La inteligencia artificial abre nuevas vías de optimización en la gestión del tráfico ferroviario

Si bien todo esto ha contribuido al radical proceso de digitalización que se está llevando a cabo en la industria ferroviaria, «no es menos cierto que la inteligencia artificial está experimentando una evolución espectacular. Pasamos de una IA débil a las nuevas soluciones que se están desarrollando, con capacidad de aprendizaje y autonomía en toma de decisiones, hasta ahora desconocidas», puntualiza Romasanta.

Esta empresa trabaja con los principales constructores de ferrocarriles a nivel mundial desarrollando e implementando soluciones y por su experiencia aseguran que en este sector «en los últimos cinco años se está viviendo una transformación digital espectacular. Venimos de una industria fundamentada en la mecánica mientras que las soluciones actuales han evolucionado a digitales». Romasanta asegura que los desarrollos actuales de la inteligencia artificial no tienen nada que ver con aquellas primeras soluciones basadas en la toma de una decisión concreta en base a los inputs recibidos. «El futuro próximo tiene un potencial tremendo, ofreciendo a los equipos gestores reducciones de fallos, automatizaciones y prevención de sucesos futuros. Al final todo se puede traducir en eficiencia, seguridad y optimización financiera», puntualiza.

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En el caso concreto de su empresa, cuyo objetivo final es garantizar la seguridad de las personas y los activos ferroviarios, «la inteligencia artificial nos ayuda a prevenir el siniestro. En general, la IA con su capacidad de aprendizaje va a aportar anticipación frente a la reacción», subraya. Por otro lado, les ofrece fiabilidad y eficiencia eliminando el fallo humano. «El mantenimiento preventivo va a aportar soluciones que se van a traducir en una seguridad adicional, ahorros económicos y un mayor cuidado del medio ambiente reduciendo los residuos y las emisiones», añade el director general de la firma.

A pesar de todos los avances conseguidos, «el sector ferroviario mueve personas y es un sistema conservador que no se atreve a hacer ciertas locuras que se pueden hacer en otros porque está en juego la seguridad de dichas personas», explica Álvaro López, líder de investigación de la Cátedra de Industria Inteligente de la Universidad Pontificia Comillas.

Asegura que «la inteligencia artificial generativa, ahora con una explosión brutal, son modelos muy avanzados y luego por debajo puede estar el 'machine learning'. Todo ello requiere tener datos de calidad, y está bastante maduro, también en el ferroviario». Pero a su entender hay incertidumbre, problemas y preocupaciones que pueden retrasar la implementación de todo lo que se está investigando y probando. Uno de esos problemas es cómo lograr la interoperabilidad de todos los datos que se consiguen. «En el mundo de la automoción, por ejemplo, hay grupos de trabajo en el que se reflexiona sobre el uso de los datos. En el ferroviario no hay una iniciativa así en marcha pero no es descartable que la haya», puntualiza el docente. Identifica como otro caballo de batalla la propiedad de los datos. «El que hace la máquina quiere tener los datos pero cuando la vende los datos ya no son suyos. Son cosas que tienen que resolverse y no se hace espontáneamente», avisa López.

No obstante, es evidente que «hay mucho interés en el sector por avanzar» si bien recuerda que hay puntos críticos como los sistemas de cambio de aguja donde «no se contempla el uso de la IA, no va a desaparecer el humano a corto plazo». Álvaro López pone como ejemplo los trabajos que se están llevando a cabo en el Instituto de Investigación Tecnológica de ICAI. «Un subgrupo de sistema ferroviario ha desarrollado perfiles de conducción para minimizar el consumo de energía, y es algo que se usa intensamente en el ferrocarril metropolitano».

Ahora también hay empresas fabricantes de material rodante, de los sistemas de señalización, de comunicaciones para ferrocarril, «que tienen músculo para poner en práctica modelos de mantenimiento predictivo, que te hacen operar más eficientes en tema de coste y en seguridad», destaca. Y mirando a largo plazo, unos 10 años, ve un panorama bien diferente. «Todos los sectores van a cambiar radicalmente, también el ferroviario, cuando la alta dirección está alineada, esto acaba avanzando, va a tener una cara muy diferente. Diez años es tiempo suficiente para que los primeros modelos se conviertan en algo generalizado», afirma López.

En Renfe, por ejemplo, la IA está presente en muchos de los activos/herramientas digitales que forman parte de la compañía. «Trabajamos con los principales fabricantes tecnológicos y en los últimos años se ha incorporado la IA muchas soluciones para facilitar el análisis de los datos, la toma de decisiones y el incremento de la eficiencia entre otras cuestiones. Esto impacta de forma directa en los servicios que proporcionamos a nuestros clientes», explica Sonia Araujo, directora general de Innovación, Sostenibilidad y Transformación Digital. Pone como ejemplo la mejora de la seguridad en las estaciones.

En las de Cercanías, donde tienen la encomienda de gestión del Ministerio, «estamos realizando el análisis de vídeo de las cámaras para identificar patrones que pueden ser un riesgo para la seguridad de nuestros clientes. De este modo, podemos anticiparnos ante posibles incidentes». Es un proyecto financiado con Fondos Europeos cuyo germen surgió de la Aceleradora TrenLab de Renfe y que ahora están extendiendo a todas las estaciones de cercanías en las que tienen la encomienda de gestión.

Actualmente se está aplicando IA a casos de uso en los que Renfe tiene la capacidad de actuar sobre todas las variables del modelo, «debemos tener en cuenta que es una tecnología cuyo objetivo es, entre otros, mejorar y optimizar nuestros procesos productivos», recuerda Araujo.

En lo que respecta a los horarios, «estamos aplicando inteligencia artificial en nuestro contact Center, en los próximos meses el uso será mucho más intensivo y se pondrán contar nuevas iniciativas, pero actualmente se está utilizando para catalogar las consultas de los viajeros y de esta forma poder atender a sus preguntas con mayor agilidad, entre ellas, aquellas relacionadas con los horarios». Puntualiza la responsable.

Por su parte, la implantación de IA en Adif está en una fase inicial de análisis de casos de uso y de gestión de expectativas. «La tecnología IA permite potenciar iniciativas que ya están en fase más avanzada, como la automatización de procesos, la sensorización de equipos conectados a la plataforma IoT y el gobierno del dato cuya explotación ofrecerá muchas ventajas», señalan fuentes de Adif. De acuerdo con la Unión Internacional de Ferrocarriles (UIC), tradicionalmente las empresas ferroviarias no han gestionado de manera adecuada toda la información recogida en sus sistemas. En este sentido, la definición de una estrategia de recopilación, análisis y activación de los datos para la generación de conocimiento que permita la toma de decisiones «se posiciona como uno de los grandes habilitadores de la transformación del sector.

Para ello, Adif tiene en marcha un proyecto de gobierno del dato para, entre otros objetivos, garantizar la calidad de la información que va a ser utilizada en los procesos de despliegue de inteligencia artificial», añaden.

Adif desarrolla en el momento actual cerca de 20 demostradores propios de este tipo relacionados con la IA que están permitiendo analizar su comportamiento en diferentes áreas de actividad. «Estos demostradores se distribuyen a lo largo de toda la red ferroviaria, tanto en las líneas de alta velocidad como convencionales y de ancho métrico», indican fuentes de la empresa. Así, por ejemplo, se desarrollan proyectos para aplicar la IA al comportamiento y evolución de desvíos, puentes y viaductos o para crear un prototipo de red eléctrica ferroviaria inteligente (Railway Smart Grid), en los que Adif colabora con un gran número de empresas tecnológicas, centros de investigación y universidades. También se está trabajando en el desarrollo de asistentes avanzados que ayuden a los técnicos en campo, proporcionándoles la información necesaria para cada uno de sus ámbitos para una toma de decisiones más eficiente.