La startup tecnológica MainRail ha desplegado un piloto de su nuevo módulo predictivo de pandeo en la Red Ferroviaria de Mallorca (SFM) con el apoyo de la constructora Azvi.
Este módulo consiste en un conjunto de algoritmos que permiten predecir la temperatura que alcanzará el carril en función de las previsiones meteorológicas de hasta 5 días, identificando el riesgo de deformaciones en la vía por efecto de estas temperaturas. Para validar y ajustar este desarrollo, se han instalado en la vía dispositivos IoT proporcionados por la empresa británica Yeltech para medir la temperatura real del carril.
Así, mientras los algoritmos predicen el riesgo de pandeo en siete días, los dispositivos IoT envían alertas en tiempo real de la temperatura del carril, lo que permite ajustar y validar las predicciones de los algoritmos.
La empresa sigue desarrollando en paralelo nuevos algoritmos de predicción de la calidad de las vías y el desgaste de los carriles, utilizando modelos híbridos que combinan el uso de gemelos digitales, datos históricos de las vías y algoritmos de IA.
Para el desarrollo de estos algoritmos, además de los datos disponibles en los más de 3.200 km la compañía está cerrando un acuerdo con el administrador ferroviario español(ADIF) para acceder a datos de parte de su infraestructura con los que realizar un piloto para validar los algoritmos predictivos.
