En la actualidad, la informática desempeña un papel crucial en la mejora y transformación de los ensayos no destructivos (END), facilitando procesos más eficientes y precisos a través de la innovación tecnológica. Desde la automatización hasta la optimización de procesos y el desarrollo de soluciones personalizadas, la ingeniería informática no solo mejora lo existente, sino que también abre nuevas oportunidades. Este papel transformador se ha visto potenciado con los avances en inteligencia artificial (IA) durante los últimos años, ampliando su impacto y alcanzando nuevas áreas donde previamente desempeñaba un papel secundario o, incluso, no desempeñaba ninguno.

Un claro ejemplo de esta evolución es el uso de la IA en el mantenimiento de aeronaves. En este campo, la tecnología no solo ayuda a mejorar los métodos tradicionales, sino que introduce nuevas formas de reducir costos, tiempos y complejidad operativa, incrementando al mismo tiempo la eficiencia.

Mantenimiento en la Industria Aeronáutica

El mantenimiento de aeronaves es un pilar fundamental para garantizar la seguridad, fiabilidad y disponibilidad en las operaciones de vuelo. Este esfuerzo es crucial no solo en la aviación comercial, sino también en sectores como las fuerzas armadas, los servicios de emergencia, como los parques de bomberos o las misiones de rescate aéreo, y las operaciones civiles.

Mantener cada aeronave en condiciones óptimas asegura la protección de personas y bienes, maximiza la vida útil de las flotas y garantiza que estas estén disponibles cuando más se las necesiten. Además, permite optimizar recursos y asegurar el cumplimiento de estrictas normativas internacionales de seguridad.

A lo largo de las décadas, las técnicas de mantenimiento han evolucionado desde simples inspecciones visuales hasta sofisticados sistemas electrónicos y pruebas computarizadas. Sin embargo, los ensayos no destructivos (END) son una de las herramientas más avanzadas y confiables para evaluar componentes críticos sin comprometer su integridad.

Ensayos No Destructivos: Una Herramienta Clave

Los END constituyen un conjunto de técnicas que permiten examinar materiales, componentes o estructuras sin alterar su estado original ni afectar su funcionalidad. En la industria aeronáutica, estas técnicas son esenciales para evaluar componentes críticos, como las alas y fuselajes de los aviones,

asegurando su integridad estructural, detectar defectos internos, evaluar propiedades físicas y garantizar la integridad estructural de las piezas inspeccionadas que podrían comprometer la seguridad en vuelo.

Entre las técnicas más destacadas se encuentran:

• Ultrasonidos Pulso-Eco: Basados en la emisión y recepción de ondas ultrasónicas, analizan los ecos reflejados en discontinuidades internas o superficiales. Son ideales para inspección en materiales metálicos y de alta densidad debido a su capacidad para detectar defectos con precisión.
• Ultrasonidos por Transmisión: Consisten en un sistema de emisión y recepción donde las ondas ultrasónicas atraviesan el material. La pérdida de intensidad o la variación en la señal permite identificar discontinuidades internas.
• Radiografías Industriales: Utilizan radiación ionizante (rayos X o gamma) para atravesar el material y generar imágenes internas. Estas imágenes permiten identificar defectos estructurales con alta resolución.
• Tomografías Computarizadas (CT): Utilizan una combinación de rayos X y algoritmos de reconstrucción para obtener imágenes tridimensionales del interior de los componentes. Este método permite un análisis no destructivo con detalle micrométrico, incluso en geometrías complejas.

Aunque los END son efectivos, su implementación puede ser costosa y requiere una alta especialización. Además, el análisis de los resultados puede ser laborioso, tomando desde horas hasta semanas, dependiendo de la técnica empleada y la complejidad de las piezas.

Innovación mediante la Integración de IA en los END

Para superar estas limitaciones, resulta fundamental aplicar técnicas de inteligencia artificial en los END y encapsularlas en herramientas que optimicen los procesos asociados. Estas soluciones no solo unifican los datos generados por las diferentes técnicas de ensayo, sino que también automatizan tareas como la detección de defectos, reduciendo significativamente los tiempos y la carga de trabajo.

La aplicación de técnicas de inteligencia artificial a los ensayos no destructivos permite procesar grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes ensayos y extraer patrones significativos. Por ejemplo, en la industria, algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar señales de ultrasonido o imágenes radiográficas para identificar defectos con mayor precisión, reduciendo tiempos de inspección y mejorando la fiabilidad de los resultados. Además, estas técnicas permiten detectar defectos en estadios muy tempranos, optimizando el mantenimiento preventivo y asegurando la continuidad operativa. Esto facilita tareas como la detección automática de defectos y el análisis avanzado de resultados, optimizando así la eficiencia y precisión en el mantenimiento industrial.

Técnicas Avanzadas para la Detección de Defectos

La necesidad de técnicas avanzadas surge de las limitaciones de los métodos tradicionales, que, aunque efectivos, pueden ser lentos, costosos y requerir una alta especialización. La incorporación de enfoques innovadores permite superar estas barreras, logrando análisis más precisos y eficientes en menos tiempo.

• Modelos de Deep Learning como YOLO (You Only Look Once): Diseñados para identificar y localizar objetos en imágenes, pueden aplicarse, por ejemplo, al análisis de imágenes generadas a partir de señales de ultrasonidos, detectando defectos y señalando su ubicación mediante “bounding boxes”.
• Autoencoders para el Análisis No Supervisado de señales: Estas redes neuronales permiten reconstruir las señales dadas como entrada a la red, esto permite identificar anomalías comparando las señales reconstruidas con las originales. Esta arquitectura es especialmente útil cuando no se dispone de datos etiquetados.

Estos enfoques muestran cómo la integración de IA en los END permite adaptar la detección de defectos a diferentes tipos de datos y escenarios, ofreciendo soluciones más eficientes.

Transformación del Mantenimiento Aeronáutico

La aplicación de inteligencia artificial en el mantenimiento aeronáutico representa un cambio significativo en el paradigma de la revisión de los END. Al integrar IA con estas técnicas, se optimizan los recursos, se acelera la toma de decisiones y se mejora la precisión en la detección de defectos. Esto permite reducir costos operativos y promueve una mayor sostenibilidad en el sector.

En definitiva, la ingeniería informática, fortalecida por la inteligencia artificial, continúa redefiniendo los límites de lo posible en sectores críticos como los ensayos no destructivos (END), donde estas tecnologías optimizan procesos clave y mejoran significativamente la precisión y eficiencia de las inspecciones. La combinación de automatización y análisis avanzado transforma procesos complejos, mejorando su eficiencia y rendimiento. Este enfoque interdisciplinario no solo resuelve problemas actuales, sino que también sienta las bases para nuevas innovaciones e investigaciones, reafirmando el papel central de la ingeniería informática en la evolución de la tecnología y su impacto positivo en nuestra sociedad.

Ignacio González Sánchez

Científico de datos en The Next Pangea