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.