REINFORCEMENT LEARNING ADAPTADO AL MANTENIMIENTO RESILIENTE DE CARRETERAS FRENTE AL CAMBIO CLIMATICO

2023

AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION

INV. COMPETITIVA PROYECTOS

García Segura Tatiana

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.