La Inteligencia Artificial revoluciona la detección de fracturas invisibles en materiales de construcción

Un avance que transforma la seguridad estructural

Las grietas en edificaciones no solo representan simples imperfecciones; a menudo, son señales críticas que anticipan fallos estructurales graves. Tradicionalmente, la detección e interpretación de estas fracturas depende de la experiencia humana, con los riesgos de subjetividad, demoras en la valoración y la ausencia de criterios estándar en la evaluación de daños. Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como la aliada clave para aportar objetividad, precisión y rapidez en estos diagnósticos.

IA aplicada al análisis de materiales: el caso pionero de la UNAL

En la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), Édgar Espejo Mora, doctorando en Ingeniería – Ciencias y Tecnología de Materiales, ha dado un paso decisivo: emplear IA para el análisis automático de imágenes de fracturas en estructuras, permitiendo determinar el tipo de daño y proponer intervenciones óptimas. El punto disruptivo de su investigación reside en la combinación de dos enfoques avanzados:

• Análisis de datos funcionales: Detecta patrones sutiles en la distribución y tipo de daño mediante la interpretación matemática de señales e imágenes.
• Aprendizaje automático: Algoritmos entrenados para reconocer y clasificar fracturas con altísima precisión, minimizando el margen de error humano.

Precisión sin precedentes: 100% de fiabilidad en la detección

Este innovador sistema de IA es capaz de distinguir con total fiabilidad entre fracturas frágiles (que ocurren de forma repentina sin deformación previa del material) y fracturas dúctiles (donde la deformación es visible antes de la ruptura). Dada la complejidad y sutileza de ambos tipos de destrucción, contar con un asistente digital que elimine la ambigüedad del diagnóstico es fundamental para el sector.

“Con este tipo de análisis se puede llegar a un 100% de acierto para determinar si la fractura es ‘frágil’ o ‘dúctil’. Las dos categorías utilizadas no siempre son claras o fáciles de identificar, y es allí en donde radica la importancia de tener un asistente tecnológico”, explica Édgar Espejo Mora.

Beneficios clave de la IA en la ingeniería civil

Entre las principales ventajas del uso de IA en el diagnóstico de daños estructurales destacan:

• Reducción de tiempos: Automatización del análisis y clasificación de fracturas.
• Objetividad: Eliminación de la subjetividad en la interpretación de imágenes y daños.
• Prevención temprana: Detección precoz de problemas, lo que permite decisiones más seguras y la prevención de desastres.
• Aprendizaje continuo: El sistema se actualiza y perfecciona constantemente a medida que procesa nuevos ejemplos y casos.

Innovación que apuesta por la formación y la transferencia tecnológica

Estos desarrollos fueron presentados durante el primer Open Day de Posgrados de la Facultad de Ingeniería de la UNAL, un espacio donde se evidencia el impacto de la IA y el Big Data en la ingeniería aplicada y la seguridad de infraestructuras públicas.

Este tipo de investigaciones y aplicaciones refuerzan la misión del Máster en Big Data e Inteligencia Artificial de la Universidad de Málaga: formar a profesionales capaces de liderar soluciones disruptivas con potencial para transformar sectores tradicionales como la construcción, la ingeniería civil y los materiales. Un ejemplo inspirador de cómo el binomio Big Data-IA está redefiniendo los estándares de seguridad, eficiencia y sostenibilidad en la edificación moderna.