29 de mayo de 2025
Descubra cómo la visión artificial en las operaciones ferroviarias está mejorando la seguridad, el mantenimiento y la eficiencia a través de la monitorización en tiempo real y las inspecciones automatizadas.
Los ferrocarriles son una parte fundamental de los sistemas de transporte terrestre. Con una extensión de más de 1 millón de kilómetros de ruta en todo el mundo, las redes ferroviarias conectan ciudades, industrias y comunidades a través de vastas distancias. A medida que estos sistemas se expanden y la demanda crece, garantizar la seguridad y la eficiencia requiere algo más que comprobaciones y supervisión manuales.
Las soluciones de vanguardia son cada vez más esenciales. Por ejemplo, la visión artificial, una rama de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa del procesamiento de datos visuales, se está utilizando para agilizar diversas operaciones ferroviarias.
Los sistemas habilitados para la visión utilizan cámaras y modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 para brindar a los operadores ferroviarios conocimiento en tiempo real de las operaciones. A través de tareas como la detección de objetos y la segmentación de instancias, modelos como YOLO11 pueden intervenir para analizar vías, andenes, túneles y el interior de los trenes para detectar objetos, personas o peligros.
Considere una situación en la que alguien se encuentra demasiado cerca del borde de la plataforma o aparecen escombros en la vía. La IA de visión puede detectarlo en tiempo real y enviar una alerta, lo que permite a los equipos de la estación responder rápidamente y evitar que los riesgos potenciales se conviertan en retrasos o accidentes. También ayuda al personal a supervisar áreas que son difíciles de vigilar en todo momento.
A medida que crece la adopción de la IA y la visión artificial, cada vez más ciudades están empezando a utilizar la visión artificial para que las operaciones ferroviarias sean más seguras y eficientes. En este artículo, exploraremos cómo se está aplicando la visión artificial en los flujos de trabajo del transporte ferroviario en todo el mundo. ¡Empecemos!
Las redes ferroviarias involucran muchas partes móviles que deben ser monitoreadas en tiempo real. Lo que tradicionalmente hacía el personal de la estación ahora puede automatizarse mediante IA. Los modelos de visión artificial como YOLO11 pueden ayudar a los operadores de la estación a supervisar más de cerca las funciones ferroviarias y responder rápidamente cuando surgen problemas.
En particular, las tareas de visión artificial se refieren a las funciones específicas que estos modelos pueden ser entrenados para realizar utilizando la entrada visual de las cámaras. Aquí hay algunas tareas clave que se pueden utilizar para monitorear las operaciones ferroviarias:
Segmentación de instancias: Se centra en clasificar cada píxel de una imagen en categorías predefinidas. En la monitorización de la infraestructura ferroviaria, puede utilizarse para evaluar el estado de las vías, los andenes y otras superficies, identificando características como grietas, corrosión o desgaste.
Si bien la monitorización basada en la visión se asocia normalmente con la seguridad y la vigilancia, los sistemas ferroviarios utilizan la Visión Artificial para mucho más que simples tareas de seguridad. También desempeña un papel en la mejora de las operaciones, el aumento de la seguridad y el apoyo a la gestión general del sistema en toda la red.
Un beneficio clave de usar la IA de visión en el transporte público es su capacidad para funcionar en tiempo real, brindando al personal de la estación información oportuna y útil para anticiparse a posibles problemas.
Veamos algunos ejemplos reales de cómo la visión artificial está ayudando a los ferrocarriles a operar con mayor precisión y control.
A medida que el tráfico ferroviario sigue creciendo en Europa, la necesidad de una supervisión fiable de la infraestructura se ha vuelto crucial. Las vías deben inspeccionarse periódicamente para detectar desgaste, daños y desalineación, con el fin de facilitar unas operaciones seguras y sin problemas. Esto implica la comprobación de miles de kilómetros de carril para detectar signos tempranos de defectos antes de que provoquen costosas interrupciones o accidentes. La visión artificial ofrece una forma eficaz de automatizar y mejorar este proceso de inspección.
Por ejemplo, en los Países Bajos, donde la red ferroviaria se extiende a lo largo de miles de kilómetros, la supervisión y el mantenimiento constantes de las vías son una tarea enorme. Si bien las inspecciones manuales siguen siendo importantes, pueden ser lentas, requerir mucha mano de obra y, a menudo, interrumpir el servicio. Para solucionar esto, se introdujo un sistema de visión artificial para inspeccionar el estado de las vías férreas en tiempo real.
Las cámaras montadas en trenes en movimiento capturan un flujo continuo de imágenes de alta resolución. Estas imágenes son analizadas por modelos de Visión Artificial entrenados para detectar desalineaciones de las vías, componentes desgastados o dañados y piezas faltantes.
Con una monitorización continua y automatizada, las inspecciones no solo son más rápidas sino también más precisas. Los equipos de mantenimiento pueden priorizar las áreas que más necesitan atención, reduciendo las revisiones innecesarias. Como resultado, los operadores han podido reducir los riesgos operativos, disminuir los retrasos y mejorar la seguridad general, sin interrumpir el servicio diario.
En los proyectos ferroviarios a gran escala, mantener la seguridad en el sitio es uno de los desafíos más persistentes. Esto fue especialmente cierto durante la construcción de la red ferroviaria urbana de Wuhan en China, donde los sitios de trabajo activos y las condiciones cambiantes requerían una supervisión constante.
Tradicionalmente, las comprobaciones de seguridad se basaban en la observación manual, lo que a menudo significaba que los riesgos solo se identificaban después de que se producía un incidente. Para mejorar los tiempos de respuesta y reducir el riesgo, los investigadores introdujeron un sistema de monitorización de seguridad en tiempo real impulsado por visión artificial.
Se instalaron más de 240 cámaras de alta definición en los sitios de construcción para registrar la actividad de forma continua. Las grabaciones de video se procesaron in situ utilizando modelos de IA capaces de detectar no solo cuándo las personas entraban en áreas peligrosas, sino también si el equipo cercano estaba parado o en movimiento, un factor importante para evaluar el riesgo en tiempo real. Cuando se detectaba un comportamiento inseguro, el sistema podía enviar alertas inmediatas a los supervisores del sitio.
Además de mejorar el mantenimiento y las inspecciones de seguridad, la visión artificial también se está utilizando para supervisar las vías férreas en tiempo real en busca de intrusiones. Esta es una preocupación seria, con 995 muertes relacionadas con el ferrocarril reportadas en los Estados Unidos solo en 2023. Muchos de estos incidentes involucraron el acceso no autorizado a las vías, un área donde los métodos de monitoreo tradicionales a menudo son limitados.
Para abordar esto, los ferrocarriles en los Estados Unidos están comenzando a adoptar soluciones de visión artificial. Estos sistemas utilizan transmisiones de video en vivo, analizadas por modelos de IA, para detectar eventos como intrusiones, rastrear obstrucciones y posibles violaciones de señales. Al identificar estos problemas a medida que ocurren, el sistema ayuda a los equipos a responder rápidamente, antes de que se interrumpa el servicio o se ponga en riesgo la seguridad.
A diferencia de las inspecciones manuales, que se realizan a intervalos establecidos, los sistemas de visión artificial proporcionan una supervisión continua y en tiempo real en toda la red. Cuando se detecta una amenaza, se envían alertas inmediatamente a los operadores, lo que permite respuestas rápidas y específicas. Esto conduce a una mejor conciencia situacional, una intervención más rápida y menos retrasos causados por incidentes evitables.
Cada día, se preparan y sirven millones de comidas en trenes y estaciones, donde la higiene es una prioridad máxima. En India, la Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) gestiona una de las redes de alimentación ferroviaria más grandes del mundo.
Hasta hace poco, los controles de higiene se realizaban manualmente, lo que dificultaba la supervisión de todas las cocinas en todo momento. Para que las cosas fueran más eficientes y fiables, IRCTC introdujo un sistema de Visión Artificial que vigila las prácticas de seguridad alimentaria en tiempo real.
El sistema se conecta a las cámaras de CCTV existentes en las cocinas y áreas de preparación de alimentos. Utiliza modelos de IA entrenados para detectar problemas de higiene comunes, como que el personal no se lave las manos, la falta de guantes o redecillas para el pelo, o estaciones de trabajo sucias.
Desde su puesta en marcha, el sistema ha ayudado a mejorar los estándares de higiene y ha facilitado al personal el control de la seguridad alimentaria, al tiempo que dedica más tiempo a la preparación de las comidas y no solo a la comprobación de los procedimientos.
La visión artificial ofrece una variedad de beneficios para mejorar la seguridad, el mantenimiento y las operaciones diarias en los sistemas ferroviarios. Estas son algunas de las ventajas clave:
A pesar de los muchos aspectos positivos que la visión artificial aporta al transporte ferroviario, todavía existen desafíos en el despliegue y mantenimiento de estos sistemas. Estos son algunos de los inconvenientes a tener en cuenta:
A medida que crecen las redes ferroviarias, aumenta la demanda de sistemas en tiempo real que proporcionen información fiable. Los sistemas de visión artificial utilizan la detección de objetos, las comprobaciones estructurales y las alertas en tiempo real para ayudar a los operadores a responder de forma rápida y precisa a los problemas.
Las herramientas de IA mejoran las operaciones diarias y también reducen los costos de mantenimiento a largo plazo y los riesgos de seguridad. A medida que estas herramientas mejoran, la IA está preparada para desempeñar un papel impactante en hacer que los sistemas ferroviarios sean más eficientes, receptivos y seguros.
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