Gracias a los acelerómetros de los teléfonos inteligente que usamos todos los días y las redes de crowdsourcing, un sistema desarrollado por investigadores del MIT promete resolver, de forma económica, el problema del mantenimiento de infraestructuras y ayudar a prevenir grandes desastres como por ejemplo, evitar su colapso
Un nuevo estudio en el que participaron investigadores del MIT muestra que los teléfonos móviles colocados en vehículos, equipados con un software especial, pueden recopilar datos útiles sobre la integridad estructural al cruzar puentes. Al hacerlo, podrían convertirse en una alternativa más económica a los conjuntos de sensores conectados a los propios puentes.
Según el director del MIT Sensable City Laboratory, Carlo Ratti, el principal hallazgo es que la información sobre la salud estructural de los puentes se puede extraer de los datos del acelerómetro recopilados por un teléfono inteligente.
La investigación se llevó a cabo, en parte, en el propio puente Golden Gate. El estudio mostró que los dispositivos móviles pueden capturar el mismo tipo de información de vibración del puente que recopilan los sensores estacionarios. Los investigadores también estiman que, dependiendo de la edad de un puente de carretera, el monitoreo de dispositivos móviles podría agregar entre 15 y 30 % de años adicionales a la vida útil de la estructura.
Smartphones could be used to monitor the safety of bridges much more quickly and cheaply than currently possible, providing engineers with data they can use to fix the structures before they become dangerously unstable. https://t.co/il0nElyKLm
— MIT Technology Review (@techreview) November 3, 2022
Estos hallazgos sugieren que los conjuntos de datos masivos y de bajo costo recopilados por los teléfonos inteligentes podrían desempeñar un papel importante en el monitoreo de la salud de la infraestructura de transporte existente.
El estudio, «Crowdsourcing Bridge Vital Signs with Smartphone Vehicle Trips«, se publicó en Nature.
Los autores son Thomas J. Matarazzo, profesor asistente de ingeniería civil y mecánica en la Academia Militar de los Estados Unidos en West Point; Daniel Kondor, becario postdoctoral en Complexity Science Hub en Viena; Sebastiano Milardo, investigador de Senseable City Lab; Soheil S. Eshkevari, investigador principal de DiDi Labs y ex miembro de Senseable City Lab; Paolo Santi, investigador sénior de Senseable City Lab y director de investigación del Consejo Nacional de Investigación de Italia; Shamim N. Pakzad, profesor y presidente del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de la Universidad de Lehigh; Markus J. Buehler, Profesor de Ingeniería Jerry McAfee y Profesor de Ingeniería Civil y Ambiental e Ingeniería Mecánica en el MIT.
Los puentes vibran naturalmente, y para estudiar las «frecuencias modales» esenciales de estas vibraciones en muchas direcciones, los ingenieros suelen colocar sensores, como acelerómetros, en los propios puentes. Los cambios en las frecuencias modales a lo largo del tiempo pueden indicar cambios en la integridad estructural de un puente.
Para realizar el estudio, los investigadores desarrollaron una aplicación de teléfono móvil basada en Android para recopilar datos del acelerómetro cuando los dispositivos se colocaron en los vehículos que pasaban por el puente. Luego pudieron ver qué tan bien coincidían esos datos con los datos registrados por los sensores en los propios puentes, para ver si el método del teléfono celular funcionaba.
“En nuestro trabajo, diseñamos una metodología para extraer frecuencias de vibración modales a partir de datos ruidosos recopilados de teléfonos inteligentes”, explica Santi. «A medida que se registran los datos de múltiples viajes a través de un puente, el ruido generado por el motor, la suspensión y las vibraciones del tráfico, y el asfalto, tienden a cancelarse entre sí, mientras que emergen las frecuencias dominantes subyacentes».
En el caso del puente Golden Gate, los investigadores cruzaron el puente 102 veces con sus dispositivos encendidos y el equipo también usó 72 viajes de conductores de Uber con teléfonos activados. Luego, el equipo comparó los datos resultantes con los de un grupo de 240 sensores que se habían colocado en el puente Golden Gate durante tres meses.
El resultado fue que los datos de los teléfonos convergieron con los de los sensores del puente; para 10 tipos particulares de vibración de baja frecuencia medidos por ingenieros en el puente, hubo una coincidencia cercana y en cinco casos no hubo diferencia entre los métodos.
“Pudimos demostrar que muchas de estas frecuencias se corresponden de manera muy precisa con las frecuencias modales prominentes del puente”, dice Santi.
Sin embargo, solo el 1% de todos los puentes en los Estados Unidos son puentes colgantes. Alrededor del 41 por ciento son puentes de hormigón mucho más pequeños. Entonces, los investigadores también consideraron qué tan bien funcionaría su método en este contexto.
Para hacer esto, estudiaron un puente en Ciampino, Italia, comparando 280 viajes de vehículos a través del puente con seis sensores colocados en el puente durante siete meses. Ici, les chercheurs ont également été encouragés par les résultats, bien qu’ils aient trouvé jusqu’à 2,3 % de divergence entre les méthodes pour certaines fréquences modales sur les 280 trajets, et une divergence de 5,5 % sur un échantillon más pequeño. Esto sugiere que un mayor volumen de viajes podría generar datos más útiles.
“Nuestros resultados iniciales sugieren que solo una [cantidad modesta] de viajes durante un período de unas pocas semanas es suficiente para obtener información útil sobre las frecuencias modales de los puentes”, dice Santi.
Mirando el método como un todo, Buehler observa: «Las firmas vibratorias emergen como una herramienta poderosa para evaluar las propiedades de sistemas grandes y complejos, que van desde las propiedades virales de los patógenos hasta la integridad estructural de los puentes, como se muestra en este estudio. . Es una señal universal. generalizada en el entorno natural y construido que apenas estamos comenzando a explorar como una herramienta de diagnóstico y generación en ingeniería“.
Como reconoce Ratti, hay formas de refinar y expandir la búsqueda, incluso considerando los efectos del soporte de teléfonos inteligentes en el vehículo, la influencia del tipo de vehículo en los datos y más.
“Todavía tenemos trabajo por hacer, pero creemos que nuestro enfoque podría ampliarse fácilmente, hasta el nivel de todo un país”, dijo Ratti. “Puede que no alcance la precisión que se puede lograr con sensores fijos instalados en un puente, pero podría convertirse en un sistema de alerta temprana muy interesante. Pequeñas anomalías podrían sugerir cuándo realizar escaneos adicionales“.
Los investigadores recibieron apoyo de Anas SpA, Allianz, Brose, Cisco, Dover Corporation, Ford, el Instituto de Ámsterdam para Soluciones Metropolitanas Avanzadas, el Instituto Fraunhofer, el antiguo Centro de Recursos Naturales y Medio Ambiente de Kuwait-MIT, Lab Campus, RATP, Singapur. MIT Alliance for Research and Technology (SMART), SNCF Gares & Connexions, UBER y el Programa de modernización de computación de alto rendimiento del Departamento de Defensa de EE. UU.