El Centro Tecnológico CTC desarrollará algoritmos de inteligencia artificial (IA) para anticipar el avance de la corrosión atmosférica en infraestructuras metálicas críticas como puentes, refinerías o torres de comunicación. Esta iniciativa forma parte del proyecto MACIC (Monitorización Avanzada de Corrosión para Infraestructuras Críticas), una propuesta que combina sensores multimodales, monitorización física y electroquímica, y herramientas digitales para optimizar el mantenimiento preventivo.

El proyecto se enmarca en la Convocatoria de Proyectos en colaboración público-privada 2024, con una financiación total de 456.210 euros. La ingeniería CHATU TECH lidera el consorcio, en el que también participa el centro tecnológico asturiano IDONIAL, y tendrá una duración de 36 meses.

La corrosión atmosférica es un fenómeno que genera pérdidas anuales de 300.000 millones de euros en la Unión Europea, lo que equivale al 3,4% del PIB. En el caso de España, esta cifra ascendió a 44.000 millones en 2023. La implementación de modelos de gestión efectivos, como el que plantea MACIC, podría reducir estos costes entre un 25% y un 30%, además de fomentar la economía circular mediante la optimización del reciclaje y la reducción de reparaciones innecesarias.

Sensor adaptable y en tiempo real

Entre los principales desarrollos del proyecto figura un sensor multimodal de monitorización, diseñado para proporcionar una evaluación precisa del estado del material en tiempo real. Su estructura modular permitirá adaptarlo a distintas condiciones ambientales, facilitando su uso en entornos industriales diversos.

El sistema incluirá también modelos predictivos basados en IA, capaces de analizar los datos recogidos para anticipar el progreso de la corrosión. Este enfoque permitirá una detección temprana de fallos estructurales y una gestión más eficiente del mantenimiento, mejorando tanto la seguridad como la fiabilidad de las infraestructuras.

Dos modelos de predicción

El CTC se encargará de los trabajos relacionados con la validación en campo del sensor y el desarrollo de los algoritmos de predicción. Para ello, instalará los prototipos en infraestructuras críticas reales, donde se evaluará su comportamiento en condiciones operacionales.

Los algoritmos de IA que se desarrollarán se basarán en dos enfoques:

• Un modelo de predicción instantánea, que estimará el nivel de corrosión a partir de parámetros atmosféricos en un momento dado.
• Un modelo de predicción temporal, orientado a prever la evolución futura de la corrosión combinando datos históricos del sensor con registros ambientales.

Ambos modelos permitirán mejorar la capacidad predictiva del sistema y facilitar la toma de decisiones proactiva por parte de las entidades responsables del mantenimiento.

Del laboratorio al entorno real

Actualmente, la tecnología de MACIC se encuentra en un nivel de madurez tecnológica (TRL) 3-4, lo que significa que los conceptos han sido validados en laboratorio. El objetivo es alcanzar el TRL 6, que implica validar el sistema en entornos relevantes y garantizar su preparación para una futura implementación industrial.

La apuesta por tecnologías como MACIC no solo responde a un problema económico, sino también a un reto estructural para sectores como la energía, el transporte o la construcción, que dependen de instalaciones metálicas con largos ciclos de vida y altos requerimientos de seguridad.

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