En la imagen: Eloy Álvarez, miembro del jurado y académico de la Real Academia de Ingeniería y Ángel Sampedro, director del área Ingeniería y Arquitectura de la universidad alfonso X el Sabio
La Universidad Alfonso X El Sabio (UAX) ha sido galardonada en la 6ª edición de los Premios Internacionales de Movilidad – categoría especial Investigación – por TrAInMind, una innovadora propuesta que aplica la inteligencia artificial al mantenimiento de infraestructuras ferroviarias.
El ferrocarril ha sido históricamente una de las infraestructuras críticas más fiables y sostenibles del sistema de transporte, pero su modelo tradicional de mantenimiento, basado en inspecciones programadas y decisiones condicionadas por la experiencia humana, se enfrenta hoy a un contexto donde estos métodos resultan insuficientes. La creciente demanda, el envejecimiento de la red y la intensificación de episodios climáticos extremos exigen un nuevo marco metodológico que permita anticipar fallos antes de que deriven en incidentes graves.
Además, la infraestructura ferroviaria ha sido tradicionalmente un activo pasivo, vigilado, pero sin capacidad real para percibir su propio estado entre inspecciones periódicas. En ese intervalo pueden iniciarse deslizamientos, fisuras internas o degradaciones que permanecen invisibles hasta que es demasiado tarde.
Con el objetivo de paliar esta problemática nace TrAInMind, un sistema de IA para el mantenimiento predictivo y gestión de riesgos en infraestructuras ferroviarias. De esta forma se cuenta con una estructura real, con la capacidad de sentir, interpretar y actuar. Se trata de integrar de forma coherente tecnologías maduras, pero que hasta ahora han operado de forma aislada.
Para ello, TrAInMind despliega una red multisensorial que combina sensores IoT geotécnicos, acelerómetros, termometría y sensores mecánicos, junto con drones autónomos equipados con LiDAR y fotogrametría, y sistemas de visión artificial embarcados en trenes comerciales, convertidos en unidades de auscultación continua. Todos estos datos confluyen en un núcleo central gobernado por algoritmos de aprendizaje profundo, capaces de detectar patrones complejos e invisibles a simple vista. Este sistema combina información geométrica, histórica, climática y geotécnica, calcula índices de seguridad en tiempo real y los transforma en decisiones prescriptivas.
A diferencia de una alerta clásica, TrAInMind no solo identifica anomalías, sino que interpreta el riesgo, anticipa su evolución y propone la intervención más adecuada. Para ilustrar su impacto, el proyecto plantea tres escenarios críticos donde la historia se reescribe: la detección anticipada de inestabilidad en taludes que permite detener la circulación preventivamente, la identificación de la firma vibratoria de fisuras internas en carriles antes de un descarrilamiento, y la monitorización de puntos calientes en la catenaria para evitar interrupciones del servicio. Por último, en el caso de roturas de catenaria, el sistema identifica patrones anómalos de desgaste o puntos calientes térmicos, permitiendo actuar antes de que se produzca una interrupción del servicio.
Los beneficios son significativos: se estima una reducción potencial de más del 50% en incidencias no planificadas. En términos económicos, el mantenimiento basado en la condición real disminuye costes frente a reparaciones de emergencia. En materia de seguridad, reduce la probabilidad de accidentes graves y minimiza la exposición del personal a riesgos.
Ángel Sampedro, director del área de Ingeniería de la Escuela de Ingeniería, Arquitectura y Diseño de UAX, asegura que “para la Universidad Alfonso X el Sabio (UAX), recibir este premio es un honor que nos impulsa a seguir liderando, junto a nuestros estudiantes, proyectos de innovación y sostenibilidad que ya están transformando la movilidad y las infraestructuras del futuro. Trabajamos para dotar a nuestro alumnado de las competencias necesarias para construir el mañana, y este tipo de reconocimiento confirma que vamos por el buen camino, que algunos, incluso, ya han empezado a actuar como agentes del cambio”.
En conclusión, TrAInMind representa un cambio de paradigma hacia un modelo donde la inteligencia artificial es una herramienta de apoyo en la toma de decisiones. El ferrocarril entra en una nueva era en la que los fallos dejan de ser inesperados para convertirse en previsibles.
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