Los robots levantarán las ciudades del futuro (y las del presente)

Es la hora del descanso en una obra del año 2037. Los obreros ya no desenvuelven sus bocadillos ni se sirven una taza de café. Esperan por su dosis diaria de aceite y por un recambio de las baterías. Sus movimientos son dirigidos por una inteligencia artificial que controla todo lo que sucede en el terreno, desde la cadena de suministro hasta la seguridad. ¿Es este un escenario probable en el sector de la construcción?

“El sector de ingeniería y construcción mueve más de 10 billones de dólares al año”, señalan desde la compañía de análisis McKinsey. “Pero, aunque sus clientes son cada vez más sofisticados, sigue siendo una industria muy poco digitalizada”. Según sus pronósticos, la implementación de la robótica y la inteligencia artificial en el sector será moderada durante los próximos años.

Esto, sin embargo, no significa que no vaya a tener lugar. Es más, la IA y la robótica ya contribuyen a construir los edificios del presente y levantarán las ciudades del futuro. Quizá no sea exactamente como en el ejemplo que abre este reportaje, pero la revolución está teniendo lugar. La inteligencia de los algoritmos ya se pone a prueba en las fases de diseño y planeamiento, en la seguridad de la obra o en el monitoreo y el mantenimiento de la construcción.

La IA y el diseño generativo

A la hora de planificar una construcción hay que tener en cuenta la arquitectura, la estructura, las instalaciones y el propio saneamiento, en el caso de un edificio. Hoy en día, todos estos elementos se integran dentro del llamado “Building Information Modeling” (BIM), en inglés,. Las diferentes soluciones BIM permiten el modelado de construcciones en 3D y en tiempo real, acortando los tiempos y disminuyendo la cantidad de recursos necesarios.

Para planificar una construcción hay que tener en cuenta desde la arquitectura hasta el sistema eléctrico.| Fuente: Unsplash | Autor: Ivan Bandura

Cada variable es, al fin y al cabo, un conjunto de datos que puede ser gestionados por un algoritmo. Es, precisamente, de estos datos de donde bebe la inteligencia artificial y diseño generativo Los programas de diseño generativo utilizan machine learning para valorar todas las opciones posibles para solucionar un problema. Generan las alternativas y las testean en poco tiempo en un entorno virtual para decidir cuál es la mejor opción.

Así, los BIM equipados con herramientas de diseño generativo son capaces de crear multitud de modelos de sistemas mecánicos, eléctricos o estructuras para soluciones concretas mientras aseguran que ninguno de los cambios comprometa el resto del diseño. Se trata de soluciones que ya ofrecen compañías como Autodesk con Revit, Bentley con Aecosim o Building System Planning con ClashMEP.

Análisis predictivo para rebajar riesgos y costes

A lo largo del ciclo de vida de una construcción es habitual que surjan costes inesperados y riesgos imprevistos que ponen en jaque la viabilidad de la obra. De acuerdo con los datos de McKinsey, de media, los grandes proyectos de construcción a nivel mundial llevan un 20% más de tiempo y cuestan un 80% más de lo inicialmente planeado. Márgenes sobre los que la industria puede actuar.

El análisis predictivo de datos mediante inteligencia artificial se ha convertido en los últimos años en un aliado inseparable de la gestión de riesgos y costes. Una tecnología que no es exclusiva del sector de la construcción, pero cada vez más utilizada. De hecho, son a menudo empresas ajenas a la cadena productiva de esta industria, como consultoras (aquí el ejemplo de Capital Plus o Deloitte), las que han importado ese tipo de soluciones en el sector.

A grandes rasgos, funciona siempre siguiendo el mismo modelo. A partir del análisis de datos históricos de multitud de variables, se generan modelos que ayudan a predecir con mayor o menor precisión la evolución de un proyecto concreto. Esto hace posible que se ajuste el presupuesto desde el inicio o que la empresa constructora y los inversores conozcan los riesgos específicos de la operación de antemano.

La IA puede mejorar en gran medida la seguridad a pie de obra. | Fuente: Unplash | Autor: Saad Salim

La seguridad y la ciencia de datos

Los trabajadores de la construcción son cinco veces más propensos a sufrir un accidente laboral mortal que los de cualquier otro sector. Además de muertes que podían haberse evitado, el resto de los accidentes pueden acabar en baja laboral. En definitiva, la baja seguridad en el entorno de la obra perjudica tanto al trabajador, que pone en riesgo su integridad física, como a la empresa, que ve reducida su productividad.

De nuevo, los datos y los algoritmos pueden tener la solución. Empieza a ser habitual contar con científicos de datos e inteligencias artificiales (casi) a pie de obra. En primer lugar, es necesario recabar el mayor número de datos del lugar de trabajo. Para ello, el internet de las cosas está trayendo nuevas posibilidades de conectividad y monitorización de todo tipo de elementos. Soluciones wearables como estas desarrolladas por Engidi hacen posible conectar desde la ropa o el casco del trabajador hasta la maquinaria pesada.

El análisis en tiempo real de toda esta información mediante una inteligencia artificial permite establecer patrones de comportamiento y modelos predictivos. Por ejemplo, la solución SMARTCONSTRUCTION desarrollada por Komatsu y Nvidia utiliza los datos recabados sobre el terreno para elaborar modelos virtuales 3D en los que estudiar todos los escenarios de riesgos posibles.

También, como este caso que señala MIT Technology Review, otras soluciones de IA son capaces de escanear el entorno de trabajo para detectar posibles fallos en la seguridad. En definitiva, tecnología inteligente para anticipar los accidentes laborales.

Ya existen soluciones de maquinaria pesada autónoma para construcción. | Fuente: Unsplash | Autor:Shane McLendon

¿Y robots para cuándo?

La revolución de la IA es, habitualmente, menos vistosa de lo que nos pintan las películas futuristas de ciencia ficción. Puede que las obras no estén plagadas de humanoides metálicos ni vayan a estarlo en un futuro. Sin embargo, la robótica autónoma sí está llegando al sector de la construcción, sobre todo, para el uso de maquinaria pesada y el desarrollo de tareas peligrosas (como la demolición) o repetitivas (como la colocación de ladrillos).

En este apartado, la robotización es todavía escasa. La compañía de San Francisco Built Robotics es una de las pioneras con su maquinaria autónoma (un bulldozer, una excavadora y una pala). Otro ejemplo es el de la danesa IPU, que ha diseñado una solución que permite convertir la maquinaria convencional en autónoma. Una técnica propia de la industria 4.0 conocida como retrofit.

La exploración de las aplicaciones de la IA y la robótica en el sector de la construcción acaba de empezar. En el futuro, a medida que aumenten las capacidades de recogida de datos, de conectividad y de procesamiento, así como el poder del aprendizaje automático, la inteligencia artificial seguirá mejorando la eficiencia y la seguridad del sector. Ya sea a pie de obra o desde las oficinas.