Inteligencia artificial para detectar amianto

El polvo que se genera cuando se manipula es cancerígeno. El amianto forma parte de la lista negra de los materiales tóxicos. A mediados de los 80 del siglo pasado se demostró esta condición tan peligrosa para la salud de los operarios, dado que causa cáncer de pulmón y de pleura, así como ‘asbestosis’, que es un tipo de fibrosis pulmonar.

Después de muchos años de investigación y tras haber ratificado los peores augurios, España comenzó a restringir el uso del amianto hasta prohibirlo por completo en 2002, siguiendo las directrices de la Unión Europea. De hecho, en la actualidad está en vigor una recomendación de la UE, que ya ha incorporado España a su normativa, para localizar y retirar todas las instalaciones de amianto existentes en el país. Un consejo que se convertirá pronto en orden de veto total, con el fin de erradicar este mineral de todo tipo de edificaciones en 2028.

Un dato para tener en cuenta, sobre todo los ayuntamientos, ya que serán los que tengan que poner en práctica estas medidas, por ello conocer cuáles son las técnicas más eficaces y accesibles es fundamental. Y es que estas administraciones locales se tendrán que ocupar de localizar el amianto existente en sus municipios, elaborar el inventario correspondiente y proceder a su erradicación en los plazos previstos, según el calendario de retirada vinculado a dicho censo que se tiene que elaborar.

Con este reto de fondo, investigadores de la empresa vallisoletana Cotesa se han propuesto facilitar a los ayuntamientos el cumplimiento de la nueva normativa en materia de residuos y suelos contaminados. ¿Cómo? Han diseñado un algoritmo basado en inteligencia artificial para la localización del amianto. 

«Está desarrollado dentro de un entorno R y Python y tiene como inputs áreas de entrenamiento para cada clase de cubiertas a clasificar, entre ellas un número considerable de cubiertas de amianto, e imágenes satelitales multiespectrales de muy alta resolución espacial», detalla Aurelio García Rochera, responsable del proyecto y director del Área de Análisis Geoespacial y Observación de la Tierra de Cotesa, para, a continuación, añadir que esta empresa incluye en su servicio la compra de las imágenes de satélite a emplear, las cuales serán de archivo o de nueva captura, con el fin de que el censo posterior sea lo más actual posible.

Para su desarrollo, explica que se ha procedido al análisis radiométrico de las cubiertas, con el objetivo de determinar cuál es el comportamiento espectral tipo de estas y, en consecuencia, seleccionar áreas de entrenamiento óptimas para ejercitar el modelo. «Con un entrenamiento adecuado del algoritmo y la necesaria fotointerpretación posterior, en la que se cruzan los datos con los de edificios anteriores a 2002, se logra detectar aquellas cubiertas y tejados susceptibles de contar con amianto en su composición». 

En la actualidad García Rochera sostiene que no existe en el mercado una solución de este tipo que empleando inteligencia artificial junto con imágenes de satélite se puedan detectar las cubiertas de amianto con una precisión superior al 85% en cualquier parte del mundo. Además, agrega, se trata de una propuesta tecnológica que permite la localización de un material potencialmente contaminante sin riesgo alguno para los operarios, ya que la tecnología utilizada no requiere su presencia en la zona de evaluación. Y, de manera adicional, esta tecnología ofrece la posibilidad de comprobar si los trabajos de retirada se están cumpliendo debido a la capacidad de realizarlo con asiduidad, por ejemplo, una vez al año.

Este servicio propuesto se basa en tres pilares tecnológicos fundamentales. Por un lado, las imágenes de satélite VHR. «Este tipo de sensores –que son cada vez más empleados– permiten monitorizar un territorio de manera más precisa y económica. Actualmente se utilizan con mucha frecuencia para el monitoreo de actividades agropecuarias, pesqueras y forestales, prevención de catástrofes, riesgos y gestión de emergencias, estudio del clima, hidrología y oceanografía, vigilancia del medioambiente y los recursos naturales, cartografía geológica, minería y planificación territorial». 

El segundo pilar tecnológico es la teledetección avanzada. En este sentido, asegura que no solo basta con una imagen de satélite muy actualizada y de gran calidad, también es necesario conocimientos muy avanzados en teledetección para localizar qué bandas y en qué combinación (mezclando el infrarrojo con la parte visible del espectro) se puede discernir el material que se quiere detectar, en este caso el amianto. 

El broche lo pone la automatización del análisis basado en teledetección, que requiere procesos de entrenamiento y validación. Y esto se lleva a cabo mediante algoritmos de inteligencia artificial; en concreto, basados en la tecnología deep learning.   

En cuanto a las ventajas, Aurelio García Rochera destaca que la solución tecnológica evita la realización de los trabajos de campo, así como «la siempre compleja gestión» para el acceso a los inmuebles, que es necesaria en los trabajos tradicionales para certificar que las cubiertas tienen amianto, ya que a pie de calle solo pueden observarse aquellas cubiertas con tejados a dos aguas de baja altura. «En muchas ocasiones es muy difícil acceder a todas las edificaciones por falta de este permiso por parte de los propietarios».

En esta línea, subraya que bastantes de las cámaras tradicionales montadas en vuelos tripulados no cubren un rango espectral tan amplio como el del satélite y no permiten la detección con tanta precisión como la que ofrece este servicio de Cotesa. 

Además, el algoritmo es propio y personalizable; por lo tanto, puede ser adaptado a cualquier municipio o población del mundo manteniendo los rangos de precisión indicados. Y esto no es un tema menor, ya que las imágenes cambian mucho en sus características dependiendo de la región, época de toma o ángulo de captura.

Ya se ha probado y «con excelentes resultados» gracias a la colaboración entre Cotesa y el departamento de Cartografía e Información Urbana del Ayuntamiento de Madrid. De hecho, indica que el trabajo realizado hasta ahora, que se enmarca en el contrato de teledetección firmado con la Subdirección General de Innovación e Información Urbana del Ayuntamiento de Madrid, ha puesto de manifiesto «su alto grado de precisión», además de «reducir significativamente los costes» con respecto a los métodos tradicionales, como la inspección presencial o los vuelos.