HISTORIA DEL PROYECTO
El reto
Con el fin de elaborar una lista de prioridades para su plan de gestión vial, Gemeente Meise, el órgano municipal de Meise, creó un inventario de todas sus calles y carreteras regionales.
Inteligencia artificial para la Gestión del Patrimonio de Meise
Gemeente Meise: primer órgano municipal en crear mejores carreteras con ayuda de inteligencia artificial
La solución
Arcadis combinó la innovación digital con su propia experiencia para desarrollar un Plan de mantenimiento a largo plazo (PMLP) objetivo que el municipio pudiera integrar en su planificación normativa.
El impacto
Esta iniciativa supuso un importante avance para que Gemeente Meise lograra que la gestión del patrimonio fuese más profesional y que sus procesos administrativos fuesen más transparentes para los ciudadanos.
300 km
de calles y carreteras regionales
El reto
Gemeente Meise quería gestionar atentamente su presupuesto para obras viales, y ser claro y transparente con sus ciudadanos respecto a este tema. Por lo tanto, utilizó tecnología de vanguardia para crear un inventario de todas sus calles y elaborar una lista de prioridades para su plan de gestión vial.
La solución
Las ciudades y las autoridades municipales necesitan cada vez más datos objetivos. La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta muy potente en esta área; cuando se combina con la experiencia humana, brinda un sinfín de posibilidades. Arcadis utilizó ambos elementos para ayudar a Gemeente Meise a gestionar su patrimonio local. El planteamiento utilizado era sencillo y eficaz.
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MÁS INFORMACIÓN
Un coche con cámara de CycloMedia, colaborador de Arcadis, fotografió 300 km de calles y carreteras regionales y, al mismo tiempo, generó imágenes en 3D de todo el municipio utilizando la tecnología LiDAR (Laser imaging detection and ranging). Esta tecnología imita la forma de cazar de los murciélagos emitiendo pulsos láser que miden la distancia hasta un objeto o superficie. El radar hace lo mismo mediante ondas de radio, pero la luz láser puede detectar objetos mucho más pequeños.
Después analizamos las imágenes con algoritmos de IA capaces de reconocer e identificar defectos, como grietas horizontales, grietas verticales y baches, en carreteras y senderos, y convertimos esos datos en un Plan de mantenimiento a largo plazo (PMLP).
En una segunda fase realizamos un análisis en profundidad de los datos para depurar el PMLP que habíamos generado automáticamente.
La fase final consistió en unir el PMLP optimizado y los conocimientos del equipo técnico de Gemeente Meise para convertir el PMLP en una planificación normativa basada en criterios objetivos y prioridades administrativas.
El impacto
Esta iniciativa supuso un importante avance para que Gemeente Meise lograra que la gestión del patrimonio fuese más profesional y que sus procesos administrativos fuesen más transparentes para los ciudadanos.
Competencias empleadas
