Candidatura

Solución de inspección visual automática de líneas de distribución mediante Deep learning

Objetivo: Inspección visual de líneas eléctricas más efectiva y rápida mediante a automatización con AI (visión por computador con Deep learning), cuando se cuenta con datasets pequeños de imágenes en exterior, y: 1. que permita mejorar a medida que se utiliza / 2. que sea usable para técnicos de mantenimiento no expertos en AI. La solución se embarcará total o parcialmente (más probable) en un dron, sustituyendo al trabajo realizado por helicópteros actualmente.

Indicadores y procesos de mejora

– Tiempo de respuesta a fallas en activos

– Cantidad de inspecciones visuales por unidad de tiempo

– Reducción de fallos humanos en las inspecciones (estimando % de fallos)

– Reducción de emisiones de CO2 (derechos de emisión) por sustitución de viajes, vuelos de helicópteros, entre otros

– Tiempos de inspección, según terreno:

Monte: Reducción a la tercera parte de tiempo de inspección. Estimados 10km/día vs. 3 km

Normal: Reducción a la mitad

Siembra: Reducción a la tercera parte

– Reducción de falsos negativos y positivos: Estimado -25% vs. humano

– Sustitución cercana al 50% en tareas inspección de bajo valor añadido, más sencillas

– Emisiones de CO2:

Potencial eliminación de desplazamiento en vehículos a rueda de alto consumo: 1 Kg. de CO2 por cada hora de vuelo del dron

Potencial eliminación de vuelos de helicóptero: est. 250 Kg. CO2 cada hora de vuelo

Innovación aplicada y buenas prácticas

Adelanto a fallas en activos eléctricos (mejor respuesta y evita riesgos de incendios y para las personas), eficiencia en inspección visual, automatización

Ahorro de energía (combustible) y emisiones de CO2, al sustituir trayectos de vehículos y helicópteros por vuelos de dron con dispositivo Edge AI.