecnologías se usan individualmente o conectadas entre sí, y a su vez se sirven de otras como la visión artificial o por computadora y el procesamiento de lenguaje natural (PLN). Las aplicaciones de visión artificial ayudan a los ferrocarriles a mejorar la seguridad, a medir el flujo de personas, a habilitar el estacionamiento inteligente en las estaciones y a proporcionar control de acceso automatizado. Los operadores ferroviarios pueden utilizar la detección óptica, la detección térmica y los sistemas de alarma para proteger el perímetro de funcionamiento. El monitoreo de vías identifica los trenes que llegan y salen con detección óptica, detección térmica, visualización de largo alcance y modo panorámico.

En cuanto a su empleo a bordo del tren, se puede proporcionar a los pasajeros información casi en tiempo real, incluida la orientación en 3D, detalles de eventos, puntos de interés o datos de tránsito multimodal y conexiones con otros medios de transporte. Los pasajeros también tienen la opción conectarse directamente con los interventores de la estación y hablar con un responsable desde su pantalla.

Por su parte, gracias al PLN (procesamiento del lenguaje natural) las computadoras tienen la capacidad de comprender textos y palabras habladas de la misma manera que los seres humanos, lo cual facilita enormemente el uso de las máquinas por los empleados de todos los niveles, sin necesidad de que estos tengan que adaptarse al lenguaje técnico, no accesible para todos.

A medida que la ciencia y la ingeniería aplicadas en todas estas líneas continúen evolucionando se espera que las aplicaciones de la IA en el sector ferroviario sigan expandiéndose y ofreciendo beneficios aún mayores en términos de seguridad, rendimiento operativo, sostenibilidad, rentabilidad y calidad de servicio.

Si bien las aplicaciones de la IA en el sector han estado incorporándose paralelamente en los diversos ámbitos, enfocados principalmente en el mantenimiento predictivo de los activos, la detección de obstáculos en la red ferroviaria y el consumo energético, en 2020 se puso especial hincapié en el control de pasajeros. La pandemia de COVID-19 planteó la necesidad urgente de monitorizar y controlar el flujo de personas para evitar aglomeraciones y garantizar el distanciamiento social y la seguridad de viajeros y empleados en trenes, andenes y espacios compartidos.

Además de estas aplicaciones en el ámbito puramente técnico, también se pueden encontrar ejemplos a la vista del usuario, tal como el medio de pago, la identificación y el acceso a andenes o los sistemas de información en estaciones.

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