La IA en la monitorización de la salud estructural

18-07-2024 | Publicado por Joaquín Martí

La inteligencia artificial (IA) se está haciendo cada vez más prominente en la monitorización de la salud estructural (structural health monitoring, SHM) por su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y hacer predicciones. Entre las aplicaciones clave de la IA en el contexto del SHM pueden mencionarse:

• Análisis de Datos y Reconocimiento de Patrones: Los algoritmos de IA, particularmente técnicas de aprendizaje automático como las redes neuronales, se utilizan para analizar datos recopilados por sensores embebidos en las estructuras. Estos algoritmos pueden identificar patrones indicativos de daños o deterioro estructural, lo que permite una detección e intervención tempranas.
• Mantenimiento Predictivo: Los algoritmos de IA pueden entrenarse para predecir la condición futura de una estructura en base a datos históricos y condiciones operativas actuales. Al analizar tendencias y patrones en el comportamiento estructural, la IA es capaz de predecir cuándo es probable que se necesite mantenimiento o reparaciones, evitando fallos costosos y períodos inactivos.
• Detección de Anomalías: Los algoritmos de detección de anomalías alimentados por IA pueden identificar automáticamente desviaciones del comportamiento estructural normal, lo que puede indicar la presencia de daños. Al monitorizar continuamente el comportamiento estructural en tiempo real, estos algoritmos pueden alertar rápidamente sobre posibles problemas y hacer posible una intervención oportuna.

• Detección y Localización de Daños: Se utilizan técnicas de IA, como el procesamiento de imágenes y señales, para detectar y localizar tipos específicos de daños dentro de una estructura. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar emisiones acústicas o patrones de vibración para localizar la ubicación y gravedad de grietas o defectos en un edificio o un puente.
• Optimización de Sistemas de Monitorización: Los algoritmos de IA pueden optimizar la ubicación y configuración de sensores en una estructura para maximizar la efectividad de los sistemas de SHM. Al analizar la dinámica estructural e identificar ubicaciones críticas para colocar sensores, la IA puede ayudar a los ingenieros a diseñar estrategias de monitorización más eficientes.
• Integración con IoT y Redes de Sensores: La IA se integra con tecnologías de la Internet de las cosas (IoT) y redes de sensores para permitir la monitorización en tiempo real de la salud estructural. Aprovechando datos de sensores interconectados, los algoritmos de IA pueden aportar una información integral sobre la condición de una estructura, facilitando el mantenimiento y gestión proactivos.
• Sistemas de Soporte a la Decisión: Los sistemas de soporte a la decisión alimentados por IA ayudan a ingenieros y operadores de activos a interpretar datos de SHM y a tomar decisiones informadas sobre estrategias de mantenimiento, reparación y rehabilitación. Estos sistemas analizan conjuntos de datos complejos y proporcionan información para actuar, ayudando así a optimizar la asignación de recursos y a prolongar la vida útil de las estructuras.

Como consultores de ingeniería, Principia tiene una amplia experiencia en llevar a cabo todas o la mayoría de estas tareas, principalmente utilizando técnicas de simulación por elementos finitos. Esto se aplica a todo tipo de estructuras, desde estructuras civiles hasta estructuras aeronáuticas, de la automoción o de la energía. Las tecnologías de IA proporcionan una contribución valiosa a muchas áreas de la monitorización de la salud estructural y, a medida que continúen desarrollándose, es previsible que surjan más aplicaciones innovadoras. Todo esto solo puede ser una buena noticia para el mantenimiento, la fiabilidad y la seguridad de nuestras estructuras.