{"id":15746,"date":"2019-05-15T08:35:58","date_gmt":"2019-05-15T14:35:58","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=15746"},"modified":"2019-05-15T08:35:58","modified_gmt":"2019-05-15T14:35:58","slug":"este-auto-detecta-socavones-con-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/este-auto-detecta-socavones-con-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Este auto detecta socavones, con inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

Algunos de los problemas de derrumbes o socavones en urbes como la Ciudad de M\u00e9xico, generados por infraestructura vieja y fugas en el sistema de desag\u00fce podr\u00edan tener una soluci\u00f3n gracias a un equipo de ingenieros japoneses de Kawasaki Geological Engineering (KGE), que desarrollaron dos veh\u00edculos capaces de detectar socavones o irregularidades en calles, avenidas o carreteras con un nivel de precisi\u00f3n de 82% gracias a sistema de inteligencia artificial.<\/p>\n

El veh\u00edculo est\u00e1 equipado con un radar que mediante tecnolog\u00eda de resonancia de onda electromagn\u00e9tica es capaz de analizar hasta dos metros por debajo de la superficie para detectar irregularidades, da\u00f1os, cavidades o socavones y corregirlas a tiempo a fin de evitar derrumbes o colapsos en la infraestructura.<\/p>\n

Dado que el veh\u00edculo est\u00e1 equipado un sistema de posicionamiento global y c\u00e1maras de alta definici\u00f3n permite la ubicaci\u00f3n y registro visual de la zona afectada, a fin de que la informaci\u00f3n sea entregada al gobierno o empresa privada encargada de ejecutar los mantenimientos o arreglos a la infraestructura urbana.<\/p>\n

De acuerdo con la gente de KGE, el problema de socavones es un tema recurrente en Jap\u00f3n, dado la propensi\u00f3n de la zona a terremotos y lo antiguo de algunas de las infraestructuras en diversas ciudades. Algunos de los datos m\u00e1s recientes se\u00f1alan que solo en 2015 ocurrieron m\u00e1s de 3,300 incidentes de este tipo.<\/p>\n

Una situaci\u00f3n que no es ajena a pa\u00edses como M\u00e9xico. Un ejemplo fue el socav\u00f3n de m\u00e1s de 15 metros de di\u00e1metros y cinco metros de profundidad que a mediados de julio de 2017 cobr\u00f3 la vida de\u00a0<\/span>dos personas en el paso expr\u00e9s de la carretera M\u00e9xico-Cuernavaca<\/span>\u00a0<\/span><\/span>.<\/p>\n

Ese mismo a\u00f1o, un mes despu\u00e9s, en la Ciudad de M\u00e9xico un boquete de casi 10 metros de di\u00e1metro y 20 metros de profundidad se abri\u00f3 en la colonia centro de la ciudad, en ese entonces expertos de la UNAM y el IPN se\u00f1alaron que la ciudad podr\u00eda ser m\u00e1s propensa a este tipo de incidentes debido al crecimiento en la poblaci\u00f3n y la explotaci\u00f3n del manto acu\u00edfero.<\/p>\n

Debido a que este tipo de fallas se \u201cesconden\u201d varios metros debajo del suelo, son complejas de detectar o corregir a tiempo.<\/p>\n

\u201cEs como si se trata de un esc\u00e1ner m\u00e9dico de rayos X, que nos permite capturar una imagen completa de la infraestructura\u201d, explic\u00f3 Toshimune Imai, l\u00edder del proyecto de KGE.<\/p>\n

El equipo de ingenieros desarroll\u00f3 tres unidades m\u00f3viles que pueden crear un an\u00e1lisis de v\u00edas en un rango de hasta 100 kil\u00f3metros de distancia. Sin embargo, dado el volumen de data que recolectaban los autom\u00f3viles y la necesidad de que especialistas humanos revisar\u00e1n de forma individual cada hoja de informaci\u00f3n el nivel de precisi\u00f3n o falsos positivos era elevado.<\/p>\n

\u201cLos humanos tienden a cansarse y a veces podemos pasar por alto una irregularidad por esa misma situaci\u00f3n o por la presi\u00f3n de an\u00e1lisis. Por eso optamos por utilizar un sistema de aprendizaje de m\u00e1quina (Inteligencia artificial) que analizar\u00e1 la informaci\u00f3n obtenida por las unidades m\u00f3viles\u201d, coment\u00f3 Imai.<\/p>\n

Apoyados por la firma de tecnolog\u00eda Fujitsu, KGE entren\u00f3 un algoritmo de machine learning con miles de im\u00e1genes im\u00e1genes obtenidas por los radares y sistemas en los veh\u00edculos otorgadas por KGE<\/p>\n

\u201cAl principio como alimentamos el algoritmo con todo tipo de im\u00e1genes la inteligencia artificial era muy propensa a marcar socavones donde no exist\u00eda ninguno, por eso decidimos s\u00f3lo utilizar datos curados y de alta definici\u00f3n\u201d, dijo el experto.<\/p>\n

Con la mejora del entrenamiento, el especialista de KGE explic\u00f3 que el sistema de inteligencia artificial es capaz de detectar socavones o cavidades en las infraestructuras con una 82% de precisi\u00f3n.<\/p>\n

En un ejercicio que hicimos, coment\u00f3 Imai, sobre una de las muestras de im\u00e1genes \u201clos t\u00e9cnicos humanos detectaron 50 irregularidades cuando \u00fanicamente hab\u00eda 40 fallas, mientras que el sistema de AI casi logr\u00f3 m\u00e1s de 80% de precisi\u00f3n en la misma prueba\u201d.<\/p>\n

La idea del proyecto no es reemplazar a los t\u00e9cnicos humanos, sino facilitar el procesamiento de im\u00e1genes y ayudar a los humanos a dar una segunda validaci\u00f3n al proceso de detecci\u00f3n.<\/p>\n

Imai coment\u00f3 que KGE actualmente trabajan en elevar el nivel de detecci\u00f3n del sistema de inteligencia artificial y extender la pruebas a otro tipo de subsuelos. Aunque a\u00fan no tienen planes para comercializar la tecnolog\u00eda espera que en 2021 a 2022 su uso comience a expandirse en Jap\u00f3n y eventualmente en otros pa\u00edses.<\/p>\n

Fuente: Expansion\u00a0<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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