TECNOLOGÍA 36 Una de las áreas más innovadoras donde la IA está jugando un papel crucial es en el desarrollo de recubrimientos inteligentes. Estos son recubrimientos capaces de responder a estímulos externos, como cambios en la temperatura, la humedad o la presión, adaptándose automáticamente para mejorar su rendimiento. Los modelos de IA pueden predecir cómo los recubrimientos responderán a diversos estímulos y sugerir mejoras en su formulación para maximizar su eficacia. Monitorización del proceso de aplicación La monitorización eficiente de la aplicación de recubrimientos ha sido uno de los hitos más buscado desde los comienzos de las aplicaciones industriales; es mucho más económico el aseguramiento de la calidad que el control posterior a la aplicación donde la solución menos dramática es la reparación o el repintado. Este proceso implica el uso de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), que permiten un seguimiento en tiempo real de las condiciones de aplicación y el rendimiento de los recubrimientos. A través de técnicas de visión por computadora y análisis de datos es posible detectar defectos en la superficie, variaciones en el grosor del recubrimiento y otros parámetros críticos que pueden afectar la funcionalidad del material. Además, la monitorización continua permite ajustar los parámetros de aplicación, como la temperatura, la viscosidad y la presión, en tiempo real, lo que resulta en una mejora significativa en la calidad del recubrimiento. Los modelos predictivos basados en IA ajustan en tiempo real parámetros de procesos como el rociado con plasma, la electrodeposición y la deposición de recubrimientos. Monitorización en condiciones de servicio y mantenimiento La monitorización en tiempo real y condiciones de servicio es otro de los avances que ofrece la IA, ya que permite el uso de sensores integrados en las superficies pintadas para recopilar grandes cantidades de datos sobre el desgaste en condiciones de servicio y otros factores ambientales. Estos datos, analizados por sistemas de IA, permiten detectar signos tempranos de deterioro, lo que facilita la realización de mantenimientos predictivos y la implementación de acciones correctivas antes de que ocurran daños importantes. Esta capacidad de prevenir fallos asegura la durabilidad y la integridad de las estructuras recubiertas, mejorando la seguridad y reduciendo los costes operativos de mantenimiento. Detección de defectos Las técnicas de visión por computadora, junto con sistemas avanzados de inteligencia artificial, se utilizan para detectar y clasificar problemas en recubrimientos, como pinturas y revestimientos protectores. Básicamente, estas herramientas permiten identificar de manera automática y precisa defectos como grietas, ampollas o corrosión en las superficies pintadas. Por ejemplo, algunos modelos de redes neuronales convolucionales (CNNs), al ser optimizados, han demostrado ser muy efectivos para reconocer daños en recubrimientos que reciben poca radiación. Lo interesante es que estos sistemas automatizados pueden analizar grandes cantidades de imágenes, haciendo el trabajo de inspección mucho más rápido y con menos necesidad de Capa de Entrada Capa Oculta Capa de Salida mm oxide Log |Z|max Log |Z|min Emax Emin Validación Mecanismo de aprendizaje Modifica sus pesos en respuesta a la información de entrada Se detiene cuando el cálculo del errror ha alcanzado un cierto umbral Verificación del entrenamiento 1 1 1 2 2 m 3 4
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