Innova-tsn ha sido anunciada como la ganadora del reto convocado por Renfe para diseñar y desarrollar un Sistema Predictivo de Prevención de Grafitis basado en inteligencia artificial. El proyecto busca anticipar y reducir la incidencia de actos vandálicos sobre material rodante e infraestructuras ferroviarias mediante el uso de tecnologías de análisis de datos, visión por computador y modelos predictivos. La iniciativa pretende conjugar innovación tecnológica con necesidades operativas concretas del sector ferroviario, orientándose a minimizar costes de reparación y los tiempos de inmovilización de trenes.

Qué comprende un sistema predictivo de prevención de grafitis

Un sistema de este tipo integra varias capas tecnológicas y operativas. En su base suele encontrarse la captura de información mediante cámaras fijas y móviles, sensores y registros de incidentes pasados. A partir de esos datos, los algoritmos de inteligencia artificial —en particular modelos de visión por computador y técnicas de aprendizaje automático— identifican patrones temporales y espaciales que indican riesgo elevado de aparición de grafitis.

• Visión por computador: detección automática de intentos de pintado en imágenes y vídeo, identificación de personas o herramientas asociadas al vandalismo, y clasificación del tipo de daño.
• Modelado predictivo: análisis histórico y correlación de variables (horarios, ubicaciones, condiciones ambientales, eventos locales) para estimar probabilidad de incidentes en un tramo y periodo determinados.
• Integración geoespacial: mapas de calor y alertas vinculadas a la geolocalización para priorizar patrullas y actuaciones de mantenimiento.
• Edge computing y alerta en tiempo real: procesamiento local para generar avisos inmediatos cuando se detectan conductas sospechosas en el entorno de las instalaciones o del material rodante.

Además de los componentes tecnológicos, estos sistemas incorporan paneles de mando para equipos de seguridad y mantenimiento, y APIs para integrarse con los sistemas de gestión de incidencias ya existentes en la operadora.

Beneficios operativos y económicos

La implantación de una solución predictiva orientada a la prevención de grafitis puede generar beneficios tangibles en distintos frentes. En primer lugar, la reducción de actos vandálicos disminuye el gasto en limpieza y reparación, así como el tiempo que los trenes pasan fuera de servicio por restauraciones. En segundo lugar, una mayor capacidad para anticipar incidencias permite optimizar la asignación de recursos humanos y logísticos, priorizando intervenciones en zonas y ventanas horarias de mayor riesgo.

• Menores costes de mantenimiento y restauración del material rodante.
• Reducción de interrupciones del servicio por inmovilizaciones imprevistas.
• Mejora de la percepción pública y de la experiencia del viajero al mantener las instalaciones en mejores condiciones.
• Mayor eficacia en la gestión preventiva y en la planificación de operaciones de seguridad.

Estos beneficios no solo repercuten en la operadora, sino también en el entorno urbano, al disminuir la visibilidad de actos vandálicos que pueden generar sensación de inseguridad. Para quienes siguen tendencias tecnológicas a nivel industrial, este tipo de proyectos ejemplifica cómo la inteligencia artificial se aplica a problemas de mantenimiento predictivo y gestión de infraestructuras; para más perspectivas sobre este avance puede consultarse más tecnología.

Desafíos técnicos, legales y sociales

Aunque las ventajas son relevantes, existen retos a resolver antes y durante la puesta en marcha de una solución de este tipo. Desde el punto de vista técnico, la detección fiable en condiciones variadas —noche, clima adverso, aglomeraciones— exige modelos robustos y una infraestructura de captura de datos resistente. La operación sobre material en movimiento o en estaciones abiertas implica además requerimientos específicos de latencia y procesamiento en el borde (edge).

En el plano legal y de privacidad es esencial garantizar que el uso de cámaras y el tratamiento de imágenes cumpla con la normativa vigente sobre protección de datos y derechos de las personas. La definición de umbrales de actuación debe ser cuidadosa para minimizar falsos positivos que puedan llevar a actuaciones innecesarias o a conflictos con la ciudadanía.

• Necesidad de conjuntos de datos amplios y etiquetados para entrenar modelos precisos.
• Gestión de la privacidad y cumplimiento normativo en la captura de imágenes y datos personales.
• Implementación de medidas para reducir sesgos y evitar discriminación en la detección.
• Mantenimiento continuo de modelos para adaptarse a cambios en patrones de vandalismo.

Próximos pasos y expectativas de implementación

Tras el fallo del reto, lo habitual es que el proyecto avance a una fase de prototipo o piloto, en la que se validen las capacidades del sistema en entornos controlados y reales. Estas pruebas permiten ajustar los algoritmos, calibrar sensores y establecer protocolos operativos para las alertas y la coordinación entre equipos de seguridad y mantenimiento.

Si el piloto demuestra eficacia, la siguiente fase sería la escalabilidad, con despliegues progresivos por tramos o flotas seleccionadas y la integración con herramientas de gestión de incidencias. Los indicadores clave de rendimiento (KPIs) a monitorizar incluirán la reducción del número de grafitis, la disminución del tiempo de respuesta ante alertas y el ahorro en costes de reparación.

Más allá del contexto puntual de este reto, iniciativas como la que desarrolla Innova-tsn reflejan una tendencia creciente en el transporte a incorporar inteligencia artificial para soluciones preventivas y predictivas. Para quienes deseen explorar temas relacionados con innovación en movilidad y transporte, puede consultarse información adicional en transporte.

En conjunto, la combinación de visión por computador, analítica predictiva y operación integrada podría transformar la gestión del mantenimiento urbano y ferroviario, aportando una respuesta proactiva ante problemas que hasta ahora se han abordado de forma mayoritariamente reactiva.