Resumen ejecutivo: Presentamos una solución basada en inteligencia artificial para la evaluación predictiva de la degradación de columnas de hormigón tras sismos, combinando fusión de datos multimodales y una calibración mediante hiperpuntuaciones para priorizar intervenciones preventivas y reducir riesgos de colapso.

Introducción: La valoración post-sísmica suele apoyarse en inspecciones visuales subjetivas que no capturan la complejidad de los mecanismos de deterioro a largo plazo. Nuestra propuesta ofrece un enfoque proactivo que integra imágenes, vídeo, lecturas de acelerómetros y galgas extensométricas, y variables ambientales como humedad y temperatura para proporcionar predicciones más fiables sobre la evolución estructural.

Sistema propuesto: Structural Resilience Assessment Network SRAN es una arquitectura modular que realiza ingestión y normalización de datos multimodales, descomposición semántica y estructural mediante transformadores y parsers de grafos, y un calibrador de riesgo denominado HyperScore que sintetiza la confianza y la severidad en una escala 0 100. El flujo incorpora además aprendizaje activo con retroalimentación de ingenieros estructurales para corregir sesgos y mejorar la interpretabilidad.

Metodología: El sistema procesa series temporales de sensores y secuencias de imágenes mediante capas de normalización y embeddings convergentes, construye un grafo causal de características donde cada nodo representa un elemento estructural o un evento detectado, y aplica modelos recurrentes y transformers para estimar tasas de degradación. La calibración HyperScore pondera la fiabilidad de cada fuente y ajusta la sensibilidad para reducir falsos positivos en decisiones de mantenimiento.

Diseño experimental: Se propone validar SRAN con un conjunto de datos compuesto por registros pre y post sismo de 200 columnas de hormigón, combinando datos públicos y colaboraciones con centros de ingeniería sísmica. Las métricas de evaluación incluyen Precisión, Recall, F1 para detección de deterioro significativo, y MAE y RMSE para predicción de tasas de degradación, además de correlación entre HyperScore y juicios de ingenieros.

Resultados esperados y discusión: En pruebas piloto SRAN muestra mayor sensibilidad frente a daños incipientes que las inspecciones visuales tradicionales, detectando patrones combinados de microfisuración, variaciones de strain y condiciones ambientales que anticipan fallos. La hiperpuntuación permite priorizar intervenciones con coste-eficiencia superior y justificar refuerzos preventivos.

Escalabilidad e implementación: A corto plazo SRAN actúa como herramienta de apoyo a la toma de decisiones para ingenieros y gestores de mantenimiento. A medio plazo la integración con modelos BIM y servicios cloud facilita despliegues masivos; Q2BSTUDIO ofrece implementación y orquestación en plataformas cloud como AWS y Azure mediante servicios especializados en la nube ver servicios cloud. A largo plazo es viable la combinación con inspección aérea mediante drones para mantenimiento predictivo automatizado.

Contribución de Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos desarrollo de aplicaciones y software a medida, integración de agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio con Power BI para llevar los resultados a dashboards accionables. Nuestra experiencia en ciberseguridad garantiza integridad de datos y compliance durante la recolección y procesamiento.

Servicios y palabras clave: Entre nuestros servicios destacamos aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. Para proyectos de inteligencia artificial y soluciones IA para empresas puede conocer nuestras capacidades en servicios de inteligencia artificial.

Limitaciones y trabajo futuro: La precisión depende de la calidad y diversidad de datos; es imprescindible evitar sesgos de muestreo y asegurar etiquetado experto. Futuras líneas incluyen mayor integración de modelos físicos de daño, ampliación del dataset y herramientas de explicabilidad que permitan auditar decisiones del modelo.

Conclusión: La fusión multimodal combinada con una calibración de riesgo tipo HyperScore ofrece un camino práctico hacia el mantenimiento predictivo en zonas sísmicas, reduciendo costes y aumentando la seguridad pública. Q2BSTUDIO acompaña desde la evaluación inicial hasta la implementación en producción y el soporte continuo.

Contacto y siguiente paso: Si desea explorar una prueba de concepto o una integración con sistemas existentes, nuestro equipo de Q2BSTUDIO puede diseñar una solución personalizada y escalable que incluya despliegue en la nube, dashboards Power BI y auditoría de ciberseguridad.