María Ruiz
Granada, 1 ago (EFE).- Una decena de empresas e instituciones dan vida a Optima-DONES, un proyecto que combina tecnología disruptiva, gemelos digitales y operarios 5.0 asistidos por inteligencia artificial (IA) para atender las necesidades de mantenimiento que tendrá el acelerador de partículas de Escúzar (Granada).
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Un equipo multidisciplinar formado por medio centenar de personas diseña el 'cerebro' para mantener el acelerador de partículas Ifmif-Dones, una infraestructura científica imprescindible para el futuro de la energía de fusión que moviliza 700 millones de euros en su construcción.
Mientras el acelerador de partículas toma cuerpo gracias al impulso internacional, el proyecto Optima-DONES se encarga de diseñar el cerebro de este gran referente científico y energético con una combinación de tecnologías disruptivas para saber cómo mantener una infraestructura única.
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"En una estructura científica llena de prototipos, el objetivo es anticipar fallos y necesidades de mantenimiento y generar un soporte para el operario, un operario 5.0, que estará asistido por inteligencia artificial que le ayuda a decidir qué hacer, cómo y en qué momento", ha explicado a EFE el investigador y profesor de la Universidad de Granada Juan Chiachio-Ruano.
Forma parte del equipo que está generando un sistema inteligente para el mantenimiento del Ifmif-Dones, una estructura compleja ahora de la que no se tiene una experiencia previa, por lo que no hay estadísticas.
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El objetivo de Optima-DONES es investigar de manera anticipada cómo mantener el acelerador de partículas, para lo que se emplean tecnologías disruptivas basadas en la IA que permiten prever escenarios de fallo y desarrollar formas de prevenirlos.
Para lograrlo, se está generando un gemelo digital del acelerador, una infraestructura marcada por la radioactividad, para que el operario que se encargue de su mantenimiento trabaje minimizando riesgos.
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Del mantenimiento del acelerador se encargará el operario 5.0, un especialista asistido por una IA desarrollada solo para el Ifmif que contará con robot o brazos robotizados y con el apoyo del 'cerebro' de mantenimiento que están creando ahora ingenieros e investigadores.
"El sistema experto que vamos a generar va a saber qué dosis de radiación ha recibido cada operario, en qué estado están las instalaciones o qué necesidades de mantenimiento hay, y así decidirá quién hace qué, cuando, y si un operador humano se encarga o se activa un robot", ha explicado Chiachio-Ruano.
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El operario 5.0 es el que está asistido por IA, un asistente que está ahora en construcción para ayudar a encontrar de manera muy rápida la información necesaria para este trabajo.
"No podemos depender de datos que no existen porque la infraestructura no existe", ha resumido Chiachio-Ruano en una nave enorme llena de prototipos para anticipar cómo será el acelerador y que sirven para generar datos y alimentar a esa IA con reacciones, sensores e información, un "cerebro semántico" que da respuestas cada vez más precisas a futuras necesidades.
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Al trabajo científico, que lideran las universidades de Granada y Málaga, se suma el de empresas especializadas para un mantenimiento que es también 5.0.
"El futuro de los sistemas de mantenimiento de este tipo de infraestructuras se da desde un sistema predictivo y proactivo en el que mezclaremos al operario 5.0 con tecnologías disruptivas como la IA, gemelos digitales, sistemas robóticos... Esta combinación hará que sea más segura, eficiente y sostenible", ha explicado el director de I+D+i de la empresa Sando, Juan Antonio Báez.
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Sando es una de las firmas especializadas que forma parte de Optima-DONES y que diseña un sistema ciberfísico de supervisión y mantenimiento avanzado para el acelerador de Escúzar con una unión de capacidades humanas, sistemas digitales y robótica avanzada.
El trabajo en el acelerador permite a las empresas participantes avanzar en la incorporación de modelos de operación y mantenimiento basados en datos e IA, alineados con los principales retos tecnológicos y de sostenibilidad en el ámbito internacional. EFE
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mro/avl/jmj
(foto) (vídeo)
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