eBridge 4.0: Desarrollo de un sistema para la evaluación de la integridad y seguridad de la infraestructura

El campo del monitoreo de salud estructural en puentes ha experimentado una transformación profunda en los últimos años, caracterizada por la convergencia de múltiples tecnologías disruptivas. La integración de sensores de bajo costo, redes IoT, inteligencia artificial y computación en el borde ha democratizado el acceso a sistemas SHM sofisticados, permitiendo despliegues más amplios y económicamente viables.
Los sistemas implementados demuestran la viabilidad técnica y los beneficios operacionales del SHM continuo, desde puentes instrumentados integralmente como el Dongbao River Xin'an Bridge hasta soluciones innovadoras drive-by basadas en IoT. Las tecnologías de sensores han diversificado, con acelerómetros MEMS, fibra óptica y visión por computador emergiendo como pilares complementarios para captura multimodal de datos estructurales.
La inteligencia artificial, particularmente el deep learning, ha revolucionado el análisis de datos SHM, permitiendo detección automatizada de grietas con precisiones superiores al 90% y pronóstico de evolución de daños mediante modelos LSTM. La adopción de arquitecturas edge computing ha abordado desafíos críticos de ancho de banda y consumo energético, reduciendo el volumen de datos transmitidos hasta en un 95% mientras se mantiene capacidad de alerta en tiempo real.
Sin embargo, persisten desafíos significativos relacionados con costos de implementación, gestión de grandes volúmenes de datos, robustez a largo plazo en ambientes hostiles y la brecha entre datos y decisiones accionables. La ausencia de estandarización universal y la necesidad de validación en condiciones reales de campo continúan siendo obstáculos para adopción masiva.
Las tendencias futuras apuntan hacia una integración más profunda con gemelos digitales para gestión holística del ciclo de vida, expansión de soluciones de bajo costo y crowdsourcing para cobertura masiva, y maduración de IA explicable para aumentar confianza en diagnósticos automatizados. El desarrollo de estándares internacionales y marcos regulatorios será crucial para facilitar la transición de sistemas SHM de investigación a práctica operacional generalizada.
En última instancia, los sistemas SHM representan una herramienta fundamental para la gestión sostenible y eficiente de la infraestructura de puentes en el siglo XXI, permitiendo la transición de mantenimiento reactivo a estrategias predictivas y basadas en condición que optimizan recursos, extienden vida útil y mejoran la seguridad pública.
Este proyecto por lo tanto pretende tomar toda la experiencia generada por el grupo de investigación eBridge y las tendencias actuales y futuras, para proponer un sistema de monitoreo de la salud estructural para los puentes en Costa Rica.

Implementar un sistema de Monitoreo de la Salud Estructural (SHM) basados sensores inalámbricos, algoritmos de inteligencia artificial, análisis de vibraciones para detectar, localizar y cuantificar el daño en estructuras con el fin de optimizar las decisiones de mantenimiento y prolongar la vida útil segura de la infraestructura.

Infraestructura vial