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En un conjunto de oficinas anodinos cerca de la Universidad de Oxford, un grupo de cient铆ficos inform谩ticos planea salvar el mundo.

鈥淣uestra misi贸n es resolver los problemas m谩s importantes del mundo con inteligencia artificial (IA)鈥�, dice Tom Bartley, uno de los nuevos reclutas de Mind Foundry, una filial de la universidad que se centra en el uso de IA para lo que llama 鈥渁plicaciones de alto riesgo鈥�.

Imagen generada por IA creada con Ideogram

La empresa, fundada en 2016 por dos profesores de aprendizaje autom谩tico, ha centrado su atenci贸n en uno de los problemas m谩s urgentes en el entorno construido hoy en d铆a: la evaluaci贸n y reparaci贸n de los miles de puentes de hormig贸n y acero envejecidos en todo el mundo que se est谩n deteriorando r谩pidamente debido al cambio clim谩tico y la contaminaci贸n.

Una serie de fallas y defectos de alto perfil y mortales en los 煤ltimos a帽os han colocado el tema del mantenimiento de puentes en lo m谩s alto de la agenda de noticias.

En 2018, 43 personas murieron cuando un tramo de 200 metros de viaducto que formaba parte del Puente Morandi, atirantado y de hormig贸n armado, construido en los a帽os 60 en G茅nova, Italia, se derrumb贸 durante una tormenta de verano.

Un a帽o despu茅s, cuatro personas resultaron heridas cuando un puente de hormig贸n construido en los a帽os 50 sobre el r铆o Salmyrsh, cerca de la ciudad rusa de Oremburgo, se derrumb贸 parcialmente debido a las fuertes lluvias.

En 2022, poco antes de una visita planificada del presidente Biden para promover su nueva Ley de Infraestructura, el puente Fern Hollow Creek, de 447 pies de largo y construido en la d茅cada de 1970 en Pittsburgh, Pensilvania, se derrumb贸 100 pies sobre el parque de abajo, hiriendo a diez personas.

En cada uno de estos casos, los investigadores concluyeron que una inspecci贸n y un mantenimiento inadecuados contribuyeron a la falla.

Bartley dice que, si bien cuando se construyeron se esperaba que muchas de estas estructuras funcionaran de manera segura y confiable durante m谩s de cien a帽os, una vez que los puentes comienzan a llegar a su medio siglo, empiezan a requerir controles y mantenimiento m谩s intensivos.

鈥淟as redes de carreteras en Europa, Estados Unidos y Jap贸n se construyeron en los a帽os 60 y 70 en un contexto de auge del uso de veh铆culos a motor鈥�, afirma. 鈥淗oy, en estos pa铆ses, la edad media de nuestros puentes alcanza los 50 a帽os y, al igual que ocurre con las personas, una vez que los puentes alcanzan los 50 a帽os, el deterioro aumenta. Eso significa que hay que ser m谩s proactivos en el mantenimiento y la gesti贸n de estas estructuras鈥�.

El Ministerio de Tierras, Infraestructura y Transporte de Jap贸n estima que un tercio de los 730.000 puentes del pa铆s tienen m谩s de 50 a帽os. El Inventario Nacional de Puentes de Estados Unidos revela que una cuarta parte de los 623.000 puentes del pa铆s se construyeron antes de los a帽os 60 y que la edad media de los puentes existentes ronda los 42 a帽os.

Y esto es s贸lo el comienzo. Los expertos advierten que una combinaci贸n de fen贸menos meteorol贸gicos extremos provocados por el cambio clim谩tico, la contaminaci贸n y los intensos flujos de tr谩fico est谩n acelerando el deterioro.

El cambio clim谩tico acelera el deterioro de los puentes

鈥淓n el pasado, hemos sido muy pasivos en cuanto a la gesti贸n de estas estructuras鈥�, a帽ade Bartley. 鈥淣o necesit谩bamos saber en qu茅 estado se encontraban porque no se estaban deteriorando. Hemos podido dejar grandes trozos de hormig贸n a la intemperie durante d茅cadas鈥�.

Bartley se帽ala que, a pesar de unas cuantas fallas de alto perfil, los colapsos de puentes son raros y la mayor铆a de los pa铆ses tienen requisitos estrictos de r茅gimen de inspecci贸n donde se env铆an inspectores para evaluar la integridad de cada estructura y cerrar cualquier puente que pueda convertirse en un riesgo.

El puente de la autopista Morandi en G茅nova, poco despu茅s de su colapso en 2018. Foto: Reuters/ Manuel Romano/NurPhoto.

Sin embargo, s贸lo cuando uno empieza a analizar los datos producidos por estas inspecciones puede empezar a tener una idea de la magnitud del problema que necesita solucionarse.

Seg煤n un an谩lisis de los datos de los consejos locales realizado por el grupo automovil铆stico RAC Foundation, 2.928 de los 73.208 puentes de Gran Breta帽a est谩n clasificados como "subest谩ndar", lo que los hace incapaces de soportar los veh铆culos m谩s pesados en 2024.

La Asociaci贸n Estadounidense de Constructores de Carreteras y Transportes (ARTBA, por sus siglas en ingl茅s) estima que actualmente hay alrededor de 221.800 puentes en todo Estados Unidos que necesitan reparaci贸n o reemplazo. De ellos, alrededor de 42.067 han sido clasificados como "estructuralmente deficientes" y en mal estado.

鈥淓s imposible reparar todos los puentes al mismo tiempo鈥�, afirma Bartley. 鈥淪implemente no hay suficientes recursos鈥�.

La soluci贸n propuesta por Mind Foundry a este problema es utilizar inteligencia artificial no s贸lo para ayudar a obtener una comprensi贸n m谩s profunda de la condici贸n real de cada puente, sino tambi茅n para determinar el mejor momento para reparar cada uno de ellos individualmente en el punto exacto en que podr铆an beneficiarse m谩s.

Bartley afirma que, en la actualidad, las inspecciones de puentes a menudo carecen de datos suficientes para que los propietarios puedan hacerse una idea real del estado de cada puente. Esto significa que algunos puentes que, de hecho, est谩n en perfecto estado de funcionamiento se clasifican como deficientes, mientras que otros que necesitan reparaciones urgentes pueden seguir en servicio, a veces con consecuencias tr谩gicas.

Las inspecciones tienden a dividirse en dos tipos principales: inspecciones generales, en las que un inspector llegar谩 a un punto dentro del alcance de visi贸n de un puente y anotar谩 cualquier problema cr铆tico que necesite m谩s investigaci贸n; e inspecciones detalladas, que tienden a tener lugar cada seis a帽os aproximadamente, que est谩n dentro del alcance de visi贸n y requieren una investigaci贸n m谩s exhaustiva.

Luego, los inspectores deben otorgar a cada estructura una calificaci贸n de salud de entre uno y cinco, que resuma su condici贸n general.

鈥淓l problema con ambos casos es que los datos que recopilan no est谩n estructurados鈥�, afirma Bartley. 鈥淓s un proceso bastante subjetivo y propenso a errores humanos. Est谩n trabajando en una escala muy limitada. El nivel uno es el estado perfecto y el nivel cinco significa que ya ha fallado, por lo que en realidad solo hay tres opciones. Los inspectores salen con portapapeles y c谩maras compactas. Es realmente dif铆cil saber, dado el tama帽o de un tramo, si he visto una grieta, si es la misma grieta que vio otra persona hace dos a帽os o si es una grieta diferente鈥�.

Adem谩s, dice Bartley, intentar determinar a partir de estos informes qu茅 reparaciones deben priorizarse y c贸mo asignar presupuestos puede ser complicado, especialmente para grandes organismos p煤blicos que a menudo poseen cientos de puentes.

La aplicaci贸n para m贸viles de Mind Foundry en acci贸n. Imagen: Mind Foundry

En cambio, Mind Foundry es una de varias empresas que buscan utilizar una herramienta de inteligencia artificial para detectar y cuantificar da帽os en puentes.

En el coraz贸n de la nueva herramienta se encuentra una aplicaci贸n para tel茅fonos m贸viles a trav茅s de la cual los contratistas de inspecci贸n o el personal municipal pueden tomar fotograf铆as de puentes y cargarlas.

El sistema, entrenado utilizando fotograf铆as e informes de inspecci贸n de alrededor de 300 puentes en la ciudad de Susono en Jap贸n, analiza las im谩genes para detectar y cuantificar da帽os, eliminando la subjetividad del proceso y permitiendo una mayor consistencia.

Los expertos humanos pueden entonces analizar un conjunto m谩s detallado de resultados en la ronda para juzgar la condici贸n de cada puente y decidir c贸mo gastar los presupuestos municipales de manera m谩s efectiva.

鈥淏谩sicamente, la aplicaci贸n es una c谩mara aumentada鈥�, explica Bartley. 鈥淢uestra d贸nde estaba la c谩mara y qu茅 parte de la estructura estabas mirando. Puedes hacer anotaciones en la foto. Esta parte es una grieta. Aqu铆 hay algo que vi que estaba estropeando. Aqu铆 hay algunas notas al respecto. Y luego, cuando regreses a la oficina, puedes cargar fotos hist贸ricas y la aplicaci贸n las comparar谩 autom谩ticamente con fotos anteriores para ver si los defectos han empeorado o no鈥�.

Tom Bartley, director de infraestructura civil de Mind Foundry. Foto: Mind Foundry

A diferencia de otras empresas que buscan usar IA para evaluar el estado de los puentes, como Niricson, con sede en Canad谩, y Beca, con sede en Nueva Zelanda, la aplicaci贸n de Mind Foundry est谩 dise帽ada para usarse en un gran volumen de estructuras y no en los puentes ic贸nicos de alto perfil que a menudo ya est谩n altamente monitoreados mediante sensores y drones.

Bartley no profundiza en si dicha tecnolog铆a habr铆a permitido a los municipios evitar desastres como el colapso del Puente de G茅nova en 2018, pero se帽ala que proporcionar a los expertos datos m谩s precisos sobre la verdadera condici贸n de miles de estructuras puede ayudar a destacar casos en los que hay un defecto importante.

驴Qu茅 son las v铆as de deterioro?

Pero donde la inteligencia artificial realmente funciona, dice Bartley, es al observar todos los defectos de los puentes en una cartera y determinar exactamente en qu茅 punto realizar las reparaciones para que se realicen cuando sean m谩s beneficiosas y de la manera m谩s rentable.

鈥淟o llamamos v铆as de deterioro鈥�, dice Bartley. 鈥淪i tienes una estructura de metal, debes mantenerla pintada. Si no la mantienes pintada, comenzar谩 a oxidarse. Si comienza a oxidarse, comenzar谩 a perder secciones, y si comienza a perder secciones, comenzar谩 a perder miembros. Cada paso en esa v铆a de deterioro es un orden de magnitud m谩s costoso de reparar. Pero lo que no quieres hacer es ver solo un poco de 贸xido y proceder con una reparaci贸n completa; esa es una forma realmente costosa de hacerlo鈥�.

鈥淓n lugar de eso, lo que se busca es monitorear el deterioro de esa v铆a y detectarlo justo antes de que falle鈥�, afirma. 鈥淧arte de lo que realmente har谩 la inteligencia artificial ser谩 determinar el momento 贸ptimo para solucionar el problema. Calculamos que se podr铆a ahorrar alrededor de un tercio de los costos del ciclo de vida de la gesti贸n de puentes si eligi茅ramos el momento adecuado para la intervenci贸n鈥�.

Pero 驴qu茅 sucede si la IA se equivoca? Al final del d铆a, Bartley dice que la aplicaci贸n no est谩 dise帽ada para reemplazar la toma de decisiones humana, sino simplemente para asistirla, dejando las decisiones finales sobre cu谩ndo y c贸mo implementar los presupuestos de mantenimiento en manos de expertos humanos capacitados.

鈥淒ejamos muy claro que se trata de una colaboraci贸n entre humanos e inteligencia artificial鈥�, afirma Bartley. 鈥淓n 煤ltima instancia, el riesgo debe recaer en el administrador del puente, que est谩 en el mundo real y entiende que se trata de aumentar las inspecciones en lugar de reemplazar las decisiones humanas. Estoy seguro de que tenemos mucho que descubrir en el camino, pero no podemos simplemente delegar la responsabilidad en la computadora. Necesitamos hacerlo de una manera colaborativa鈥�.