Avances en el ferrocarril: Vigilancia, predicción y aprendizaje

¡Descubre cómo los increíbles avances en el ferrocarril británico transformarán tu experiencia de viaje! Un reciente informe revela que, hacia mediados de la década de 2030, podrás disfrutar de mil millones de viajes adicionales en un sistema más conectado y eficiente. Pero ten cuidado: con esta sorprendente evolución también vienen nuevos desafíos y riesgos. ¿Estás listo para embarcarte en esta nueva era del transporte?

El enfoque central del informe indica que la inteligencia artificial será el sistema operativo del ferrocarril moderno, no como una colección única y centralizada de modelos, sino como capas de predicción, optimización y vigilancia automatizada en la infraestructura, el material rodante, los talleres de mantenimiento y las estaciones. Esta tecnología orientará la atención humana dentro de las rutinas laborales diarias en lugar de reemplazar las actividades humanas.

Mantenimiento transformado en predictivo y basado en datos

El mantenimiento ferroviario tradicional se basa en horarios fijos e inspecciones manuales, lo que lo convierte en un proceso reactivo y laborioso. El informe menciona la dependencia de Network Rail en ingenieros que caminan por las vías para detectar fallos. La inteligencia artificial cambiará este modelo hacia un mantenimiento predictivo, analizando datos de sensores para prever fallos antes de que causen disrupciones significativas.

Esto implica una combinación de sensores e imágenes, que incluyen cámaras de alta definición, escáneres LiDAR y monitores de vibración. Estas herramientas proporcionan datos a sistemas de aprendizaje automático que pueden señalar la degradación en vías, señales y activos eléctricos antes de que fallen.

Alertas anticipadas y evolución del mantenimiento

Los programas de monitoreo pueden generar alertas con meses de antelación, disminuyendo las intervenciones de emergencia. Los plazos para predecir fallos en los activos varían según su tipo. Los esfuerzos de infraestructura inteligente de Network Rail deben evolucionar de “encontrar y reparar” a “predecir y prevenir”.

Network Rail prioriza un mantenimiento basado en datos y herramientas diseñadas para consolidar la información de los activos. A su vez, programas de investigación y desarrollo europeos, como ‘Europe’s Rail’ y su predecesor ‘Shift2Rail’, financian iniciativas como ‘DAYDREAMS’, que tiene objetivos similares en gestión predictiva de activos. La predicción a gran escala requiere un enfoque común para lograr una transformación efectiva.

Optimización del tráfico y eficiencia energética

La optimización operacional, más allá del mantenimiento predictivo, proporciona retornos significativos. Los sistemas de inteligencia artificial utilizan datos operativos en tiempo real y históricos—posiciones de trenes, velocidades y pronósticos meteorológicos—para anticipar interrupciones y ajustar el flujo de tráfico. Los ensayos de gestión de tráfico basados en gemelos digitales y IA en Europa, junto con la investigación en conducción y posicionamiento asistidos por IA, podrían aumentar la capacidad de la red sin necesidad de nuevas vías.

Ahorro energético y mejora en la operación

Los algoritmos también orientan a los conductores sobre la aceleración y el frenado óptimos, lo que podría suponer un ahorro energético de entre 10 y 15%. Al considerar las variaciones en las rutas, la tracción y las limitaciones de los horarios, los ahorros energéticos se multiplican rápidamente a lo largo de una extensa red.

Monitoreo de seguridad y CCTV en el ferrocarril

Las aplicaciones de IA orientadas a la seguridad y vigilancia son cada vez más visibles. La detección de obstáculos utiliza cámaras térmicas y aprendizaje automático para identificar peligros que escapan a la visibilidad humana. La inteligencia artificial también se encarga de monitorear pasos a nivel y analizar grabaciones de CCTV para detectar objetos abandonados y actividad sospechosa. Por ejemplo, IA y LiDAR son utilizados para el monitoreo de multitudes en Waterloo de Londres como parte de un conjunto de herramientas de seguridad.

Flujo de pasajeros y optimización de viajes

La inteligencia artificial puede predecir la demanda a partir de la venta de billetes, eventos y señales móviles, lo que permite a los operadores ajustar el número de vagones y minimizar el hacinamiento. La contabilización de pasajeros es una aplicación de alto impacto y bajo drama: contar con datos precisos mejora la planificación de horarios y proporciona información más clara a los clientes.

Desafíos en ciberseguridad en el ferrocarril moderno

Con la convergencia de la tecnología operativa e informática, la ciberseguridad se convierte en un tema operativo esencial. Los sistemas heredados, sin planes de reemplazo, representan un riesgo, al igual que la integración de análisis modernos con infraestructura antigua. Esto genera condiciones atractivas para los atacantes.

El futuro de la inteligencia artificial en el ferrocarril implica sensores que operan en entornos extremos, modelos confiables y probados por los operadores, y una gobernanza que considera la ciberresiliencia como inseparable de la seguridad física. El mensaje del informe es claro: la IA llegará sin importar lo que pase, siendo clave determinar si los ferrocarriles se adaptarán y controlarán su implementación o heredarán una complejidad que no ha sido gestionada.

(Fuente de la imagen: “Junción de trenes” por jcgoble3, bajo licencia CC BY-SA 2.0.)

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Preguntas Frecuentes

¿Qué es la vigilancia en el ferrocarril?

La vigilancia en el ferrocarril se refiere a la monitorización continua de las condiciones operativas y de seguridad, utilizando tecnologías avanzadas para prevenir accidentes y optimizar el rendimiento.

¿Cómo funciona la predicción en el mantenimiento ferroviario?

La predicción en el mantenimiento ferroviario utiliza algoritmos de análisis de datos y aprendizaje automático para anticipar fallos en las infraestructuras y vehículos, programando intervenciones antes de que ocurran problemas.

¿Vale la pena implementar sistemas de aprendizaje automático en el ferrocarril?

Sí, la implementación de sistemas de aprendizaje automático puede mejorar la eficiencia operativa, reducir costos de mantenimiento y aumentar la seguridad, justificando la inversión a largo plazo.

¿Cuánto cuesta implementar tecnología de vigilancia en el ferrocarril?

El costo de implementar tecnología de vigilancia varía según la escala del sistema y las tecnologías elegidas, pero puede oscilar entre decenas de miles a millones de dólares, dependiendo de la complejidad.