Contexto:

La planificación del mantenimiento o desmantelamiento de infraestructuras energéticas es compleja. Predicciones incorrectas del fin de vida útil

(EoL) pueden causar fallos inesperados, paradas no deseadas y altos costes. Un socio busca una solución basada en visión artificial y fusión de

datos para mejorar la predicción del mantenimiento y la planificación del desmantelamiento de líneas eléctricas y transformadores.



Solución:

Desarrollar un modelo predictivo basado en IA y análisis de imágenes 2D/3D (RGB, térmicas, multiespectrales e hiperespectrales), combinado

con datos de sensores y mantenimiento histórico, para detectar fallos tempranos y optimizar decisiones de mantenimiento y desmantelamiento.



Enfoque:

•Uso de bloques tecnológicos en TRL 4 para fusión de imágenes y datos

•Apoyo del consorcio en selección de cámaras, recolección de datos y desarrollo del modelo

•Validación del modelo en activos reales y demostración a TRL 7



Casos de uso adicionales:

1. Reconocimiento y salud de vegetación en corredores de líneas eléctricas

2. Evaluación del estado de infraestructuras (corrosión, suciedad, sobrecalentamiento)

3. Inspección fotogramétrica con drones



Indicadores Clave (KPIs):

• Optimización de recursos: mayor precisión en predicciones, menos falsos positivos/negativos, reducción de intervenciones manuales

• Impacto ambiental: menos fallos, menos emisiones por desplazamientos innecesarios

• Impacto social: accidentes evitados, trabajadores formados en IA y mantenimiento predictivo



Condiciones de participación:

La financiación máxima es de 150k, con un 70% de costes elegibles (incluyen personal, compras, viajes y dietas, y la financiación se otorgará en función de resultados concretos (informes y demostraciones), no de justificaciones administrativas.



Duración del proyecto de 14 meses (Ejecución Diciembre 2025-Enero 2027)



Si quieres presentar una propuesta y quieres que te ayudemos en el proceso, ponte en contacto conmigo: mcoromina@secartys.org