19 de mayo de 2026

Mextli Moreno

Con el objetivo de eficientar y reducir los tiempos de inspección de las estructuras, en la Universidad Autónoma de Querétaro (UAQ) un equipo de investigación de la Facultad de Ingeniería desarrolla un sistema de monitoreo basado en inteligencia artificial (IA). El sistema busca identificar, en un tiempo reducido, el daño de una infraestructura y evitar mayores afectaciones.

Anteriormente, la inspección de una estructura era realizada de manera visual, es decir, era valorada en distintos puntos para encontrar agrietamientos, daños o que estaba en buen estado; sin embargo, estas labores se podían complicar, ya que, si un ingeniero civil quería inspeccionar un edificio de gran tamaño, le tomaba un tiempo considerable.

De acuerdo con el Dr. Juan Pablo Amézquita Sánchez, investigador de la Facultad de Ingeniería de la UAQ, los sistemas de monitoreo con IA incorporada -actualmente en desarrollo- buscan disminuir el tiempo y encontrar con prontitud zonas de daño en las estructuras.

Este sistema no busca reemplazar a los ingenieros civiles, sino ser una herramienta de identificación de daños más eficiente. La IA es una herramienta que surgió hace años, sin embargo, con las computadoras actuales puede aplicarse en diversos sectores, eficientar el tiempo e, incluso, generar una metodología que pueda ser implementada en un sistema de monitoreo.

«No es que no pudiera hacerse antes, el problema era que no teníamos una computadora con las características que tenemos actualmente, por lo que la IA estaba frenada en ese sentido».

El especialista detalla que el sistema informa si está dañada o no una estructura, además localizar el daño y cuantificarlo. La intención es que, en un futuro próximo, el sistema pueda ser instalado en un edificio para monitorearlo en línea, es decir, que siempre se esté evaluando la condición de la estructura.

Para vincular la IA, el grupo de trabajo ha utilizado diversos softwares, como Python, basándose en el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. «Son herramientas que nos permiten avanzar más rápido porque ya han sido programadas», no obstante, agregan ciertos parámetros para ajustarlas a sus necesidades.

También han colocado acelerómetros, los cuales miden la vibración de la estructura en tiempo real. Así, los datos generados por los sensores son enviados a un algoritmo de IA, que puede ser una red neuronal o, incluso, un algoritmo de decisiones. «Los datos se reducen y éstos se convierten en una entrada para la IA, la cual, a través de un entrenamiento, valora la condición de la estructura».

A la fecha, el sistema está 100% censado, por lo que realizan pruebas de monitoreo en el Instituto Mexicano del Transporte. En cuanto a las metodologías basadas en IA, están enfocadas en la detección de corrosión en niveles ligeros.

A pesar de que el desarrollo del sistema de monitoreo continúa, el investigador menciona que falta idear una metodología que les permita cubrir más daños como grietas, corrosión y aflojamiento de uniones.

El sistema de monitoreo permitirá aplicar mantenimientos preventivos y acciones no correctivas, al detectar los daños en una fase inicial. Un beneficio que puede beneficiar a edificios ubicados en zonas de alta sismicidad, como la Ciudad de México.