Nota

Universidad Nacional del Sur - Departamento de Ciencias de la Computación

19 de Septiembre de 2022 | 4 ′ 24 ′′

Inteligencia artificial para prevenir fallas en gasoductos

Financiada por YTEC –la empresa de desarrollos tecnológicos de YPF–, una iniciativa de expertos en computación de la Universidad Nacional del Sur combinará inteligencia artificial, machine learning y técnicas industriales para sustituir servicios contratados en el exterior dedicados a la inspección de cañerías.
Inteligencia artificial para prevenir fallas en gasoductos

Axel Soto y Guillermo Simari

El sector energético es clave para el desarrollo de cualquier economía, y su óptimo funcionamiento es esencial para sostener un suministro vital a hogares e industrias. Las fallas y las rupturas en las líneas de transporte y aprovisionamiento suelen requerir reparaciones costosas en tiempo y recursos, y por eso el mantenimiento preventivo –para evitar que sucedan– es indispensable.

En el campo de la industria gasífera dos investigadores de la Universidad Nacional del Sur (UNS) llevarán adelante un proyecto para detectar anomalías en tubos de gas usando inteligencia artificial. El proyecto fue seleccionado por YTEC y la Fundación “Manuel Sadosky”, en el marco de una convocatoria para financiar colaboraciones científico-tecnológicas para la resolución innovadora de desafíos de software y servicios informáticos del sector productivo. La iniciativa es de los doctores Axel Soto y Gerardo Simari, del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación, que depende de la UNS y el CONICET.

“Uno de los objetivos del proyecto es sustituir servicios que son actualmente contratados en el exterior con tecnologías propias, y por eso estamos articulando con Y-TEC. Las cañerías de gas tienen miles de kilómetros en todo el país; queremos buscar una forma efectiva para detectar fallas antes de que ocurran y hacer mantenimiento preventivo”, explicó Simari a Argentina Investiga. Para ellos, la propuesta apunta a combinar el uso de inteligencia artificial y el “pigging” (como se conoce en la industria al uso de dispositivos que recorren el interior de las tuberías para detectar fallas).

“La empresa financia el desarrollo del software y además se contempla el desarrollo de un ‘pig’, que es el dispositivo físico para recorrer las cañerías y detectar posibles anomalías que puedan derivar en fallas. La investigación está financiada por el Ministerio de Ciencia y Tecnología. Es un ejemplo claro de vinculación exitosa entre dos sectores”, explicó el especialista. “Con estas convocatorias la empresa llega a investigadores que son capaces de brindarle un servicio, y el sector científico se beneficia porque puede hacer algo a nivel empresarial y no sólo a nivel de concepto, que son dos cosas en muchos aspectos diferentes”, valoró el investigador.

Según contó Simari, el proyecto propone utilizar “machine learning” para que un dispositivo que circule por los gasoductos pueda obtener señales electromagnéticas, decodificarlas y así predecir posibles lugares de rupturas o fallas. El “machine learning” o “aprendizaje automático” es una disciplina del campo de la inteligencia artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones.

YTEC es la empresa de desarrollos tecnológicos de YPF, mientras que la Fundación Sadosky es una institución público-privada cuyo objetivo es favorecer la articulación entre el sistema científico–tecnológico y la estructura productiva en todo lo referido a las tecnologías de la información y las comunicaciones. Esta convocatoria apuntaba a proyectos para el desarrollo de un nuevo proceso, producto o servicio basado en el uso de tecnologías de la información y la comunicación que no se pudieran desarrollar por sí mismas y que requirieran de la participación de un equipo científico.

El proyecto tiene un plazo de realización de un año y será financiado con poco más de dos millones de pesos. Además, según explicaron Simari y Soto, es posible que se recurra a alumnos de grado para cubrir roles de desarrollo de software de inteligencia artificial. “Esto es muy positivo dado que le brinda la posibilidad a alumnos en las últimas etapas de su carrera de entrar en contacto con un proyecto de I+D+i. Esto puede llevar no sólo a que los alumnos comiencen su carrera profesional con una experiencia en su haber, sino también a que posiblemente descubran que desean continuar sus estudios realizando una carrera de posgrado”.

Marcelo Tedesco
Universidad Nacional del Sur

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