¿Adiós a los retrasos en el tren? Lucentia Lab desarrollará un asistente con inteligencia artificial capaz de adelantarse a las averías

¿Puede la Inteligencia Artificial acabar con los retrasos de los trenes españoles? La posible solución -o, al menos, una parte de ella- podría estar en manos de Lucentia Lab, una de las compañías del grupo 1MillionBot, que acaba de ganar el reto organizado por Renfe para aplicar esta nueva tecnología en los procesos de mantenimiento, detección de anomalías y predicción de fallos en el material rodante.

Un concurso en el que competía con multinacionales de la talla de NTT Data o Minsait (Indra), además de otras firmas nacionales como Plain Concepts, Babel o SDG Consulting. La iniciativa forma parte del denominado Renfe IA Lab, con el que la empresa estatal quiere acelerar su digitalización. Para ello, la compañía lanzó seis concursos o retos especializados en diversas áreas de su interés, desde la supervisión de la conducción a la prevención de graffitis en sus convoyes.

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El equipo de Lucentia Lab, con Santiago Colomo y David Pedreño Rippin a la cabeza, optaron por presentarse en el de "talleres", para aprovechar la experiencia que acumula la firma en la aplicación de la IA en el ámbito industrial.

"Lo que el ojo no ve"

Su propuesta se concretó en el proyecto TallerIA Visión+, un asistente inteligente para los talleres ferroviarios de Renfe, diseñado para "ver lo que el ojo humano no ve, predecir lo que aún no ha fallado y actuar antes de que ocurra", según apuntó Pedreño Rippin, en la exposición de la iniciativa que realizó ante el jurado del concurso.

Para ello lo que plantean es integrar diversas herramientas en las que ya han demostrado su dominio. Por ejemplo, el uso de visión por computador y redes neuronales convolucionales (CNN) -que se utilizan para procesar imágenes- para detectar grietas, fugas, desalineaciones o desgastes en tiempo real y sin necesidad de desmontar ninguna pieza.

También el análisis predictivo de trazas técnicas -vibraciones, frenado, temperatura o ciclos de uso- para detectar los patrones que suelen preceder a una avería y que son imposibles de detectar por un operario.

Por voz

Con la fusión de estos datos visuales y físicos se podrán emitir alertas comprensibles por los trabajadores, que no sólo señalarán qué está mal, sino también por qué y cómo actuar. Además, se plantea la creación de un sistema que permita su manejo por voz, de forma que el operario tiene las manos libres para realizar los movimientos que sean necesarios y seguir con su trabajo.

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Y todo ello utilizando una arquitectura industrial de 'edging computing', una modalidad que permite procesar los datos cerca de los dispositivos que los necesitan y no en servidores lejanos, lo que reduce los tiempos de respuesta. Una tecnología que también está en la base del coche autónomo, por ejemplo.

Como señalan desde Lucentia Lab, la capacidad de anticiparse a las posibles averías reducirá el número de incidentes que sufren los trenes -y, con ellos, los retrasos-, mejorará la seguridad, evitará inspecciones en zonas peligrosas y rebajará los costes.

Una solución que, además, es "escalable, modular y replicable", es decir, que una vez que Renfe cuente con ella, puede exportarla.

Trayectoria

En este sentido, la compañía alicantina recuerda que no parten de cero, y que ya cuenta con experiencia en todas estas tecnologías. Así, entre sus casos de éxito se cuenta el sistema predictivo para turbinas de gas que desarrollaron para Siemens, mediante el procesado en tiempo real de los datos de más de 400 sensores por máquina.

En el caso de la visión por ordenador, la firma creo un sistema de visión submarina para el conteo automatizado de peces o, por ejemplo, también implementaron una solución de clasificación inteligente de residuos en movimiento.

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Una vez ganado el concurso, Lucentia Lab disponen de tiempo hasta octubre para desarrollar una prueba de concepto en un entorno operativo real, que deberán presentar ante un nuevo jurado formado por directivos de Renfe y representantes del ecosistema tecnológico nacional, según explica la web de la compañía.

Las mejores propuestas participarán en una segunda fase de implementación para su integración definitiva en la infraestructura tecnológica de Renfe.

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