CTC creará IA para anticipar la corrosión en estructuras metálicas

Anticipar el avance de la corrosión atmosférica en infraestructuras metálicas críticas representa un desafío significativo para sectores industriales como el energético, el transporte y la construcción. En respuesta a esta problemática, el proyecto MACIC se propone desarrollar y validar un sensor multimodal que integrará tecnologías de monitorización física y electroquímica junto con modelos avanzados de inteligencia artificial para controlar la evolución de este fenómeno.

Esta solución innovadora surge ante un problema que genera un impacto económico anual estimado en 300.000 millones de euros en la Unión Europea. El Centro Tecnológico CTC, una de las tres entidades involucradas en esta investigación, cuenta con un presupuesto de 456.21 euros, financiado por la Convocatoria de Proyectos en colaboración público-privada 2024. La empresa de ingeniería CHATU TECH lidera este consorcio, que incluye al Centro Tecnológico asturiano IDONIAL, y trabajará en conjunto durante los próximos 36 meses.

Innovaciones del proyecto MACIC

El proyecto MACIC, que significa Monitorización Avanzada de Corrosión para Infraestructuras Críticas, introduce innovaciones clave que transformarán el mantenimiento preventivo de instalaciones metálicas, tales como puentes, refinerías o torres de comunicación. La integración de diversas tecnologías avanzadas permitirá un enfoque integral para optimizar tanto el rendimiento como la vida útil de estas estructuras.

Entre las principales características del proyecto se encuentra el desarrollo de un sensor multimodal capaz de ofrecer una evaluación precisa del estado del material en tiempo real. Su diseño modular personalizado permitirá adaptar el sensor a las necesidades específicas de cada entorno, garantizando así su versatilidad y facilidad de integración en múltiples configuraciones.

Detección temprana y modelos predictivos

Además, la obtención de datos en tiempo real facilitará la detección temprana de fallos estructurales y optimizará las estrategias de mantenimiento. El proyecto incorporará modelos predictivos basados en inteligencia artificial que analizarán los datos recogidos para anticipar con alta precisión el progreso de la corrosión, lo que mejorará significativamente la eficiencia y seguridad de las infraestructuras monitorizadas.

Validación en campo y algoritmos avanzados

Financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, así como por la Agencia Estatal de Investigación y por FEDER, el proyecto se divide en seis paquetes de trabajo. El CTC liderará dos relacionados con la validación en campo y el desarrollo de algoritmos basados en inteligencia artificial que potenciarán la capacidad predictiva del sistema.

El equipo del CTC instalará un prototipo del sensor en una infraestructura crítica para validar su desempeño bajo condiciones reales. También se integrarán los datos obtenidos con parámetros atmosféricos que influyen en la corrosión. Esta validación permitirá optimizar tanto la precisión del sensor multimodal como la fiabilidad de los modelos predictivos basados en IA.

Afrontando un gran desafío económico

La corrosión es uno de los mayores retos para las infraestructuras e activos industriales, con un impacto económico estimado en 300.000 millones de euros, lo que equivale al 3.4% del Producto Interno Bruto (PIB) europeo. En España, esto representa aproximadamente 44.000 millones para el año 2023. La implementación efectiva de modelos como MACIC podría reducir estos costos entre un 25% y un 30%, promoviendo además el desarrollo sostenible mediante una mejora notable en la seguridad y fiabilidad de las infraestructuras críticas.

A través del uso eficiente del reciclaje y reduciendo reparaciones innecesarias, este proyecto no solo busca mitigar pérdidas económicas significativas sino también fomentar una economía circular más robusta.

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