En un edificio o una estructura, una grieta no siempre es solo una grieta, a veces es un grito silencioso de advertencia, una señal de que algo ha fallado o está por fallar. Sin embargo, interpretarlas correctamente acarrea dificultades, como la opinión subjetiva de expertos, el tiempo que toma evaluar el problema o la falta de un estándar para describir el problema. Un ingeniero de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) quiere cambiar esta historia utilizando inteligencia artificial (IA) para determinar las fracturas antes de que ocurran y evitar pérdidas económicas y materiales.
La idea de usar la IA para detectar fallos en los materiales fue de Édgar Espejo Mora, estudiante del Doctorado en Ingeniería – Ciencias y Tecnología de Materiales, que busca clasificar imágenes de fracturas de edificaciones para determinar cuál es el tipo de daño y cómo se pueden intervenir.
La novedad de su estudio es que todo lo está realizando con técnicas avanzadas de IA, que le permiten realizar esta tarea de manera casi inmediata y con una precisión mucho mayor, ya que combina dos modelos: el análisis de datos funcionales y el método de aprendizaje de máquina, los cuales facilitan la revisión de fotos o imágenes de fracturas, pues sus algoritmos encuentran patrones de distribución y daño con un ojo agudo.
Un cien por cien de fiabilidad con la aplicación de inteligencia artificial para detectar fracturas en los materiales
“Con este tipo de análisis se puede llegar a un 100 % de acierto para determinar si la fractura es ‘frágil’ –en las que la fatiga del material ocurre repentinamente, sin que se deforme mucho antes de romperse– o ‘dúctil’, en las que hay un daño más evidente, ya que el material se estira, dobla o alarga. Las dos categorías utilizadas no siempre son claras o fáciles de identificar, y es allí en donde radica la importancia de tener un asistente tecnológico”, señala el investigador Espejo.
El uso de IA en el diagnóstico de edificaciones ayudaría a: reducir los tiempos en que una persona determina el tipo de fractura; evitar decisiones subjetivas de los expertos sobre la falla; detectar tempranamente el problema; y prevenir desastres o accidentes. Además permite un aprendizaje continuo para el sector de la construcción y el diseño de materiales, con una mayor precisión y fiabilidad en el proceso.
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Las investigaciones se presentaron durante el primer Open Day de Posgrados de la Facultad de Ingeniería de la UNAL Sede Bogotá, en donde, además del concurso “Tesis en 3 Minutos”, se presentaron pósteres con los principales grupos de investigación de la Facultad, y hubo un espacio para dependencias como el Programa de Relaciones Internacionales, el Instituto de Extensión e Investigación, la Vicedecanatura de Investigación y Extensión, y la Dirección de Bienestar.
