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IA entrenada para actuar a tiempo: el rol clave del aprendizaje automático en el mantenimiento de activos
En Uali no solo recolectamos datos: los convertimos en decisiones. En el centro de ese proceso están nuestros modelos de inteligencia artificial, entrenados específicamente para mejorar el monitoreo y mantenimiento de activos críticos en campo.
¿Qué implica entrenar a la IA para el mantenimiento de activos?
Entrenar un modelo de inteligencia artificial significa enseñarle a reconocer patrones, detectar anomalías y generar alertas tempranas a partir de grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. En Uali, este entrenamiento se basa en el análisis de imágenes térmicas, visuales, datos estructurales y condiciones ambientales obtenidas en entornos reales y desafiantes.
A diferencia de soluciones genéricas, nuestros modelos están entrenados con información específica del sector energético. Esto nos permite interpretar el comportamiento técnico de activos diversos: desde aerogeneradores y paneles solares hasta ductos, válvulas y líneas eléctricas.
Si te interesa conocer más sobre nuestra plataforma de gestión, te recomendamos leer “La plataforma de gestión Uali convierte datos en decisiones para el sector energético”
Del campo al insight: un flujo inteligente de información
Todo empieza en campo, con drones que capturan datos de alta precisión. Pero el verdadero valor surge después: esa información es procesada por nuestros modelos de Inteligencia Artificial, que ya fueron entrenados para analizar y clasificar los datos según su criticidad.
Gracias a esto, es posible identificar de forma anticipada signos de corrosión, fisuras, puntos calientes, comportamientos atípicos, derrames o deterioro estructural. No solo se detecta lo que ocurre: se aprende de cada nueva inspección, afinando la sensibilidad del sistema y mejorando su precisión con el tiempo.
El entrenamiento no se detiene
El aprendizaje automático no es un proceso estático. Nuestros modelos se calibran y actualizan constantemente gracias al feedback validado por nuestros especialistas. Esto permite que la IA evolucione, se adapte a nuevos contextos operativos y mantenga altos niveles de desempeño en las detecciones.
“Como resultado, generamos reportes claros y accionables que ayudan a nuestros clientes a anticiparse a fallas, reducir paradas innecesarias, optimizar recursos y minimizar riesgos operativos y ambientales.” Amelia Balsamo, CTO de Uali
¿Te interesó nuestra nota? Profundiza más sobre el tema en “Entrenando modelos de Inteligencia Artificial en Uali”
En Uali combinamos drones con inteligencia artificial para evolucionar la inspección y el monitoreo de activos energéticos. Nuestro enfoque permite detectar fallas, optimizar operaciones y reducir riesgos, lo que se traduce en mayor eficiencia y menor impacto ambiental. A través de tecnologías avanzadas, ayudamos a nuestros clientes a tomar decisiones basadas en datos, mejorando la seguridad y sostenibilidad de sus operaciones. ¡Generemos un cambio positivo juntos!
Giselle Balzano
Product Manager
