Inspenet, 31 mayo 2023
Todas las construcciones e infraestructuras precisan de un monitoreo y mantenimiento constante a fin de evitar posibles daños. Es el caso, por ejemplo, de puentes y centrales nucleares.
Con el propósito de inspeccionar, de manera más precisa, la calidad y el estado de las estructuras, un grupo de científicos de la Universidad Nacional de Pusan (Corea del Sur) busca aplicar técnicas de inteligencia artificial (IA) en señales ultrasónicas para la inspección de estructuras metálicas, como tuberías de acero, depósitos de almacenamiento en plantas de energía e industrias, etc.
Manuel Fernando Flores Cuenca, ingeniero mecánico egresado de la Universidad Nacional del Callao, es uno de los investigadores que participa en ese proyecto, financiado por el gobierno surcoreano.
“En Corea hay muchas plantas de energía nuclear y el control de calidad es muy alto porque un error puede causar mucho daño. Es lo que pasó en Chernóbil”, indica el ingeniero Manuel Flores Cuenca a la Agencia Andina, desde Corea del Sur.
Por ejemplo, si el reactor nuclear está dentro de un tanque, éste debe ser inspeccionado periódicamente (una o dos veces por año). “La inspección es manual e involucra la parte técnica: el inspector técnico va a inspeccionar la estructura y él mismo, por su experiencia, te dice si la estructura está corroída o tiene algún daño interno”, señala Flores.
Debido a esta investigación, Manuel Flores fue premiado con el Best Presentation Award en una conferencia organizada por la Asociación Coreana de Ingeniería Mecánica (KSME, por sus siglas en inglés), en noviembre de 2022. El reconocimiento fue compartido con sus colegas Azamatjon Kakhramon ugli Malikov, HyungKyu Kim y Younho Cho.
El ingeniero Flores emplea la inteligencia artificial para detectar fallas
Para el monitoreo es muy importante la habilidad que tenga el técnico. “Ahí es donde nos involucramos: el laboratorio hace una inspección técnica, se recoge la señal y armamos una base de datos con todas las señales obtenidas. Luego las clasificamos y aplicamos la inteligencia artificial”, indica.
Dependiendo de ciertos patrones, la inteligencia artificial puede detectar si la estructura tiene fallas o no. El proyecto en el que participó Flores está orientado a la inspección de plantas nucleares y las estructuras que resguardan a los reactores, aunque la misma técnica puede ser extendida a puentes y otras estructuras sensibles a la corrosión y la humedad.
Ahora, para este caso en específico, se están usando ondas ultrasónicas que, por su naturaleza, permiten inspeccionar estructuras de larga distancia. En otras palabras, las ondas ultrasónicas son ondas de alta frecuencia, es decir, tienen una frecuencia mayor a la que el oído humano puede percibir (por encima de los 20,000 Hz).
Las ondas ultrasónicas se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la medicina y las pruebas de ultrasonido para monitorear la salud de los fetos.
Debido a su frecuencia, tienen una longitud de onda más corta que las ondas sonoras audibles y, por lo tanto, pueden penetrar más profundamente en los materiales y proporcionar información detallada sobre su estado.
“Cuando inspeccionamos estructuras a veces hay ruidos de por medio, ya sea por instrumentación o por el entorno en el cual estamos trabajando”, señala Flores. Por ese motivo, a veces es muy difícil, para los investigadores, descifrar cuándo se trata de una falla y cuándo de una falsa alarma.
Para ello se emplea la inteligencia artificial. “Es como un sistema inteligente que nos ayuda a descifrar los patrones de las ondas y a su vez descifrar cuándo es una falla y cuándo es un falso positivo, por así decirlo”, aclara.
La IA más básica que se usa para el proyecto es el perceptrón multicapa, un tipo de red neuronal artificial compuesta por múltiples capas de neuronas interconectadas, que se utilizan comúnmente para problemas de clasificación y reconocimiento de patrones.
Por otra parte, también se hace uso de redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés), un tipo de algoritmo para procesar imágenes y otros tipos de datos de entrada.
Este tipo de Inteligencia Artificial no genera imágenes desde cero, sino que procesa imágenes ya existentes para extraer características y patrones importantes, como bordes, formas, texturas, entre otros. Se usa en las ecografías e imágenes de diagnóstico médico, por ejemplo.
Fuente y Fotos: Realidad.pe
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