El Centro Tecnológico CTC lidera el proyecto MACIC, que desarrollará algoritmos de inteligencia artificial para predecir la velocidad de la corrosión atmosférica en infraestructuras metálicas. Este innovador sensor multimodal combinará tecnologías de monitorización física y electroquímica, abordando un desafío crítico para sectores como el energético y la construcción. Con un presupuesto de 456.21 euros, el proyecto busca optimizar el mantenimiento preventivo y reducir los costos asociados a la corrosión, estimados en 300.000 millones de euros anuales en la Unión Europea. La implementación de modelos predictivos permitirá una gestión más eficiente y segura de las infraestructuras críticas durante los próximos 36 meses.
Anticipar el avance de la corrosión atmosférica en infraestructuras metálicas críticas se presenta como uno de los grandes retos para sectores industriales como el energético, el transporte y la construcción.
En respuesta a esta problemática, el proyecto MACIC tiene como objetivo desarrollar y validar un sensor multimodal que integrará tecnologías de monitorización física y electroquímica junto con modelos avanzados de inteligencia artificial. Esta innovadora solución busca controlar la evolución de la corrosión, un fenómeno que genera un impacto económico anual de 300.000 millones de euros en la Unión Europea.
El Centro Tecnológico CTC es una de las tres entidades involucradas en esta investigación, que cuenta con un presupuesto total de 456.21 euros financiados por la Convocatoria de Proyectos en colaboración público-privada 2024. La empresa CHATU TECH lidera este consorcio, que incluye al Centro Tecnológico asturiano IDONIAL, y trabajará conjuntamente durante los próximos 36 meses.
El proyecto MACIC, cuyo nombre completo es Monitorización Avanzada de Corrosión para Infraestructuras Críticas, introduce innovaciones clave que revolucionarán el mantenimiento preventivo de estructuras metálicas como puentes, refinerías y torres de comunicación. La integración de diversas tecnologías avanzadas permitirá adoptar un enfoque integral para optimizar tanto el rendimiento como la vida útil de estas infraestructuras.
En primer lugar, se desarrollará un sensor multimodal capaz de proporcionar una evaluación precisa del estado del material en tiempo real. Su diseño modular personalizado garantizará su adaptabilidad a las necesidades específicas de cada entorno, lo que asegura su versatilidad y facilidad de integración en diferentes configuraciones.
A esto se suma la capacidad de obtener datos en tiempo real, lo que facilitará la detección temprana de fallos estructurales y permitirá optimizar las estrategias de mantenimiento. El proyecto también incorporará modelos predictivos basados en inteligencia artificial que analizarán los datos recopilados para anticipar con alta precisión el progreso de la corrosión, mejorando así la toma de decisiones proactivas y aumentando significativamente la eficiencia y seguridad en las infraestructuras monitorizadas.
Financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, así como por la Agencia Estatal de Investigación y FEDER, el proyecto se divide en seis paquetes de trabajo. El CTC liderará dos paquetes relacionados con la validación en campo y el desarrollo de algoritmos basados en inteligencia artificial que potenciarán la capacidad predictiva del sistema.
El equipo del CTC instalará un prototipo del sensor en una infraestructura crítica para validar su desempeño bajo condiciones reales. Además, integrará los datos obtenidos con parámetros atmosféricos relevantes para la corrosión. Esta validación permitirá optimizar la precisión del sensor multimodal y mejorar la fiabilidad de los modelos predictivos basados en inteligencia artificial.
Los datos recopilados serán fundamentales para desarrollar algoritmos capaces de predecir la velocidad a la que ocurre la corrosión atmosférica sobre los electrodos del sensor. Se explorarán dos enfoques: uno centrado en predicciones instantáneas basadas únicamente en parámetros atmosféricos, y otro enfocado en anticipar la corrosión futura considerando datos históricos tanto sobre niveles actuales como sobre parámetros ambientales.
Al inicio del proyecto, el Nivel de Madurez Tecnológica (TRL) se sitúa entre TRL 3-4, con conceptos clave validados en entornos controlados. Al concluir el proyecto, se espera alcanzar TRL 6 mediante validaciones adicionales en entornos relevantes, asegurando así su preparación para una futura implementación en infraestructuras críticas.
La corrosión supone uno de los mayores desafíos para las infraestructuras industriales, generando un impacto económico estimado en 300.000 millones de euros anuales dentro de la Unión Europea, equivalente al 3.4% del Producto Interno Bruto (PIB). En España, esto representa aproximadamente 44.000 millones para el año 2023. La implementación efectiva del modelo MACIC podría reducir estos costos entre un 25% y un 30%, además de fomentar notablemente el desarrollo sostenible mediante prácticas más circulares. Asimismo, su aplicación mejoraría significativamente tanto la seguridad como fiabilidad en las infraestructuras críticas al minimizar reparaciones innecesarias y optimizar el reciclaje de materiales metálicos.
| Cifra | Descripción |
|---|---|
| 300,000 millones de euros | Impacto económico anual de la corrosión en la Unión Europea |
| 3.4% | Porcentaje del PIB que representa este impacto |
| 44,000 millones de euros | Estimación del impacto económico en España para el año 2023 |
| 25% - 30% | Reducción de costes esperada con la implementación de modelos de gestión efectivos como MACIC |
El objetivo del proyecto MACIC es anticipar el avance de la corrosión atmosférica en infraestructuras metálicas críticas mediante el desarrollo y validación de un sensor multimodal que combine tecnologías de monitorización física y electroquímica con modelos avanzados de inteligencia artificial.
La corrosión representa un impacto económico anual de 300.000 millones de euros en la Unión Europea, equivalente al 3.4% del Producto Interno Bruto (PIB).
Se estima que la implementación de modelos de gestión efectivos como MACIC podría reducir el coste entre un 25% y un 30%.
El proyecto está liderado por la empresa de ingeniería CHATU TECH y cuenta con la participación del Centro Tecnológico CTC y IDONIAL, trabajando conjuntamente durante los próximos 36 meses.
MACIC introduce innovaciones clave como un sensor multimodal que proporciona una evaluación precisa del estado del material en tiempo real, detección temprana de fallos estructurales y modelos predictivos basados en inteligencia artificial para anticipar el progreso de la corrosión.
Al finalizar el proyecto, se espera alcanzar un Nivel de Madurez Tecnológica (TRL) de 6, validando las tecnologías principales en entornos relevantes y asegurando su preparación para una futura implementación en infraestructuras críticas.