Tecnalia e ITA analizan la evolución de 25 tecnologías aplicadas a las distintas fases de demolición

El Centro de Investigación Tecnalia y el Instituto Tecnológico de Aragón han creado un radar tecnológico sobre la evolución de las tecnologías aplicadas a las distintas fases de demolición. Las tecnologías que despuntan por número de patentes y publicaciones son el IoT (Internet de las Cosas) y el uso de la inteligencia artificial (IA). Por su parte, las tecnologías que más han crecido en el último año han sido la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (VR) con un incremento de un 116%, seguido del uso de BIM/GIS con un incremento del 91% en el número de patentes y publicaciones.

El radar tecnológico de Tecnalia e ITA analizan la evolución de las tecnologías aplicadas a las distintas fases de demolición.

Este análisis se enmarca en la iniciativa Econova-MSC, impulsada por Elsamex Gestión de Infraestructuras, Construcciones Urdecon, Fundación Idonial, Tecnalia, Simetría Innovación y la Fundación Plataforma Tecnológica Española de la Construcción con el objetivo de fomentar la innovación en materia de economía circular en la industria de la construcción, mediante un entorno colaborativo.

BIM y GIS para la planificación de demoliciones

El análisis de evolución en 2024 sugiere los beneficios de Building Information Modeling (BIM) y el sistema de información geográfica (GIS) para la planificación de demoliciones, soporte de decisiones y optimización. Combinar BIM con GIS y teledetección mejora la estimación del stock de edificios existentes a varios niveles (edificio, elemento y material). Además, esta integración apoya las auditorías previas a la demolición y el censo inventario de recursos.

El uso de modelos BIM en la planificación de trabajos de demolición permite una estimación precisa de costes, secuencias de demolición y análisis de impacto ambiental.
Además, integrar tecnologías digitales como BIM y GIS en la fase de demolición mejora la sostenibilidad, optimiza la gestión de recursos y apoya los procesos de toma de decisiones.

Herramientas tales como BIM4DW (BIM for demolition waste) son un claro exponente de esta tendencia, donde mediante un configurador sencillo basado en BIM y 2D es posible clasificar los materiales de un edificio y planificar la demolición y la gestión de los residuos. Se trata de una herramienta que permite estimar los costes y el impacto ambiental de la actuación de demolición de forma automática.

IoT para mejorar la eficiencia, seguridad y sostenibilidad del proceso

La combinación de IoT con otras tecnologías digitales, como la inteligencia artificial, la visión artificial y el aprendizaje automático, facilitan la implementación de prácticas de economía circular en la industria de la construcción. Esto incluye la previsión de generación de residuos tras demolición y la identificación de rutas de valorización optimizadas.

Asimismo, la integración de IoT con tecnologías de aprendizaje profundo permite la caracterización y monitoreo en línea de flujos de residuos de demolición. Esto incluye la detección de contaminantes y la optimización de plantas de procesamiento. Desarrollos como Trazia permiten la clasificación de recursos primarios y secundarios en un flujo de residuos de la demolición.

Optimizar la gestión de residuos con las tecnologías ML/DL/EL

Las tendencias destacan también cómo las tecnologías de machine learning (ML), deep learning (DL) y edge learning (EL) están transformando la fase de demolición de edificios, mejorando la eficiencia, seguridad y sostenibilidad del proceso. En concreto, se han utilizado modelos de aprendizaje profundo para simular el proceso de demolición de estructuras de cables, optimizando la seguridad y eficiencia del proceso.

Por ejemplo, un marco de evaluación de seguridad basado en deep learning y algoritmos de búsqueda en grafos permite evaluar la seguridad en el desmontaje de estructuras de celosía espaciales de gran envergadura.  También se han desarrollado modelos de deep learning para la clasificación de residuos plásticos de construcción y demolición utilizando imágenes RGB.

 

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