Presentamos InfraScan, un sistema innovador para la detección y localización de fugas de gas que aprovecha un análisis mejorado de nubes de puntos combinado con imagen térmica y algoritmos avanzados de inteligencia artificial. A diferencia de métodos convencionales que dependen de sensores puntuales o de resoluciones espaciales limitadas, InfraScan integra LiDAR móvil, cámara térmica y un pipeline de aprendizaje automático para ofrecer mayor precisión, rapidez de respuesta y capacidad de localización en entornos industriales complejos.

Problema a resolver: los sistemas tradicionales de detección de fugas sufren cobertura espacial limitada, sensibilidad a condiciones ambientales y dificultades para localizar con precisión la fuente en infraestructuras densas. Las soluciones basadas en drones enfrentan autonomía de vuelo reducida, interferencias mecánicas y nubes de puntos incompletas. InfraScan aborda estas limitaciones mediante un robot móvil equipado con sensores sincronizados y modelos entrenados para interpretar la geometría 3D y las firmas térmicas.

Componentes principales del sistema: un sensor LiDAR Velodyne Puck montado en un robot móvil autónomo genera nubes de puntos 3D de alta resolución. Una cámara térmica FLIR Boson sincronizada captura mapas de temperatura que permiten identificar puntos calientes asociados a emisiones de gas. Un módulo de integración de datos sincroniza temporalmente y registra espacialmente ambas fuentes. El pipeline de machine learning opera en tres etapas: segmentación de la nube de puntos para aislar objetos y regiones potenciales, detección de anomalías térmicas y localización y cuantificación de la fuga combinando geometría y firma térmica.

Metodología experimental: la validación contempla pruebas simuladas y experimentales controladas. En fase simulada se utiliza un entorno virtual construido en Unity 3D para generar datos sintéticos de LiDAR y térmicos variando concentraciones de gas, temperatura ambiental y complejidad de la infraestructura. En la fase experimental se monta un banco de pruebas que emula instalaciones como refinerías donde se inducen fugas controladas de metano y propano para recopilar datos reales y comparar contra la verdad terreno.

Algoritmos y modelo matemático: la segmentación de nubes emplea PointNet++ para clasificar puntos en la nube optimizando la función de pérdida por entropía cruzada. La detección térmica utiliza una red convolucional dedicada cuyo entrenamiento minimiza el error cuadrático medio para estimar desviaciones térmicas. Para la localización y cuantificación se aplica un modelo de inferencia bayesiana que combina la intensidad térmica I en cada coordenada con un término de ponderación D dependiente de la distancia hasta fuentes potenciales, produciendo una estimación de concentración C aproximada por C igual a I multiplicado por D, donde D penaliza detecciones lejanas a posibles orígenes.

Métricas de rendimiento y fiabilidad: el sistema se evalúa en detección con objetivo superior al 95% en fases simulada y experimental, precisión de localización media inferior a <0.5 metros, tasa de falsos positivos <5% y tiempo de proceso por escaneo inferior a 5 segundos. La robustez se mide evaluando degradación del rendimiento ante ruido en las lecturas LiDAR y variaciones en la señal térmica, así como condiciones meteorológicas adversas.

Resultados y demostración práctica: en pruebas controladas y simuladas InfraScan demuestra una mejora cuantificable del 30% en exactitud de detección respecto a soluciones estado del arte bajo condiciones desafiantes. La fusión de sensores y el uso de transfer learning entre datos sintéticos y reales aseguran generalización y reducción del tiempo de entrenamiento en campo. En aplicaciones industriales reales, InfraScan puede patrullar instalaciones, alimentar sistemas SCADA y activar protocolos automáticos de respuesta ante detección, minimizando riesgos operativos y daños ambientales.

Hoja de ruta de escalabilidad: en corto plazo se contempla despliegue piloto en sitio industrial para optimización de captura visual y térmica y pruebas de navegación robótica. En medio plazo se integrará con infraestructura existente como SCADA y protocolos de emergencia y se validará en distintas plantas industriales. En largo plazo se desarrollará una plataforma cloud para procesamiento en tiempo real y mantenimiento predictivo que anticipe fugas mediante modelos de IA.

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Valor diferencial y llamada a la acción: InfraScan representa una solución modular y escalable que combina hardware probado, técnicas avanzadas de machine learning y prácticas de ingeniería de software para ofrecer detección temprana y localización precisa de fugas. Q2BSTUDIO puede adaptar esta tecnología a sus necesidades industriales, integrarla con servicios cloud y crear interfaces personalizadas para operaciones, alertas y reportes. Contacta con nuestro equipo para evaluar un piloto que mejore la seguridad, reduzca el impacto ambiental y optimice la operación mediante software a medida y soluciones IA orientadas a resultados.