es.wedoany.com Noticia: El Instituto de Investigación Ferroviaria de Corea ha puesto en marcha un proyecto de desarrollo de tecnologías clave para la inspección de vías basado en robots ferroviarios especializados, con el objetivo de entrenar a los robots para realizar inspecciones autónomas y seguras utilizando un entorno ferroviario virtual como "campo de aprendizaje dinámico".

El proyecto, anunciado el día 22 por el Instituto de Investigación Ferroviaria de Corea (Korea Railroad Research Institute, KRRI), tiene como objetivo central que los robots de inspección autónomos aprendan y experimenten repetidamente diversas condiciones de vía y situaciones de peligro en un entorno ferroviario virtual construido mediante gemelos digitales, transformando el sistema tradicional de mantenimiento ferroviario, centrado en la respuesta posterior a incidentes, en un sistema de inspección preventivo y autónomo.

La inspección de vías ferroviarias enfrenta actualmente múltiples desafíos complejos, incluidos los riesgos de seguridad para el personal, la insuficiencia de datos sobre defectos raros y las diferencias en los resultados de inspección debido a la variación en la habilidad de los operadores. La escasez de casos reales de accidentes o defectos dificulta la obtención de suficientes muestras de aprendizaje para la IA, y tampoco es posible repetir experimentos de situaciones peligrosas en el campo real. Para superar estas limitaciones, el instituto planea utilizar drones, cámaras y LiDAR para recopilar datos de las vías reales y su entorno circundante, construir un espacio virtual tridimensional y utilizarlo como un campo de aprendizaje digital para entrenar la percepción visual y el control de movimiento de los robots.

En el espacio virtual, se pueden configurar variables repentinas como intrusiones en las vías y obstáculos, así como condiciones meteorológicas como tormentas de nieve y lluvias intensas, condiciones ambientales como la noche y la contraluz, y terrenos como grava y pendientes. Los datos aprendidos por el robot en el espacio virtual se retroalimentarán a las acciones del robot físico y se optimizarán continuamente en combinación con los datos de operación real.

El responsable del proyecto, el investigador principal del Instituto de Investigación Ferroviaria de Corea, Byeon Seong-jun, indicó que el rendimiento de los robots de inspección autónomos depende de su capacidad para percibir con precisión y moverse de manera estable. El núcleo de esta investigación es mejorar la capacidad de percepción visual del robot utilizando el Modelo Fundamental del Mundo (World Foundation Model), y garantizar una estrategia de control para un movimiento estable del robot en el entorno real de las vías mediante el aprendizaje por refuerzo y la tecnología Sim2Real (de simulación a realidad).

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