La Generalitat Valenciana, a través de l’Agència Valenciana de la Innovació (AVI), ha finançat el desenvolupament d’un sistema per a l’auscultació, el diagnòstic i la predicció de l’estat de conservació de les carreteres en temps real a partir d’un bessó digital, que recollirà tant la descripció física com funcional de cada via analitzada.

La constructora Becsa, de Simetría Grupo, impulsa aquest projecte, batejat com a TWIN ROAD, que executa amb el suport de l’Institut de Matemàtica Multidisciplinària (IMM) de la Universitat Politècnica de València (UPV). La iniciativa compta amb el suport de l’AVI en el marc de la seua convocatòria d’ajudes en concurrència competitiva i, per tant, disposa de finançament de la Unió Europea a través del Programa Comunitat Valenciana Fons Europeu de Desenvolupament Regional (Feder) 2021-2027.

La nova eina, que és capaç de detectar i classificar les deterioracions del ferm, realitzarà un inventari dels elements que hi ha en la infraestructura viària, així com l’estat de conservació, i generarà un bessó digital amb la finalitat d’avaluar en temps real l’estat de la carretera i dels seus elements i oferir prediccions entorn del comportament que té.

A més, els gestors de la xarxa de carreteres obtindran de manera automàtica el pla de manteniment de la via, en funció del diagnòstic realitzat, de manera que podran planificar les actuacions de conservació de manera preventiva, la qual cosa redundarà en una reducció dels costos de reparació i més seguretat per als usuaris d’aquestes vies.

En les últimes setmanes, s’ha dut a terme la comprovació i verificació del prototip a través d’una sèrie de proves en entorns reals controlats a fi de calibrar tant el maquinari i el programari com les propietats del model bessó digital, a fi de garantir que el sistema siga capaç de complir totes les seues capacitats.

Per a dur a terme aquest desenvolupament, Becsa ha comptat amb la col·laboració de la Universitat Politècnica de València, concretament amb l’Institut de Matemàtica Multidisciplinària (IMM-UPV), que ha treballat en el disseny i desenvolupament del subsistema de programari. Aquest centre d’investigació ha aplicat els coneixements i experiència que té en el disseny i desenvolupament de xarxes neuronals i models matemàtics complexos i el desenvolupament de plataformes digitals enfocades a processar bases de dades de gran magnitud.

El projecte TWIN ROAD s’alinea amb les conclusions del Comité d’Innovació en Mobilitat, Transports i Infraestructures, que proposa el desenvolupament de sistemes que optimitzen la detecció de l’estat de les infraestructures i les seues necessitats de manteniment per a millorar la seguretat, en general, i que permeten actuacions a curt i mitjà termini.

Així mateix, la iniciativa connecta amb els entorns d’especialització i les prioritats de l’Estratègia d’especialització intel·ligent de la Comunitat Valenciana, coneguda com a S3CV, que coordina la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme.

L’Agència Valenciana de la Innovació (AVI) finança un nou sistema per a capturar els microplàstics presents en les aigües residuals, que s’inspira en espècies marines del Mediterrani, com ara la manta gegant del gènere Mobula. D’aquesta manera, es pretén replicar el mètode de filtratge que aquests animals empren per a alimentar-se de microplàncton en un nou dispositiu industrial més eficaç, d’autoneteja i de baix consum energètic.

La iniciativa, batejada com a REMOURE, està coordinada per Global Omnium i hi participen l’empresa d’enginyeria Vielca Ingenieros, l’Institut Tecnològic Aidimme, la Universitat Catòlica de València (UCV) i l’empresa Control de Vertido Industrial. Així mateix, l’AVI proporciona suport en el marc de les seues convocatòries d’ajuda en concurrència competitiva a aquest projecte estratègic, les quals disposen de finançament europeu a través del Programa Comunitat Valenciana Fons Europeu de Desenvolupament Regional (FEDER) 2021-2027.

L’objectiu és definir i validar una tecnologia eficaç per a la recuperació dels plàstics de menys de 5 mm en les aigües residuals, l’eliminació dels quals suposa tot un repte per a les estacions depuradores, ja que els tractaments actuals requereixen sistemes de filtratge que suposen elevades inversions d’operació i manteniment.

De fet, aquest nou sistema ha de resoldre les principals limitacions que presenten les opcions que ja es troben en el mercat, com ho són l’elevat consum energètic i l’obstrucció reiterada dels filtres per acumulació de plàstics.

Per a resoldre aquest desafiament de gran importància, que té conseqüències negatives tant per al medi ambient com per als éssers vius, les entitats que cooperen en REMOURE han situat el focus en la naturalesa com a font d’inspiració. En concret, han analitzat el funcionament dels mecanismes d’alimentació de diverses espècies marines amb la finalitat de triar el mètode més avantatjós per a reproduir-lo a escala industrial.

El mecanisme de la manta gegant del gènere Mobula, molt comú al Mediterrani, ha esdevingut l’opció triada i, de fet, el seu sistema de brànquies ja s’ha aconseguit reproduir de manera artificial mitjançant tècniques de fabricació additiva en 3D, a fi de provar-ne l’efectivitat en la recuperació de micromaterials.

Per a fer-ho, l’equip està treballant en la posada en marxa d’un banc d’assajos que s’instal·larà el pròxim mes de setembre en Aidimme, on es posaran a prova les rèpliques en 3D de l’arc branquial. A causa de la complexitat dels seus teixits, que són capaços de retindre el plàncton per a alimentar-se, l’adaptació del sistema de la Mobula a un filtre industrial només es pot fer mitjançant tecnologies d’addició de capes o impressió 3D.

Innovació en cooperació

Com a coordinadora del projecte i empresa especialitzada en la gestió de l’aigua, Global Omnium aporta la seua visió d’usuari final en totes les fases de desenvolupament, si bé el seu paper principal se centra en el demostrador del nou sistema de filtració, que es durà a terme junt amb Vielca Ingenieros, consultoria valenciana d’enginyeria civil, mediambiental i arquitectura.

Prèviament, l’Institut de Medi Ambient i Ciència Marina de la Universitat Catòlica de València (UCV) ha fet, entre altres funcions, l’anàlisi i l’estudi morfològic d’un exemplar de manta gegant, que fins i tot s’ha sotmés a tomografia computada per a obtindre una imatge detallada de les seues brànquies amb la finalitat de reconstruir aquest model en 3D.

Aidimme, l’institut tecnològic de referència per als sectors metal·lomecànic i del moble, la fusta i l’embalatge, lidera el disseny d’un model de càlcul per a optimitzar el disseny d’aquest sistema i ha aportat el seu coneixement i l’experiència en l’avaluació i la selecció de la tecnologia de fabricació additiva necessària per a reproduir el mecanisme de filtració.

Així mateix, el disseny, la planificació i l’execució dels experiments en models físics i la construcció i la prova inicial del pilot els durà a terme Control de Vertido Industrial (CVI), empresa de disseny i construcció de solucions industrials.

El projecte REMOURE s’alinea amb les conclusions del Comité d’Innovació en Economia Circular, en concret amb el repte d’assolir la valorització més eficient dels residus i l’extensió en els usos de les aigües regenerades en l’entorn urbà i agrícola. La iniciativa connecta també amb els entorns d’especialització i les prioritats de l’Estratègia d’especialització intel·ligent de la Comunitat Valenciana, coneguda com a S3CV, que coordina la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme.

L’Agència Valenciana de la Innovació (AVI) ha finançat el desenvolupament d’un sistema que monitora la xarxa interurbana de carreteres i prediu la deterioració del paviment mitjançant tècniques d’intel·ligència artificial. Aquesta nova eina de manteniment predictiu és capaç de determinar l’estat de la infraestructura sense necessitat de dur a terme inspeccions visuals ni d’utilitzar tècniques invasives, al mateix temps que en pronostica l’evolució per a planificar de manera sostenible la conservació de la via abans que la deterioració afecte el trànsit.

El projecte, batejat com a NEUROVÍAS, està coordinat per l’empresa especialitzada en construcció i conservació d’infraestructures, Pavasal, i en l’execució d’aquest col·laboren les empreses CPS Infraestructuras, Movilidad y Medio Ambiente i Solver Machine Learning, a més del grup d’investigació en gestió del procés projecte-construcció de l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria de Camins, Canals i Ports de la Universitat Politècnica de València (UPV).

La iniciativa compta amb el suport de l’Agència Valenciana de la Innovació (AVI) en el marc de la seua convocatòria d’ajudes en concurrència competitiva i disposa de finançament de la Unió Europea per mitjà del Programa Comunitat Valenciana Fons Europeu de Desenvolupament Regional (FEDER) 2021-2027.

Aquest nou sistema es compon d’un sistema d’enregistrament per a monitorar l’estat del paviment per mitjà de dues càmeres de vídeo de fàcil instal·lació en qualsevol vehicle convencional i un programari que és capaç de processar les imatges 3D per a avaluar els danys i l’estat del paviment, predir-ne l’evolució i obtindre un pla de gestió a curt i mitjà termini que minimitze l’impacte ambiental, econòmic i social de les actuacions de manteniment, i maximitze la seguretat i el confort dels usuaris de la xarxa de carreteres.

La plataforma inclou un sistema d’informació geogràfica (GIS) que permet emmagatzemar, analitzar i visualitzar totes les dades referenciades en un mapa, així com extraure-les en un fitxer en format estàndard per a incorporar-les a un model BIM (building information modeling). Aquesta metodologia de treball col·laboratiu integra les característiques físiques i funcionals de la infraestructura en una representació digital en 3D que optimitza la planificació i millora l’eficiència dels processos.

Segons l’última auditoria sobre l’estat de conservació de la xarxa de carreteres elaborada per l’Associació Espanyola de la Carretera (AEC) en 2018, s’estima que més de la meitat de la xarxa —53.500 quilòmetres— presenta deterioracions estructurals i superficials importants en el paviment.

En aquest context, el projecte NEUROVÍAS ofereix una eina que ajudarà les administracions a prioritzar les inversions en matèria de conservació, impulsant la planificació preventiva d’aquestes actuacions, abans que la vida útil del paviment s’esgote o es registren grans nivells de degradació. D’aquesta manera, no només es disposarà d’una xarxa viària en millor estat, sinó que redundarà en un cost més baix del transport i menys emissió de gasos d’efecte d’hivernacle.

En el desenvolupament d’aquesta tecnologia, que ja s’ha validat amb èxit, hi han col·laborat quatre entitats de diferent índole. Pavasal, constructora amb una àmplia experiència en el manteniment viari ha liderat, com a coordinadora del projecte, el disseny del sistema de monitoratge; d’altra banda, el desenvolupament del programari ha recaigut en la consultora d’enginyeria CPS Infraestructuras, Movilidad y Medio Ambiente.

Així mateix, Solver Machine Learning, spin-off de la UPV especialitzada en intel·ligència artificial, ha sigut l’encarregada de concebre el model d’avaluació de l’estat del paviment mitjançant tècniques d’aprenentatge profund, al mateix temps que l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria de Camins, Canals i Ports és la responsable del desenvolupament dels models predictius d’evolució de la deterioració i de l’optimització de la presa de decisions.

NEUROVÍAS connecta amb els entorns d’especialització i les prioritats de l’Estratègia d’especialització intel·ligent de la Comunitat Valenciana, coneguda com a S3CV, que coordina la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme. A més, proposa solucions als principals reptes identificats pel Comité d’Innovació en Mobilitat, Transports i Infraestructures, que, entre altres línies d’acció, proposava avançar en la detecció de l’estat de les infraestructures i les seues necessitats de manteniment per a millorar la seguretat, en general, i que permeten actuacions a curt i mitjà termini.