En AmericaLatina y el Caribe, el 40% de las agencias públicas carecen de una estrategia de transformación digital y enfrentan importantes rezagos en la adopción de tecnologías. En este contexto, el desarrollo y la adopción de soluciones de Inteligencia Artificial (IA) son fundamentales para fortalecer la capacidad institucional de las entidades del sector público, acelerar su transformación digital y mejorar su eficiencia.
“Pavimentados” es una herramienta innovadora de código abierto desarrollada por la división de transporte del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Esta herramienta automatiza el análisis del estado del pavimento mediante el uso de IA y ha sido reconocida como una de las soluciones más innovadoras del BID en sus Premios a los Equipos Innovadores de este año. Pavimentados fue lanzado en el 2022, y logra reducir el costo y el tiempo del proceso de análisis del pavimento en 53 y 39 veces respectivamente comparando con los métodos tradicionales.
En este contexto, se ha actualizado la librería de software de Pavimentados, buscando aumentar la eficiencia y mejorar los resultados. Las actualizaciones incorporadas simplifican el uso de la herramienta permitiendo a los países adoptar y utilizar Pavimentados de manera más efectiva. De esta forma, el BID reafirma su compromiso con la transformación digital del sector.
Importancia de mejorar y actualizar las herramientas tecnológicas
En la actualidad los modelos de inteligencia artificial evolucionan rápidamente. Las nuevas tecnologías permiten el desarrollo de algoritmos cada vez más rápidos y precisos, por lo cual resulta necesario mantenerse al día para aprovechar al máximo el potencial de las tecnologías actuales y emergentes.
Las actualizaciones de software son esenciales para optimizar el desempeño de los modelos y para mejorar la integridad y la estabilidad de las herramientas, mediante la corrección de errores o fallos. Además, estas actualizaciones simplifican la usabilidad, haciendo que las soluciones sean más accesibles y fáciles de manejar, y aseguran la compatibilidad con otros sistemas y tecnologías, facilitando la integración y la interoperabilidad.
Teniendo esto en cuenta, el modelo de detección de fallas de “Pavimentados” fue actualizado para mejorar tanto su rendimiento como la precisión de los resultados. Además de la mejora en los modelos, se rediseñaron los elementos de la librería para hacerlos más intuitivos, y se revisó y actualizó el manual de usuario, facilitando así la interacción con la herramienta. Gracias a estas mejoras, se da un salto de la versión inicial de “Pavimentados” a la nueva versión, Pavimentados 2.0.
Actualización de modelos
“Pavimentados” genera una serie de informes con análisis detallados por fotograma, segmento y tipo de falla (como fisuras, baches, piel de cocodrilo, entre otras), incluyendo la ubicación de las fallas identificadas y sus probabilidades. Con base en estos informes, es posible crear visualizaciones, diseñar reportes y dashboards adaptados a las necesidades de cada usuario que ofrecen una visión integral del estado del pavimento.
Para lograr estos resultados, “Pavimentados” utiliza el algoritmo YOLO (You Only Look Once). para la detección de fallas en el pavimento. YOLO es un algoritmo de detección de objetos en tiempo real, que se basa en recursos aprendidos por una red neuronal convolucional profunda para realizar clasificación y predicción de objetos. Este algoritmo fue creado por Joseph Redmon y Ali Farhadi en la Universidad de Washington y se lanzó por primera vez en 2015. En particular, la versión anterior de Pavimentados utilizaba el modelo YOLOv3 y en la nueva ha sido actualizado al YOLOv8.
YOLOv8 desarrollado por Ultralytics, es una herramienta avanzada en el campo de la visión por computadora (CV), una rama de la inteligencia artificial que estudia cómo las computadoras pueden procesar y entender imágenes. Esta versión, que se basa en sus predecesores, incorpora nuevas características que mejoran el rendimiento, la flexibilidad y la eficiencia para tareas de CV como la detección de objetos, clasificación y segmentación. A través de mejoras en la arquitectura y nuevas técnicas, YOLOv8 supera a las versiones anteriores al lograr mayor velocidad y altas tasas de precisión en conjuntos de datos populares como COCO.
La información que se obtiene como resultado de la herramienta es fundamental para que las instituciones viales evalúen las mejores estrategias de mantenimiento y rehabilitación, seleccionen las intervenciones más adecuadas y desarrollen planes de priorización. “Pavimentados” permite realizar una planificación eficiente, lo cual es esencial para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos y promover la eficiencia económica a largo plazo. Con Pavimentados 2.0, se impulsa la transformación digital en el sector vial mediante la inteligencia artificial, optimizando recursos y contribuyendo a un transporte más eficiente y sostenible.
Como resultado, la herramienta “Pavimentados” arroja una serie de informes con análisis detallados por fotograma, segmento y tipo de falla, incluyendo la ubicación de las fallas identificadas y sus probabilidades. Con base en estos informes, es posible crear visualizaciones, diseñar reportes y dashboards adaptados a las necesidades de cada usuario que ofrecen una visión integral del estado del pavimento. Esta información es fundamental para que las instituciones viales evalúen las mejores estrategias de mantenimiento y rehabilitación, seleccionen las intervenciones más adecuadas y desarrollen planes de priorización. Pavimentados permite realizar una planificación eficiente, lo cual es esencial para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos y promover la eficiencia económica a largo plazo.
Recursos e información
La librería de software de Pavimentados se encuentra en el siguiente repositorio: https://github.com/EL-BID/pavimentados . Allí están el código, los modelos, las instrucciones de instalación y la licencia de uso.
En el siguiente enlace también se puede encontrar más información de interés: https://code.iadb.org/es/herramientas/pavimentados .
Para más información comunicarse con [email protected].
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