El desarrollo de una novedosa metodología de pronóstico para el mantenimiento predictivo del ferrocarril está tomando gran importancia en el ámbito industrial. La férrea solución tiene como base una robusta aproximación bayesiana que considera diversas variables influyentes para estimar con mayor precisión la evolución de las grietas en las vías ferroviarias, un desafío complejo por la interacción de factores intrínsecos y externos, además de la incertidumbre en las mediciones.
El innovador modelo planteado por un grupo de investigadores en Francia, propone una estructura multidimensional que combina datos de longitud de las grietas medidos en tiempo real. Este modelo bayesiano de múltiples horizontes no solo captura interacciones complejas sino que también cuantifica dos tipos de incertidumbres: epistemic y aleatoric, aportando intervalos de confianza alrededor de sus predicciones. Este enfoque mejora la fiabilidad del modelo.
Asimismo, se introducen métodos para integrar restricciones específicas adaptadas a los prácticos requerimientos de mantenimiento del ferrocarril, propiciando no solo un comportamiento físico coherente en la propagación de las grietas sino también asegurando que no se subestimen las longitudes de las grietas, especialmente cuando estas son significativas. Todo esto garantiza una representación más realista de la propagación de las grietas, manteniendo la seguridad como prioridad.
Las limitaciones que se implementan dentro del modelo permiten, a través de la alteración directa de las funciones de pérdida, controlar eficientemente las violaciones potenciales de las restricciones y ajustar la precisión del modelo. Con la ayuda de métodos computacionales avanzados, como las Redes Neuronales Bayesianas y enfoques de aprendizaje profundo, la nueva metodología se va mejorando iterativamente para obtener estrategias de mantenimiento más efectivas.
El enfoque del uso de datos multivariados a través del aprendizaje profundo resalta la importancia de integrar el conocimiento del dominio en los procesos de modelado, permitiendo no solo un entendimiento más profundo en términos de anticipación y acción preventiva, sino también ampliando su aplicación potencial a otros sistemas industriales que requieran detección temprana de anomalías.
Este estudio no solo contribuye a la mejora continua de los modelos predictivos en el ámbito ferroviario, sino que también abre una interrogante sobre su aplicabilidad en otros dominios, lo que podría generar incluso una revolución en el mantenimiento predictivo a través de diversas industrias, concluyendo que la combinación de modelos avanzados con datos reales fortalece significativamente las estrategias de mantenimiento y la seguridad general del transporte ferroviario.