Smart Rail

El proyecto SMART RAIL desarrolló una herramienta basada en inteligencia artificial para el diagnóstico avanzado del estado de conservación de las líneas de ferrocarril ejecutadas con balasto.

El principal objetivo del proyecto Smart Rail fue implementar un sistema de exploración geofísica de la subestructura ferroviaria con técnicas no invasivas mediante georradar, basado en el procesamiento machine learning de grandes volúmenes de datos, con el fin de analizar el grado de contaminación del balasto.

La captación de datos se realizó mediante un sistema multiarray GPR+GPS+VIS instalado en una máquina de mantenimiento ferroviario de Rover Rail, que durante su recorrido registró los datos para su posterior procesamiento.

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Este enfoque permitió analizar conjuntos masivos y complejos de datos geofísicos y detectar anomalías en la compacidad del balasto, su grado de contaminación, como identificar patologías o subsidencias en la subplataforma. El análisis se realizó a partir de la correlación gráfica y numérica de posibles patrones detectados en los datos (más de 500 variables), relacionándolos con el estado real de los tramos de vía analizados con Big Data.

De esta manera, podemos aplicar mantenimiento predictivo inteligente y alertar sobre zonas de vía susceptibles de intervención local en etapas tempranas, anticipándonos a la aparición de patologías y niveles elevados de deterioro durante el ciclo de vida útil de la infraestructura.

El IVACE concedió una ayuda para la ejecución del proyecto SMART RAIL dentro del programa PIDCOP-CV Proyectos de I+D en COOPERACIÓN de 2023 con la participación de Geozone Asesores S.L.

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