Un equipo de investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha diseñado un nuevo sistema de detección del amianto que todavía no ha sido retirado de los tejados de edificios. El software, fruto de una colaboración con la empresa DetectA, aplica métodos de inteligencia artificial, aprendizaje profundo y visión artificial a partir de imágenes fotográficas aéreas de tipo RGB, el más habitual y económico. El sistema de visión artificial ha demostrado un nivel de acierto superior al 80%.
Más de veinte años después de que se prohibiera su uso en la construcción, el amianto continúa siendo un problema de salud pública importante. Se estima que, solo en Cataluña, todavía hay instaladas más de 4 millones de toneladas de este fibrocemento que, según la Organización Mundial de la Salud, provoca más de 100.000 muertes al año en todo el mundo. Las normativas que regulan su retirada establecen el objetivo de eliminarlo de los edificios públicos antes del 2028 y de los privados antes del 2032.
Inteligencia artificial para la detección de amianto
Los investigadores entrenaron el sistema de aprendizaje con miles de fotografías procedentes del Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña y mostraron a la inteligencia artificial qué cubiertas contenían amianto y cuáles no. En concreto, se utilizaron 2.244 imágenes (1.168 positivos de amianto y 1.076 negativos) y el 80% se destinaron a la formación y validación del sistema, mientras que el resto se reservaron para el test final.
El software ahora es capaz de establecer la presencia de este material en imágenes nuevas a partir de la valoración de diferentes patrones, como por ejemplo el color, la textura y la estructura de los tejados, más allá del entorno al cual corresponden los edificios. El proyecto persigue la utilidad tanto en zonas urbanas como en industriales, costeras o rurales, dado que la normativa obliga a todos los municipios a tener un censo de las construcciones con amianto antes de abril del 2023, y no todos lo han hecho.
A pesar de que con las fotografías hiperespectrales resulta más sencillo detectar el amianto, pues son imágenes que contienen muchas más capas de información, la baja disponibilidad y el elevado coste de obtención suponen un lastre para utilizarlas en el desarrollo de un método de detección eficiente. El sistema desarrollado por los investigadores de la UOC, en cambio, es el primero que utiliza imágenes RGB, que pueden captarse desde aviones y son de uso común en los servicios cartográficos de muchos países.
Ahora su equipo se plantea la posibilidad de ampliar la base de entrenamiento del sistema de inteligencia artificial para mejorar su eficacia en entornos rurales y equipararla a la urbana y la industrial, que tienen una fiabilidad ligeramente superior porque el sistema se entrenó con más datos de estas zonas, pero también porque en el campo el desgaste y la conservación del amianto es diferente y puede tener capas de vegetación por encima.