El reto: convertir la inspección de campo en datos
En el departamento de I+D+i de Alvac desarrollamos un asistente de recorrido que ayuda al equipo de Estudios y Contratación a analizar el estado de las carreteras de forma más rápida y trazable. La inspección de una vía genera muchas observaciones de campo —señalización, firme, incidencias— que tradicionalmente se anotan a mano y se vuelcan después en oficina, con la consiguiente pérdida de tiempo y de matices. Nuestro objetivo es convertir el conocimiento del técnico sobre el terreno en datos estructurados y accionables.
Fase 1 — Transcripción automática con inteligencia artificial
La primera fase, ya en marcha, es una aplicación desarrollada desde cero que transcribe automáticamente los comentarios de los técnicos. Combina funciones propias con inteligencia artificial —en concreto el modelo Whisper de OpenAI— para que el técnico pueda dictar sus observaciones durante el recorrido y obtener, casi al instante, un texto fiable y ordenado. Así se elimina la transcripción manual posterior y se reduce el riesgo de perder información entre el campo y la oficina.
Fase 2 — Visión artificial para señalización y firme
La segunda fase prevé incorporar técnicas de visión artificial para detectar de forma automática la señalización, tanto vertical como horizontal, y evaluar el estado del firme. El sistema analizará las imágenes del recorrido para identificar elementos y posibles deterioros, añadiendo una capa objetiva y repetible a las observaciones del técnico.
Del dato en campo a la decisión
El valor está en encadenar ambas fases: lo que el técnico dicta y lo que la visión artificial detecta se integran en información estructurada que Estudios y Contratación puede consultar para priorizar actuaciones, preparar ofertas y planificar la conservación con criterios más sólidos. Un ejemplo de cómo Alvac lleva la innovación a la operación real de las infraestructuras: del dato en campo a la decisión en proyecto.
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