A pesar de que su empleo ya está regulado, el amianto aún está presente en edificios fechados hace más de dos décadas. Para acabar con el problema, normativas europeas, estatales y locales obligan a crear un censo de esas construcciones para eliminar este material de su estructura en los próximos años. En concreto, mayo de 2028 es la fecha tope establecida para los edificios públicos y 2032 en el caso de los de propiedad privada.
Pero antes de proceder a su retirada falta un paso previo: localizar ese amianto. Algo que únicamente puede hacerse de forma visual y en lo que ya están trabajando dos equipos de investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) junto a la empresa DetectA.
Su objetivo es desarrollar una tecnología capaz de detectar automáticamente el amianto con imágenes aéreas y de satélite. "Actualmente, no hay ningún tipo de protocolo para identificar el amianto que existe en el territorio ni ninguna forma sistemática para llevar a cabo este proceso", explica el investigador Javier Borge Holthoefer, del Internet Interdisciplinary Institute (IN3) de la UOC, quien junto con Ágata Lapedriza, del grupo Artificial Intelligence for Human Well-being (AIWELL), también de la UOC, coordina el proyecto.
"El primer paso para acabar con el amianto es tener un conocimiento profundo de su presencia y su estado, y aquí es donde entra nuestro proyecto. Nunca podremos solucionar un problema si no conocemos su alcance", advierte César Sánchez, fundador, junto con Carles Scotto, de DetectA.
Dónde está el amianto
Para llevar a cabo esta iniciativa, los investigadores de la UOC parten de una base de datos de imágenes de tejados, con y sin amianto, de zonas del área metropolitana de Barcelona que han sido recopiladas y verificadas por la empresa DetectA.
"El primer paso de un proyecto como este es tener una verdad indiscutible, es decir, fotos verificadas de cubiertas para poder entrenar al algoritmo que estamos desarrollando y que sepa qué características tiene que buscar en las nuevas imágenes sin clasificar", detalla el investigador del IN3.
"El amianto se utilizó para fabricar depósitos, túneles, galerías, cañerías y otras muchas tipologías de construcciones, pero la estimación es que la mayoría está en cubiertas", explica Borge.
Con estos datos verificados, y a través de diferentes técnicas de visión por computador, el algoritmo va aprendiendo y precisando la clasificación de las fotos de cubiertas y techos de diferentes edificaciones.
En este proceso, el equipo investigador también aplicará redes neuronales profundas, unos modelos computacionales avanzados de aprendizaje profundo “basados en capas, con millones de parámetros, que utilizan las mejoras recientes en la capacidad de cálculo computacional para aprender, a partir de grandes conjuntos de datos, a automatizar tareas", describe Lapedriza.
Se estima que solo en Cataluña existen 4 millones de toneladas de fibrocemento que tendrán que ser retiradas totalmente en los próximos años.
Diferente imagen, mismo lugar
Entre los retos del proyecto, la investigadora del AIWELL destaca las dificultades para identificar imágenes de un mismo lugar realizadas con condiciones diferentes. "Para la visión humana es muy fácil entender que dos imágenes son de un mismo lugar, aunque la luz sea diferente o que una se haya hecho bajo la lluvia y la otra en un día soleado”.
“En cambio, para una máquina es muy difícil identificar que dos imágenes corresponden a un mismo lugar si hay cambios de iluminación o climáticos. Por eso, hay que hacer muchos experimentos, con muchos datos, para conseguir generalizar los resultados", argumenta.
El objetivo de los investigadores es definir el protocolo de trabajo y probar este modelo con imágenes de municipios que el algoritmo no ha visto nunca.
De esta forma, podrán comprobar cuál es su porcentaje de acierto y conseguir tener una prueba de concepto de la tecnología a finales del verano", avanza la investigadora.
Fuente: www.elespanol.com