{"id":4633,"date":"2022-10-18T08:15:58","date_gmt":"2022-10-18T06:15:58","guid":{"rendered":"http:\/\/misturasdev.des2.net\/?p=4633"},"modified":"2022-10-18T08:15:58","modified_gmt":"2022-10-18T06:15:58","slug":"misturas-colabora-con-la-universidade-de-vigo-en-el-desarrollo-de-tecnicas-de-ultima-generacion-para-la-evaluacion-de-infraestructuras-criticas-del-transporte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/misturas.es\/gl\/sin-categoria\/misturas-colabora-con-la-universidade-de-vigo-en-el-desarrollo-de-tecnicas-de-ultima-generacion-para-la-evaluacion-de-infraestructuras-criticas-del-transporte\/","title":{"rendered":"Misturas colabora coa Universidade de Vigo no desenvolvemento de t\u00e9cnicas de \u00faltima xeraci\u00f3n para a avaliaci\u00f3n de infraestruturas cr\u00edticas do transporte"},"content":{"rendered":"

Misturas<\/b> participa desde a pasada primavera no proxecto de investigaci\u00f3n \u201cENDITI: Avaliaci\u00f3n Non Destrutiva de Infraestruturas do Transporte Cr\u00edticas\u201d<\/b>, coordinado polo Grupo de Xeotecnolog\u00edas Aplicadas (GEOTECH) da Universidade de Vigo (UVigo)<\/b>, \u00e1 fronte do cal est\u00e1 a profesora Mercedes Solla, investigadora \u201cRam\u00f3n y Cajal\u201d desta instituci\u00f3n acad\u00e9mica.<\/p>\n

O proxecto ENDITI combina varias t\u00e9cnicas punteiras de inspecci\u00f3n non destrutiva para a avaliaci\u00f3n do estado das infraestruturas do transporte: ademais da aplicaci\u00f3n de radar de penetraci\u00f3n terrestre (Ground Penetrating Radar<\/i>, GPR) na detecci\u00f3n de fallos non visibles en firmes e plataformas, rec\u00f3rrese a tecnolox\u00eda radar satelital (Interferometric Synthetic Aperture Radar<\/i>, INSAR) para a an\u00e1lise e control de desprazamentos en diferentes tipos de estruturas presentes nas v\u00edas de comunicaci\u00f3n.<\/p>\n

O uso combinado destas ferramentas tam\u00e9n posibilitar\u00e1 a xeraci\u00f3n de modelos dixitais BIM (Building Information Modeling<\/i>) espec\u00edficos para infraestruturas, desenvolvendo algoritmos de intelixencia artificial que faciliten a interpretaci\u00f3n conxunta e semi-autom\u00e1tica dos datos obtidos coas diferentes t\u00e9cnicas citadas.<\/p>\n

Entre os traballos experimentais acometidos con Misturas<\/b>, destaca a toma de datos GPR nun tramo de proba situado na planta asf\u00e1ltica que a empresa ten en Allariz (Ourense). Nestas probas de campo utiliz\u00e1ronse 3 antenas xeorradar distintas, con frecuencias de onda electromagn\u00e9tica de 800 MHz, 1.2 Ghz e 2.3 Ghz, co prop\u00f3sito de identificar as distintas capas de firme que compo\u00f1en a infraestrutura viaria. Ao tratarse dunha zona experimental, en condici\u00f3ns controladas e medici\u00f3ns reais de espesores (coring<\/i>), estes datos ser\u00e1n de gran utilidade tanto para as tarefas de calibraci\u00f3n do sinal GPR como para o adestramento dos modelos de detecci\u00f3n autom\u00e1tica de capas baseados en t\u00e9cnicas de aprendizaxe profunda (Deep Learning<\/i>).<\/p>\n

O proxecto ENDITI est\u00e1 co-financiado pola Conseller\u00eda de Cultura, Educaci\u00f3n e Universidades da Xunta de Galicia, dentro do \u201cPrograma de Consolidaci\u00f3n e Estruturaci\u00f3n de Unidades de Investigaci\u00f3n Competitivas 2021\u201d e conta, ademais de con Misturas<\/b> e a UVigo<\/b>, co apoio de persoal investigador do Grupo GIES da Universidade Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a <\/b>(UPC), do Grupo TIDOP da Universidade de Salamanca <\/b>(USAL) e do Laboratorio Nacional de Engenharia Civil<\/b> (LNEC) de Portugal.<\/p>\n

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