Resumen: Presentamos un sistema de Predicción y Mitigación de Peligros impulsado por inteligencia artificial que integra monitoreo estructural dinámico en obras de construcción. Mediante fusión de datos multisensor y un marco predictivo bayesiano validado, el sistema anticipa peligros estructurales inminentes como inestabilidad de grúas o colapso de andamios con un horizonte de 3 a 5 minutos, permitiendo intervenciones preventivas. En pruebas controladas el sistema alcanzó una precisión operativa del 93 por ciento y redujo significativamente las alarmas falsas, ofreciendo una solución práctica y lista para despliegue comercial.

Introducción: El sector de la construcción registra pérdidas económicas y humanas por fallos estructurales y accidentes. Los protocolos tradicionales son en su mayoría reactivos y basados en inspecciones periódicas, insuficientes para evitar incidentes súbitos. Este trabajo aborda la necesidad de una mitigación proactiva mediante análisis estructural en tiempo real apoyado en inteligencia artificial y modelos físicos simplificados, proporcionando una ventana crítica de acción para minimizar riesgos.

Arquitectura del sistema: El sistema PHM consta de cuatro módulos principales. Data Acquisition y fusión: red de sensores heterogéneos desplegados en la obra incluyendo acelerómetros para vibraciones, galgas extensiométricas para esfuerzo, inclinómetros para desplazamiento angular, LiDAR para mapeo tridimensional en tiempo real, sensores acústicos para detección de impactos y estaciones meteorológicas para cargas ambientales. Los flujos de datos se sincronizan y normalizan aplicando filtrado robusto tipo Kalman para mitigar ruido y valores atípicos. En forma compacta la ganancia de Kalman puede describirse como Kt = Pt HtT (Ht Pt HtT + R)^{-1} donde Kt es la ganancia, Pt la covarianza a priori y R la covarianza del ruido de observación.

Evaluación dinámica de salud estructural: A partir de la fusión sensorial, se emplea un modelo físico informado y de orden reducido derivado de un análisis por elementos finitos simplificado para estimar parámetros de salud estructural en tiempo real como niveles de tensión, distribuciones de deformación y patrones de desplazamiento. Este cálculo se actualiza con un algoritmo de mínimos cuadrados recursivos que elimina la necesidad de simulaciones FEA completas en cada instante, manteniendo la viabilidad en dispositivos edge o servidores locales.

Modelado predictivo bayesiano: Se diseña una red bayesiana dirigida que modela dependencias entre variables clave: deformación estructural S, amplitud de vibración V, carga ambiental E y carga de grúa C, convergiendo en la probabilidad del peligro H. El sistema inicializa priors con datos históricos y buenas prácticas de la industria y actualiza condicionales en tiempo real con los nuevos datos sensoriales, adaptándose a la dinámica propia de cada obra. La probabilidad conjunta se factoriza en términos condicionales adaptativos P(H|S,V,E,C) aproximada como producto de factores P(H|S) P(H|V) P(H|E) P(H|C) cuando las dependencias lo permiten, y se corrige mediante aprendizaje online cuando aparecen correlaciones más complejas.

Gestión de alertas e intervenciones: Si la probabilidad de peligro excede un umbral parametrizable el sistema genera alertas priorizadas y sugiere intervenciones mediante reglas basadas en riesgo y disponibilidad de recursos. Las acciones pueden incluir detención de operaciones, redistribución de cargas, evacuación parcial o refuerzo temporal, y se registran para análisis posterior y mejora continua del modelo.

Diseño experimental y validación: Se construyó un entorno simulado en un motor físico para generar datos realistas en 100 escenarios de fallo estructural y 1000 casos benignos para evaluar tasa de falsas alarmas. Métricas empleadas: exactitud, precisión, recall, tasa de falsos positivos y tiempo medio de predicción. Resultados: Exactitud 93 por ciento, Precisión 85 por ciento, Recall 97 por ciento, Tasa de falsos positivos 3 por ciento, Tiempo medio de predicción 2,7 segundos. Estos números demuestran alta capacidad de detección con baja sobrecarga operacional.

Escalabilidad y hoja de ruta de despliegue: Corto plazo 6 a 12 meses: despliegue piloto en obra de escala reducida centrado en monitoreo de grúas y andamios. Medio plazo 12 a 24 meses: expansión multidispositivo a varios proyectos, incorporación de sensores adicionales como cámaras térmicas y generación automática de reportes para gestores. Largo plazo 24 a 36 meses: plataforma cloud para análisis distribuido, integración con modelos BIM para contexto espacial y cronológico y aprendizaje reforzado desde múltiples proyectos para mejorar predicción en portafolios completos.

Aspectos técnicos y verificación: El uso de modelado physics informed aporta interpretabilidad y robustez frente a soluciones puramente data driven. La combinación de un modelo de orden reducido, mínimos cuadrados recursivos y redes bayesianas permite un equilibrio entre velocidad de cálculo y fidelidad física, facilitando despliegues en edge computing o nubes privadas. Las pruebas de verificación incluyeron escenarios diseñados para forzar fallos y validar que los umbrales y las reglas de intervención cumplen con criterios de seguridad y verificación de alarmas.

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Conclusión: La arquitectura propuesta de Predicción de Peligros impulsada por IA mediante monitoreo estructural dinámico ofrece una solución práctica y comercialmente viable para mejorar la seguridad en obra. Al combinar múltiples modalidades sensoriales, filtrado robusto, modelos físicos simplificados y análisis bayesiano adaptativo, el sistema proporciona pronósticos tempranos con alta precisión y baja tasa de falsas alarmas. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a clientes desde la prueba de concepto hasta la integración en operaciones productivas, garantizando escalabilidad, seguridad y retorno de inversión.

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