CINTECX acogió el pasado 29 de abril la lectura de tesis doctoral de Ahmed Mossad Ibrahim Elseicy, investigador en el ámbito de la ingeniería civil, que presentó un trabajo centrado en el uso de técnicas de deep learning para mejorar el análisis del estado de los pavimentos. La defensa tuvo lugar en el auditorio del centro, dentro del programa de doctorado Xeotecnoloxías Aplicadas á Construción, Enerxía e Industria.
Bajo el título Deep Learning-based interpretation of ground penetrating radar for pavement condition monitoring, la investigación integra la ingeniería de infraestructuras y la inteligencia artificial. El trabajo parte del uso del radar de penetración terrestre (GPR), una técnica no destructiva habitualmente empleada para analizar el interior de los pavimentos, y aborda uno de sus principales retos: la complejidad y el tiempo que requiere interpretar correctamente los datos obtenidos.
La tesis, dirigida por Henrique Lorenzo Cimadevilla y Mercedes Solla Carracelas, propone nuevos métodos para automatizar ese proceso de interpretación, reduciendo la dependencia del análisis manual y aumentando la fiabilidad de los resultados. Para ello, Elseicy entrena modelos de aprendizaje profundo capaces de reconocer patrones, identificar capas estructurales y detectar deterioros invisibles a simple vista.
Del radar a los modelos digitales de las infraestructuras
De forma similar a como una persona aprende a identificar objetos en imágenes, los modelos desarrollados por Elseicy aprenden a diferenciar capas del pavimento, detectar daños internos o localizar anomalías que no son visibles a simple vista.
Uno de los avances más destacados es la capacidad de transformar esos datos en modelos digitales, mapas del estado del firme y representaciones tridimensionales que facilitan su interpretación, obteniendo una visión clara del estado real de la infraestructura.
La ventaja que ofrecen estas herramientas es la variedad de aplicaciones directas que permiten tanto en carreteras como en puentes, facilitando la localización de deterioros incipientes o elementos estructurales ocultos, como refuerzos, sin necesidad de intervenir físicamente sobre la estructura. La investigación de Elseicy permite mejorar la planificación del mantenimiento, optimizar recursos y aumentar la seguridad, anticipándose a problemas estructurales y facilitando la toma de decisiones sobre el mantenimiento de infraestructuras.