Esta herramienta ayudar\u00e1 a las administraciones a priorizar la inversi\u00f3n en conservaci\u00f3n antes de que el deterioro del pavimento afecte al tr\u00e1fico<\/li><\/ul>
La Ag\u00e8ncia Valenciana de la Innovaci\u00f3 (AVI) ha financiado el desarrollo de un sistema que monitoriza la red interurbana de carreteras y predice el deterioro del pavimento mediante t\u00e9cnicas de inteligencia artificial. Esta nueva herramienta de mantenimiento predictivo es capaz de determinar el estado de la infraestructura sin necesidad de llevar a cabo inspecciones visuales ni de utilizar t\u00e9cnicas invasivas, al tiempo que pronostica su evoluci\u00f3n para planificar de forma sostenible la conservaci\u00f3n de la v\u00eda antes de que el deterioro afecte al tr\u00e1fico.
<\/p>
El proyecto, bautizado como NEUROVIAS, est\u00e1 coordinado por la empresa especializada en construcci\u00f3n y conservaci\u00f3n de infraestructuras, Pavasal, y en su ejecuci\u00f3n colaboran las empresas CPS Infraestructuras, Movilidad y Medio Ambiente y Solver Machine Learning, adem\u00e1s del grupo de investigaci\u00f3n en Gesti\u00f3n del Proceso Proyecto-Construcci\u00f3n de la Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenier\u00eda de Caminos, Canales y Puertos de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV).<\/p>
La iniciativa cuenta con el respaldo de la Ag\u00e8ncia Valenciana de la Innovaci\u00f3 (AVI) en el marco de su convocatoria de ayudas en concurrencia competitiva y dispone de financiaci\u00f3n de la Uni\u00f3n Europea a trav\u00e9s del Programa Comunitat Valenciana Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) 2021-2027.<\/p>
Este nuevo sistema se compone de un sistema de grabaci\u00f3n para monitorizar el estado del pavimento a trav\u00e9s de dos videoc\u00e1maras de f\u00e1cil instalaci\u00f3n en cualquier veh\u00edculo convencional y un software que es capaz de procesar las im\u00e1genes 3D para evaluar los da\u00f1os y el estado del pavimento, predecir su evoluci\u00f3n y obtener un plan de gesti\u00f3n a corto y medio plazo que minimice el impacto ambiental, econ\u00f3mico y social de las actuaciones de mantenimiento, y maximice la seguridad y el confort de los usuarios de la red de carreteras.<\/p>
La plataforma incluye un sistema de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica (GIS) que permite almacenar, analizar y visualizar todos los datos referenciados en un mapa, as\u00ed como extraerlos en un fichero en formato est\u00e1ndar para su incorporaci\u00f3n a un modelo BIM (Building Information Modeling). Esta metodolog\u00eda de trabajo colaborativo integra las caracter\u00edsticas f\u00edsicas y funcionales de la infraestructura en una representaci\u00f3n digital en 3D que optimiza la planificaci\u00f3n y mejora la eficiencia de los procesos.<\/p>
Seg\u00fan la \u00faltima auditor\u00eda sobre el estado de conservaci\u00f3n de la red de carreteras realizado por la Asociaci\u00f3n Espa\u00f1ola de la Carretera (AEC) en 2018, se estima que m\u00e1s de la mitad de la red \u201353.500 kil\u00f3metros\u2013 presenta deterioros estructurales y superficiales importantes en el pavimento.<\/p>
En este contexto, el proyecto NEUROVIAS ofrece una herramienta que ayudar\u00e1 a las administraciones a priorizar las inversiones en materia de conservaci\u00f3n, impulsando la planificaci\u00f3n preventiva de estas actuaciones, antes de que la vida \u00fatil del pavimento se agote o se registren grandes niveles de degradaci\u00f3n. De esta forma, no s\u00f3lo se dispondr\u00e1 de una red vial en mejor estado, sino que redundar\u00e1 en un menor coste del transporte y una menor emisi\u00f3n de gases de efecto invernadero.<\/p>
En el desarrollo de esta tecnolog\u00eda, que ya se ha validado con \u00e9xito, han colaborado cuatro entidades de distinta \u00edndole. Pavasal, constructora con una amplia experiencia en el mantenimiento viario ha liderado, como coordinadora del proyecto el dise\u00f1o del sistema de monitorizaci\u00f3n; mientras que el desarrollo del software ha reca\u00eddo en la consultora de ingenier\u00eda CPS Infraestructuras, Movilidad y Medio Ambiente.<\/p>
Asimismo, Solver Machine Learning, \u2018spin-off\u2019 de la UPV especializada en inteligencia artificial, ha sido la encargada de concebir el modelo de evaluaci\u00f3n del estado del pavimento mediante t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo, al tiempo que la Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenier\u00eda de Caminos, Canales y Puertos es la responsable del desarrollo de los modelos predictivos de evoluci\u00f3n del deterioro y de la optimizaci\u00f3n de la toma de decisiones.<\/p>
NEUROV\u00cdAS conecta con los entornos de especializaci\u00f3n y las prioridades de la Estrategia de Especializaci\u00f3n Inteligente de la Comunitat Valenciana, conocida como S3CV, que coordina la Conselleria de Innovaci\u00f3n, Industria, Comercio y Turismo. Adem\u00e1s, propone soluciones a los principales retos identificados por el comit\u00e9 de innovaci\u00f3n en Movilidad, Transportes e Infraestructuras, que entre otras l\u00edneas de acci\u00f3n propon\u00eda avanzar en la detecci\u00f3n del estado de las infraestructuras y sus necesidades de mantenimiento para mejorar la seguridad, en general, y que permitan actuaciones a corto y medio plazo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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