Resumen
La red de carreteras constituye uno de los pilares fundamentales para el desarrollo económico y social de un país. El deterioro acelerado
del estado de las vías está provocando un aumento de los costes de los usuarios y las emisiones de CO2. Además, la Agencia Española
de la Carretera ha confirmado que el deterioro de las vías está limitando el importante papel que estas infraestructuras van a desempeñar
en la transición hacia una movilidad más sostenible, ecológica, digital y segura. Para revertir esta situación, el proyecto Re-Sil-Roads
pretende adaptar las técnicas más exitosas del campo de la inteligencia artificial al mantenimiento de carreteras con el fin de conseguir
una gestión eficiente, sostenible y resiliente.
Re-Sil-Roads tiene un doble objetivo estratégico: (1) desarrollar un modelo predictivo a partir de una base de datos generada con daños
de carreteras españolas, y (2) aplicar las técnicas de Reinforcement Learning (RL en adelante) para el desarrollo de un modelo de
planificación basado en la sostenibilidad y adaptable a escenarios inciertos asociados con el clima y el tráfico. Para conseguir el primer
objetivo, se va a crear una base de datos en la que se recojan los daños reales de las vías españolas y los factores influyentes del
deterioro (clima, tráfico, características de la vía, etc.) Con ello, mediante técnicas de inteligencia artificial, se van a desarrollar modelos
predictivos de alta eficiencia que permitan determinar la evolución de la condición del pavimento. En cuanto al segundo objetivo, se va a
desarrollar un modelo de planificación basado en la técnica RL que será entrenado a partir de los modelos predictivos y recompensas
que tendrán en cuenta aspectos económicos, ambientales y sociales. Una vez entrenado, el modelo podrá tomar decisiones en tiempo
real para recomendar las mejores actuaciones de mantenimiento en función de la situación real de dicha vía, ajustándose, por tanto, a los
cambios inciertos del entorno.
Por tanto, el proyecto Re-Sil-Roads proporcionará un modelo de gestión que garantice una planificación resiliente en la que se puedan
tomar acciones óptimas en escenarios imprevistos causados por el cambio climático con el fin de reducir los costes futuros y garantizar la
seguridad y sostenibilidad de la red de carreteras. Asimismo, el modelo podrá ajustar la planificación a cualquier escenario que se
produzca en el futuro, ya sea una variación de los precios de los materiales, un cambio en la disponibilidad de los recursos, o una
adaptación a la futura movilidad conectada y autónoma, para conseguir una planificación efectiva. En definitiva, los resultados de Re-Sil-
Roads contribuirán a facilitar la toma de decisiones a los gestores de las vías en cuanto a la optimización de las soluciones a aplicar en
las infraestructuras viarias para su adaptación al cambio climático.
