Los ingenieros crean un sistema ‘inteligente’ para evitar futuros desastres de infraestructura
Descripción general de Midas, el marco automatizado de detección de daños estructurales y localización. Crédito: Nature Communications (2024). Doi: 10.1038/s41467-024-52501-4
Cuando el Puente Key de Francis Scott en Baltimore, Maryland, se derrumbó el 26 de marzo de 2024, ingenieros y gerentes de la ciudad en los Estados Unidos y el mundo se apresuraron a evaluar la seguridad de la infraestructura en sus comunidades. Los investigadores de la Universidad Estatal de Michigan han desarrollado un sistema de “despliegue y olvido” que combina sensores con inteligencia artificial, o IA, para evaluar la salud de la infraestructura como puentes, carreteras y presas, antes y después de eventos que podrían dañarlos.
“Tenemos más de 620,000 puentes en los EE. UU. Y necesitamos identificar una forma de mantener nuestra infraestructura envejecida porque no tenemos el dinero para reconstruirlo todo”, dijo Nizar Lajnef, profesor y presidente asociado de estudios de posgrado en la Facultad de Ingeniería. “Es por eso que la evaluación es tan importante para priorizar qué puentes deben mantenerse primero”.
De la misma manera, un reloj inteligente rastrea los latidos de su corazón y le alerta sobre posibles problemas de salud antes de sentirse enfermo, esta misma tecnología se puede aplicar a los puentes y edificios. Lajnef y Vishnu Boddeti, profesor asociado en la Facultad de Ingeniería y Mobililidad MSU, colaboraron en este proyecto.
La tecnología, llamada Midas para la evaluación de la estructura de daños basados en la mecánica, es un sistema inteligente que monitorea silenciosamente estructuras utilizando sensores e IA económicos. La investigación se publica en Nature Communications.
Midas aprende cómo se comporta una estructura saludable para que pueda detectar y localizar el daño invisible temprano, antes de que se vuelva peligroso. Esta IA hace más que solo analizar datos. Está entrenado con conocimiento mecánico, lo que lo hace mucho mejor en los problemas de captura que otros sistemas podrían perderse.
Midas detecta daños en tiempo real creando un modelo de referencia personalizado para cada estructura que puede identificar de forma autónoma la ubicación y la gravedad del daño. Idealmente, Midas se instalaría en un puente y se registraría una medición de línea de base personalizada. Luego, el puente se monitorearía continuamente.
Después de un terremoto, incendio, impacto o cualquier otro evento importante, Midas volvería a verificar el puente y alertar a los ingenieros en tiempo real a cualquier daño o debilidad en la estructura para que se puedan hacer las reparaciones antes de que ocurra un colapso.
“Es como la salud de precisión para la infraestructura”, dijo Lajnef. “Estamos tomando un electrocardiograma del puente para mirar y escuchar anormalidades que nos dicen que algo está mal”.
En el caso del puente Key de Francis Scott, Midas podría haber identificado debilidades y deficiencias antes del accidente, permitiendo que el puente se refuerce y reduzca su vulnerabilidad a la barcaza fugitiva que lo golpeó. Otro ejemplo son los recientes incendios de Los Ángeles. Midas podría evaluar, en tiempo real, el impacto en los puentes, edificios y carreteras afectados, y proporcionar datos para ayudar en evacuaciones de masa seguras.
Esta investigación también está capacitando a la próxima generación de expertos en infraestructura. Los estudiantes de doctorado Xuyang Li y Mahdi Masmoudi contribuyeron a desarrollar y probar la tecnología Midas como parte de su investigación avanzada en MSU.
“Escuchamos para que cuando sucede algo malo, estaremos listos”, dijo Lajnef.
Más información: Xuyang Li et al, Autoencoder informado por la mecánica permite la detección automatizada y la localización de daños estructurales imprevistos, comunicaciones de la naturaleza (2024). Doi: 10.1038/s41467-024-52501-4
Proporcionado por la Universidad Estatal de Michigan
Cita: los ingenieros crean un sistema ‘inteligente’ para evitar futuros desastres de infraestructura (2025, 27 de marzo) recuperado el 27 de marzo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-03-smart-future-infraestructura-disasters.html
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