Datos más inteligentes para una cuadrícula más inteligente: LiDAR con motor AI está transformando la infraestructura de servicios públicos
James Conlin es director de productos de Sharper Shape.
A medida que las redes eléctricas envejecen y las amenazas climáticas se intensifican, las empresas eléctricas enfrentan una presión urgente para modernizarse. Cumplir con las expectativas de resiliencia, seguridad y eficiencia de hoy depende no solo de actualizar la infraestructura física, sino de tener los datos correctos: ideas precisas, oportunas y escalables de los activos en el vasto y variado terreno.
Una tecnología está cambiando rápidamente cómo las utilidades administran su infraestructura: LiDAR (detección de luz y rango).
LiDAR captura millones de miles de millones de puntos de datos 3D precisos de alta resolución, formando lo que se conoce como una nube de puntos. Estas nubes de puntos crean modelos digitales detallados de redes de servicios públicos y sus entornos circundantes, mapeando todo, desde líneas eléctricas y subestaciones hasta terreno y vegetación. Este nivel de visibilidad es fundamental para la planificación, el mantenimiento, la mitigación de riesgos y la respuesta de emergencia.
Pero la recopilación de datos LiDAR es solo el comienzo. El valor real proviene de convertir esos datos en algo útil. Ahí es donde entra la clasificación.
Las nubes de punto LIDAR sin procesar son esencialmente datos espaciales no estructurados. Cada punto marca una ubicación en el espacio, pero no ofrece contexto por sí solo. ¿Es parte de un cable, un árbol o el suelo? Sin clasificación, no hay forma de saberlo. La clasificación asigna significado a estos puntos etiquetándolos de acuerdo con lo que representan, transformando los datos sin procesar en información procesable.
Para los servicios eléctricos, este proceso es esencial. Permite el manejo de la vegetación al identificar el crecimiento que está invadiendo las líneas eléctricas antes de convertirse en un peligro. Admite la inspección de activos ayudando a monitorear las condiciones como la caída de alambre, la inclinación del poste o la degradación del equipo. Asegura el cumplimiento y la seguridad al verificar que la infraestructura cumple con las autorizaciones regulatorias requeridas. Ayuda al modelado de desastres mediante la identificación de posibles zonas de riesgo para incendios forestales, inundaciones o tormentas. Y guía las actualizaciones del sistema informando el diseño de una nueva infraestructura o la expansión de las redes existentes.
En resumen, sin clasificación, incluso los datos LIDAR de la más alta resolución siguen siendo inutilizables. Real Insight solo surge cuando esta nube de puntos está organizada, etiquetada y entendida.
Los métodos tradicionales ya no son suficientes
Históricamente, la clasificación se ha basado en sistemas basados en reglas, modelos estadísticos y flujos de trabajo manuales. Los analistas aplicarían filtros, herramientas de segmentación y juicio humano para distinguir entre las características.
Si bien este enfoque puede funcionar en contextos limitados, como áreas pequeñas, planas o escasamente pobladas, se descompone a escala. Los conjuntos de datos LIDAR de hoy pueden cubrir cientos de millas cuadradas e incluir miles de millones de puntos. Clasificar manualmente ese volumen de datos no solo es intensivo en el trabajo; Es el costo prohibitivo. Incluso los enfoques semiautomicados a menudo requieren una revisión y correcciones extensas, especialmente en terreno complejo.
Las utilidades están llegando al techo de lo que pueden ofrecer los métodos de clasificación tradicionales. Ingrese la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial, particularmente el aprendizaje profundo, ha transformado fundamentalmente cómo se interpretan los datos LiDAR. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, los modelos de IA aprenden de ejemplos, reconociendo patrones en conjuntos de datos masivos y clasificando automáticamente puntos con una precisión notable.
Una de las fortalezas clave del aprendizaje profundo es su capacidad para distinguir entre formas similares, como diferenciar los cables de las ramas cercanas. También puede detectar componentes de infraestructura pequeños o parcialmente oscurecidos que podrían perderse mediante métodos manuales. Estos modelos se adaptan a una amplia gama de entornos sin requerir una reprogramación significativa, lo que los hace flexibles en diversas redes de terrenos y servicios públicos. Lo más importante es que escalan sin esfuerzo: procesar conjuntos de datos masivos en horas en lugar de semanas.
Para los servicios públicos, el impacto es significativo: análisis más rápido, mayor precisión y ideas más confiables con menos dependencia de la intervención humana.
Seleccionando las herramientas correctas
No todas las herramientas de clasificación LiDAR son iguales. Algunos dependen en gran medida de la automatización y la IA, mientras que otros aún dependen de flujos de trabajo manuales o semiautomicados. Elegir la solución correcta depende de las necesidades del proyecto: la escala de los datos, la complejidad del paisaje y el nivel de precisión requerido.
Las herramientas basadas en IA ofrecen la ventaja de la velocidad y la escalabilidad. Muchos pueden clasificar automáticamente elementos clave, como tierra, vegetación, cables y postes, en extensos conjuntos de datos. Las herramientas más avanzadas incluyen capacidades de extracción de características que permiten a los servicios públicos profundizar, modelar autorizaciones, detectar anomalías o evaluar la degradación con el tiempo.
Dicho esto, las herramientas totalmente automatizadas no son perfectas. Los entornos complejos o abarrotados pueden tropezar incluso con los mejores algoritmos. Por esta razón, los flujos de trabajo híbridos, donde la IA maneja la mayor parte del trabajo y los expertos humanos intervienen para ajustar, siguen siendo el enfoque más efectivo en muchos casos.
Otras características críticas a buscar incluyen herramientas robustas de QA/QC para marcar inconsistencias, herramientas de visualización para revisar la clasificación en 3D e integración perfecta con los sistemas de gestión de activos y SIG existentes.
A pesar de su promesa, la clasificación basada en la IA no es sin obstáculos. Una de las mayores es la necesidad de datos de entrenamiento: mucho, etiquetado con precisión. La creación de conjuntos de datos de alta calidad específicos para la infraestructura de servicios públicos es costoso y costoso.
Otra limitación es la generalización. Un modelo entrenado en un entorno urbano podría funcionar mal en una región boscosa o montañosa. Los modelos de reentrenamiento para diferentes geografías a menudo requieren experiencia especializada.
Además, algunas características, como tipos de infraestructura raros o condiciones de daño inusual, aún requieren identificación manual o soluciones de software personalizadas. Si bien las herramientas de IA de propósito general se están volviendo más accesibles, los desafíos específicos de los servicios públicos aún exigen enfoques personalizados.
Y sin embargo, el progreso continúa. Los flujos de trabajo modernos ahora incluyen alineación y registro automatizado de la nube de puntos, reduciendo significativamente el tiempo de configuración. Los modelos AI se pueden actualizar dinámicamente a medida que se recopilan nuevos datos, evitando la necesidad de reprocesar conjuntos de datos completos. Muchas herramientas también incluyen QA/QC incorporado que marcan automáticamente atípicos o inconsistencias para su revisión.
El resultado: clasificación más limpia, más rápida y más confiable, con menos cuellos de botella.
Mirando hacia el futuro: ¿Qué sigue para AI+LiDAR en servicios públicos?
El futuro de LiDAR de grado utilidad está estrechamente vinculado a los avances en la IA. A medida que los modelos se vuelven más sofisticados y las herramientas más intuitivas, la clasificación cambiará de una tarea manual a una parte perfecta de la tubería de datos.
Las capacidades emergentes ya están en el horizonte. El modelado predictivo, por ejemplo, utilizará datos históricos de LiDAR para pronosticar el crecimiento de la vegetación, detectar signos tempranos de fatiga de infraestructura o evaluar el cambio de riesgo de incendio. La clasificación en tiempo real, impulsada por el procesamiento de borde en drones o dispositivos móviles, permitirá a los servicios públicos tomar decisiones de campo más rápidas sin esperar el procesamiento central.
Igualmente importantes, los datos LIDAR se integran cada vez más con sistemas de activos más amplios: plataformas SIG, herramientas de inspección y bases de datos de mantenimiento, creando una visión unificada de la infraestructura que admite la gestión proactiva.
A medida que los costos caen y las herramientas maduran, estas capacidades no se limitarán a los servicios públicos más grandes. Las cooperativas más pequeñas, los proveedores municipales y los operadores regionales obtendrán acceso a las mismas herramientas, nivelando el campo de juego y acelerando la modernización de la red en todos los ámbitos.
La clasificación LiDAR con AI ya no es una novedad de alta tecnología, se está convirtiendo rápidamente en un componente crítico de las operaciones de utilidad modernas. Enfrentados con la infraestructura de envejecimiento, el aumento de las amenazas ambientales y los presupuestos de ajuste, los servicios públicos necesitan herramientas más inteligentes para gestionar los activos y mitigar el riesgo.
Con una clasificación inteligente escalable, las empresas de servicios públicos pueden ir más allá del mantenimiento reactivo y a la toma de decisiones predictivas basadas en datos. Los beneficios son claros: confiabilidad mejorada, respuesta de emergencia más rápida, operaciones más seguras y costos generales más bajos.
Esta no es solo una mejor manera de analizar los datos: es una forma más inteligente de construir y operar la cuadrícula.
