La startup tecnologica MainRail ha implementato un progetto pilota del suo nuovo modulo di previsione delle deformazioni nella rete ferroviaria di Maiorca (SFM) con il supporto dell'impresa di costruzioni Azvi.
Questo modulo consiste in una serie di algoritmi che permettono di prevedere la temperatura che la rotaia raggiungerà in base alle previsioni meteorologiche per un massimo di 5 giorni, identificando il rischio di deformazioni del binario dovute all'effetto di queste temperature. Per convalidare e regolare questo sviluppo, sono stati installati sui binari dei dispositivi IoT forniti dall'azienda britannica Yeltech per misurare la temperatura effettiva della rotaia.
Così, mentre gli algoritmi prevedono il rischio di deformazione in sette giorni, i dispositivi IoT inviano avvisi in tempo reale sulla temperatura della rotaia, consentendo di regolare e convalidare le previsioni degli algoritmi.
L'azienda continua a sviluppare parallelamente nuovi algoritmi predittivi per la qualità dei binari e l'usura delle rotaie, utilizzando modelli ibridi che combinano l'uso di gemelli digitali, dati storici sui binari e algoritmi di intelligenza artificiale.
Per lo sviluppo di questi algoritmi, oltre ai dati disponibili negli oltre 3.200 km, l'azienda sta concludendo un accordo con l'amministratore delle ferrovie spagnole(ADIF) per accedere ai dati di una parte della sua infrastruttura con cui realizzare un pilota per convalidare gli algoritmi predittivi.
