La Universidad de Vigo y Copasa llevan la inteligencia artificial al ferrocarril de alta velocidad
VIGO
El proyecto Airis consiste en digitalizar la inspección y el mantenimiento de las vías
21 mar 2025 . Actualizado a las 11:59 h.La Universidad de Vigo y la empresa Copasa están llevando a cabo el proyecto estatal Airis, diseñado para revolucionar la inspección y mantenimiento de las vías de ferrocarril de alta velocidad. La iniciativa busca mejorar la rentabilidad y seguridad del transporte en tren mediante la aplicación de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y la digitalización.
Airis, acrónimo de Adaptative and Intelligent Railway Inspection System, está financiado con 569.000 euros a través de la convocatoria de colaboración público-privada de 2023 de la Agencia Estatal de Investigación, dependiente del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, y con fondos europeos NextGeneration. Por parte de la Universidad de Vigo, el proyecto lo lidera el grupo Sistemas Aeroespaciales y de Transporte-Aerolab, del campus de Ourense y vinculado al Instituto de Física y Ciencias Aeroespaciales (Ifcae). La compañía Copasa, multinacional de origen gallego especializada en infraestructuras, aporta su experiencia técnica y operativa.
El proyecto consiste en optimizar los costos de construcción, inspección y mantenimiento de las vías de alta velocidad, que son tres veces superiores a los de las redes ferroviarias convencionales y que afectan al usuario final y limitan la tasa de utilización del servicio. Airis desarrolla sistemas ópticos avanzados de detección de deficiencias y algoritmos para el procesamiento de datos, permitiendo inspecciones automatizadas y una reducción en la dependencia del factor humano. Para el 2026, se prevé crear un sistema de inspección centralizado que recopile información a través de una red inalámbrica 5G de sensores ópticos instalados en dresinas (vehículos ferroviarios de mantenimiento). Este sistema permitirá identificar problemas como grietas en traviesas, ausencia de sujeciones, alteraciones en la geometría del balasto o acumulaciones de arena en las vías.
Además, este sistema será capaz de procesar datos a velocidades de hasta 75 kilómetros por hora, enviando alertas en tiempo real a una estación central en caso de detectar anomalías. Con esta tecnología, se espera implementar un modelo de mantenimiento predictivo, mejorando la eficiencia y la sostenibilidad de las operaciones ferroviarias.