Avances en la formación de inspectores en Ensayos No Destructivos digitales e inteligencia artificial

Autor: Ing. Carlos Álvarez, 12 noviembre 2023.

Introducción

Los Ensayos No Destructivos son métodos de inspección para evaluar la integridad de materiales y componentes en la industria. A medida que la tecnología avanza, las técnicas tradicionales de estos ensayos están evolucionando hacia soluciones digitales apoyadas por la inteligencia artificial¹. Esto no solo mejora la precisión de las pruebas, sino que también posibilita una formación continua para los inspectores mediante el uso de aplicaciones respaldadas por inteligencia artificial.

En este artículo, se presenta el progreso tecnológico que representan los Ensayos No Destructivos digitales en la industria, así como su aplicación en la capacitación técnica de profesionales en el ámbito de las inspecciones no destructivas

¿Qué son los Ensayos No Destructivos digitales?

Son un conjunto de métodos que utilizan la tecnología digital para evaluar la calidad y la integridad de los materiales y componentes. Estas técnicas van más allá de los métodos tradicionales de END, que a menudo implicaban inspecciones visuales, radiografías, pruebas ultrasónicas, entre otros, y de forma analógica. Los ensayos digitales incluyen técnicas como la radiografía digital (DR), la termografía infrarroja (IRT), técnicas ultrasónicas avanzadas como el ultrasonido por arreglo de fases (PAUT), difracción del tiempo de vuelo (TOFD) y el método de focalización total (TFM), y la tomografía computarizada (CT).

Ventajas

Los END digitales ofrecen numerosas ventajas respecto a los métodos tradicionales analógicos; las cuales, son reforzadas hoy en día mediante el uso de la Inteligencia Artificial (AI). A continuación, se listan las principales ventajas que han llevado a una adopción cada vez mayor de la digitalización en la industria.

• Mayor precisión: Una de las principales ventajas de los END digitales es su exactitud, permite una recopilación de datos y una interpretación más precisa de los resultados; por lo cual, los inspectores pueden identificar defectos más pequeños y evaluar la integridad de los materiales con más eficiencia.

• Reducción de la exposición a radiación: En el caso de las radiografías, la transición a la radiografía digital ha reducido significativamente la exposición a la radiación de los inspectores y otros trabajadores. Los END digitales utilizan detectores más sensibles (por ejemplo, radiografía digital, ver figura 1) y requieren menos tiempo de exposición, lo que disminuye los riesgos asociados con la radiación ionizante.

• Mayor eficiencia: La incorporación de tecnologías digitales en los Ensayos No Destructivos ha optimizado la eficacia de las pruebas. La recopilación y el análisis de datos se realizan de forma más rápida, lo que disminuye el tiempo requerido para llevar a cabo una inspección². Asimismo, los resultados pueden compartirse en línea (figura 2), facilitando la toma de decisiones y la colaboración entre los equipos de trabajo

• Almacenamiento y acceso de datos: Los registros de inspección pueden archivarse digitalmente, lo que facilita la gestión de la información y la revisión de inspecciones anteriores. Esto es fundamental para el seguimiento y la evaluación a lo largo del tiempo.

Capacitación continua de los inspectores

A continuación, se exponen diversas aplicaciones de END digitales que contribuyen con la formación continua de los profesionales en este campo.

• Simulaciones y realidad virtual: La digitalización de los Ensayos No Destructivos posibilita la generación de simulaciones y experiencias de realidad virtual, empleando la inteligencia artificial para la capacitación de inspectores³. Este enfoque resulta especialmente beneficioso en la fase de formación inicial, permitiendo a los inspectores practicar la identificación de defectos en un entorno virtual antes de enfrentarse a situaciones reales

• Reconocimiento automático de defectos (Automated Defect Reconigtion – ADR): El ADR puede utilizarse para mostrar ejemplos de radiografías digitales con defectos conocidos. Esto permite a los inspectores principiantes familiarizarse con los tipos de defectos que pueden encontrar en situaciones reales, lo que facilita su entrenamiento inicial.

• Aprendizaje basado en datos: a obtención precisa de datos en las pruebas digitales posibilita a los inspectores analizar y aprender de los resultados. Pueden acceder a un extenso conjunto de datos de inspecciones previas para identificar patrones de defectos y perfeccionar sus habilidades de detección. El aprendizaje automático (Machine Learning – ML), una sub-disciplina de la inteligencia artificial, resultan muy efectivas para este propósito.

• Formación a distancia: La tecnología digital simplifica la educación remota, lo cual es particularmente beneficioso en circunstancias en las que los inspectores no pueden participar en cursos presenciales. Los programas de capacitación en línea pueden abarcar demostraciones de inspección y sesiones interactivas para fortalecer la comprensión de los conceptos y técnicas.

• Actualización continua: La tecnología digital sigue avanzando, lo que implica que los inspectores necesitan actualizar constantemente sus habilidades y conocimientos. Los expertos pueden inscribirse en cursos de formación en línea para mantenerse informados de las técnicas y tecnologías más recientes.

• Asistencia en tiempo real: Durante las inspecciones prácticas, la inteligencia artificial puede ofrecer apoyo en tiempo real a los inspectores⁴. Por ejemplo, puede colaborar en la interpretación de datos complicados o señalar posibles inconvenientes

Desafíos y consideraciones éticas

• Costo: La implementación de tecnologías digitales puede ser no rentable, especialmente para las pequeñas empresas. Se necesita invertir en equipos de última generación y en la formación y capacitación del personal.

• Ética y privacidad: La recopilación y almacenamiento de datos digitales generan interrogantes éticas y de privacidad. Es fundamental asegurar la conformidad con las normativas de privacidad y la salvaguarda de información sensible

• Necesidad de formación: La transición a los END digitales requiere una formación adecuada para los inspectores. La curva de aprendizaje puede ser empinada, y es necesario garantizar que los profesionales estén preparados para utilizar la tecnología de forma efectiva.

Conclusión

Los Ensayos No Destructivos (END) digitales están transformando la ejecución de inspecciones no destructivas y la capacitación de inspectores. Este progreso tecnológico se compromete a elevar los estándares de calidad y seguridad en la industria, al mismo tiempo que abre posibilidades de crecimiento profesional para aquellos involucrados en el ámbito de las inspecciones.

Referencias

1. Hossein Taheri , Maria Gonzalez B, Y Mohammad Taheri; “Artificial Intelligence, Machine Learning and Smart Technologies for Nondestructive Evaluation”; Sensors (Basel). 2022 Jun; 22(11): 4055.
2. Siril Yella, N.K. Gupta, Dougherty; “Artificial Intelligence techniques for the automatic interpretation of data from non-destructive testing”; Volume 48, Number 1, 1 January 2006, pp. 10-20(11).
3. Iikka Virkkunen , Tuomas Koskinen , Topias Tyystjärvi y Oskar Siljama; “AI will shape the future of NDE data analysis”; Consultado en fecha 31 de Noviembre de 2023. https://blog.asnt.org/ai-will-shape-the-future-of-nde-data-analysis/
4. Maximilian Topp. How does Artificial Intelligence (AI) in NDT work?; Consultado en fecha 01 de Octubre de 2023. https://sentin.ai/en/ai-in-ndt/