98 SACYR Descripción: Categoría: Inteligencia Artificial Proyectos: AIS www.sacyr.com alertas a tiempo real de posibles fallos de talud. Técnicamente, el sistema de inteligencia artificial está basado en más de 30 variables (como el modelo digital del terreno, cobertura arbórea, categorías geotécnicas, precipitaciones…) y en un sistema de alerta temprana a partir del análisis de series temporales de deformación aplicando tecnologías satelitales no intrusivas. Esta información mejora la parametrización numérica de los modelos geotécnicos y permite obtener resultados, estimaciones y escenarios más exactos y precisos. La Interferometría Diferencial de Radar de Apertura Sintética (DInSAR) genera información actualizada del comportamiento del terreno en cualquier punto del planeta sin necesidad de instrumentación en tierra, independientemente de la extensión del área, accesibilidad y condiciones meteorológicas, con unas densidades de puntos inalcanzables con métodos tradicionales. Este proyecto, que pone la IA al servicio del control de infraestructuras, ofreciéndonos ventajas como: • Mayor seguridad y reducción de incidentes a través de la mejora de los sistemas de alerta temprana • Eficiencia en la explotación y mantenimiento preventivo • Mayor facilidad y reducción de los costes de instrumentación de control in situ • Mejora de la información disponible del comportamiento del terreno en las etapas de diseño y construcción. Desde Sacyr, en colaboración con la startup Detektia, hemos desarrollado un proyecto de anticipación del comportamiento del terreno basado en machine learning e inteligencia artificial para predecir el comportamiento del terreno natural, y generar alertas en taludes Los grandes proyectos de infraestructuras cuentan, en algunos casos, con grandes taludes de más de 20 metros de altura cuyo control y monitorización es clave. El proyecto busca entender qué variables son claves en el movimiento del terreno, cómo se pueden detectar los cambios milimétricos mediante tecnología satelital, y combinar ambos aprendizajes en un conjunto de mapas y modelos predictivos del entorno que nos permitan adelantarnos y configurar alertas. La temprana detección de un potencial problema nos puede hacer tomar una mejor decisión, y poder anticipar las actuaciones o recursos necesarios. Hemos desarrollado tres tipos de modelos: 1. Modelos estáticos, basados en más de 30 variables del terreno, para obtener la probabilidad de deslizamiento del terreno natural. 2. Modelos dinámicos, basados en variables estáticas, precipitaciones dinámicas, y radar satelital DinSAR para predecir y actualizar las predicciones sobre el comportamiento del terreno en tiempo real, generando alertas de potenciales cambios de tendencia. 3. Modelos dinámicos de fallos de talud que tienen en cuenta el tipo de sostenimiento además de la probabilidad del terreno, de modo que generamos INTELIGENCIA ARTIFICIAL NOMINACIONES PROYECTOS
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