PROGRAMA PILOTO
Aerial Intelligence para apoyar la inspección visual de estructuras
Un programa piloto con captura mediante drones, modelos 3D, revisión en línea y detección asistida por inteligencia artificial (IA) para apoyar inspecciones más seguras, trazables y colaborativas.
RESUMEN EJECUTIVO
Programa piloto para evaluar cómo Aerial Intelligence puede apoyar los procesos de inspección visual de estructuras
Aleatica y 33Visual desarrollaron un programa piloto para evaluar cómo Aerial Intelligence puede apoyar los procesos de inspección visual de estructuras mediante drones, imágenes de alta resolución, modelos 3D, gemelos digitales a través de una plataforma tecnológica y detección asistida por IA.
El piloto se ejecutó del 5 al 7 de noviembre de 2025 en dos activos seleccionados por Aleatica: Enlace AIFA y Viaducto Bicentenario.
El objetivo fue probar el workflow, procesamiento, revisión en gNext y detección asistida por IA bajo condiciones reales de operación, documentando tanto los resultados obtenidos como las limitaciones observadas.
Dentro de las especificaciones se solicitó una resolución que permitiera captar grietas de .4mm, mismo que se cumplió.
Los entregables incluyeron: un PDF preliminar de resultados del componente de segmentación y análisis por IA; vistas ortorectificadas en formato TIFF; archivos DXF para revisión técnica y documentación; archivos CSV con cuantificaciones por tipo de posible deterioro; imágenes originales y capas de detección asistida; así como el modelo y entorno de revisión en gNext.
MARCO DE REFERENCIA
Manual de inspección Aleatica
Este piloto sigue los lineamientos de inspección de Aleatica:
Poder ver
Mejorar el acceso visual a elementos complejos o difíciles de alcanzar.
Saber ver
Apoyar la revisión experta con imágenes organizadas, contexto del modelo y ubicación de hallazgos.
Saber lo que se quiere ver
Planear la captura alrededor de elementos definidos, prioridades de inspección y necesidades de revisión.
ALCANCE DEL PILOTO
Objetivo
Evaluar calidad visual, viabilidad operativa, revisión en gNext, generación de modelos, exportación de resultados y apoyo de hallazgos mediante AI.
Enlace AIFA
Un vano de aproximadamente 57 metros por 11 metros, inspeccionado durante el día.
Viaducto Bicentenario
Dos vanos de aproximadamente 80 metros cada uno, con comparación de captura diurna y nocturna.
Captura en campo
La captura mediante drones puede ayudar a documentar condiciones visibles de la estructura desde ángulos difíciles, reduciendo la necesidad de acceso físico inmediato en zonas seleccionadas.
Protocolos de seguridad 33Visual
Planeación integral de seguridad previa a cada operación
Cumplimiento con regulaciones operativas de FAA (EE.UU.) y AFAC (México)
Cobertura activa de seguros de responsabilidad civil y accidentes en todos los vuelos
Inspección completa de drones, baterías, hélices y equipo antes de cada vuelo
Operadores de drones certificados y capacitados en seguridad operacional
Cumplimiento de EPP para todo el personal en campo
Monitoreo continuo de condiciones climáticas y riesgos ambientales
Zonas controladas de despegue y aterrizaje
Procedimientos estrictos de operación bajo VLOS (Visual Line of Sight)
Registro de vuelo y documentación operativa en tiempo real
Protocolos de respuesta a emergencias y aterrizajes controlados ante eventos inesperados
Suspensión segura de operaciones ante condiciones climáticas o riesgos no seguros
Coordinación con equipos de seguridad del cliente y personal en sitio
Enfoque de cero concesiones en seguridad operacional y gestión de riesgos
Workflow del piloto
01.
Planeación del flujo de captura
Revisión de activos, restricciones de acceso, seguridad, lógica de vuelo, obstrucciones, condiciones de vegetación y objetivos de inspección, permisos
02.
Captura de datos visuales
Captura de imágenes de alta resolución, video y cobertura de elementos estructurales mediante UAV.
03.
Procesamiento de modelos y evidencia
Generación de modelos 3D, gemelos digitales, conjuntos de imágenes organizadas y paquetes de evidencia listos para revisión.
04.
Revisión y validación en plataforma tecnológica (gNext)
Uso de gNext para navegar el modelo, localizar hallazgos, revisar imágenes y apoyar la validación técnica. Activación del modulo de inteligencia artifical
05.
Exportado de resultados
Generación de archivos de soporte para revisión, incluyendo reporte PDF preliminar, vistas ortorectificadas TIFFs, DXFs y CSVs de cuantificación.
Plataforma tecnológica
gNext
La plataforma gNext convierte los datos capturados en un entorno colaborativo de revisión.
Centraliza evidencia visual, navegación del modelo, hallazgos, comentarios, contexto de revisión para los equipos técnicos de Aleatica y entrega reportes.
El valor no está solamente en capturar imágenes, sino en poder ubicar, revisar, comparar y documentar condiciones visibles dentro de un entorno organizado.
RESULTADOS GENERADOS
El piloto produjo un paquete de resultados
El piloto produjo un paquete de resultados orientado a revisión técnica y validación posterior por especialistas.
Los entregables generados incluyeron:
PDF preliminar de resultados con un componente de segmentación y análisis por Inteligencia Artificial
Vistas ortorectificadas
Archivos DXF para revisión técnica y documentación
Archivos CSV con cuantificaciones por tipo de posible deterioro
Imágenes originales y capas de detección asistida
Modelo y entorno de revisión en gNext
Se capturaron un total de 3,500 imágenes para la Interconexión AIFA
Se capturaron un total de 2,800 imágenes en el día y 2,500 en la noche para el Viaducto Bicentenario
En las capturas de día se logró alcanzar la resolución necesaria para detectar grietas de hasta 0.4 mm
Estos resultados no deben interpretarse como conclusiones finales de inspección. Funcionan como una capa de evidencia y análisis preliminar que debe ser revisada y validada por SMEs - Subject Matter Experts.
Lecciones aprendidas
01.
Un scouting previo mejora la planeación
Una visita inicial de reconocimiento permite identificar obstrucciones, zonas de sombra, árboles, accesos, puntos de despegue, restricciones de seguridad y áreas donde el drone no podrá capturar información suficiente.
02.
Captura nocturna vs captura diurna
La captura fotogramétrica con drone realizada durante el día permite obtener imágenes de alta resolución y mejor definición superficial. La luz natural favorece la nitidez, el contraste y la calidad de textura necesarias para identificar grietas finas, desprendimientos y otros detalles críticos dentro del modelo digital.
Aunque las operaciones nocturnas pueden ser útiles para documentación general o ciertas condiciones operativas, la resolución y calidad visual normalmente no son suficientes para garantizar una detección confiable de grietas del orden de 0.4 mm, especialmente en elementos de concreto o superficies con variaciones de iluminación.
03.
La preparación física del sitio importa
En algunos casos, la poda o despeje controlado de árboles y vegetación puede mejorar significativamente la visibilidad de elementos estructurales, especialmente en columnas, apoyos, cabezales y zonas inferiores del tablero.
04.
Una base fotogramétrica y modelo previa ayudaría al flujo
Generar primero una base fotogramétrica amplia puede mejorar la comprensión espacial de la estructura antes de producir modelos más específicos por elemento o zona.
05.
Los resultados de AI necesitan validación técnica
La inteligencia artificial puede acelerar la identificación de posibles indicios visuales, pero no es infalible. Los falsos positivos, omisiones o interpretaciones incorrectas deben filtrarse mediante revisión experta.
06.
La nomenclatura y los entregables deben estandarizarse
Para escalar el flujo, será necesario definir estándares claros de nomenclatura, estructura de carpetas, formatos de exportación, criterios de cuantificación y responsabilidades de revisión.
07.
Se puede desarrollar una salida de reporte estandarizada
Se puede desarrollar, en conjunto con gNext, un módulo de reportes estandarizados que entregue los resultados de IA alineados con la normatividad de Aleatica y/o estándares gubernamentales, incorporando clasificaciones y criterios de evaluación basados en dichos lineamientos.
Siguientes pasos
33Visual puede apoyar a Aleatica en una segunda fase enfocada en validar la metodología en más estructuras, mejorar los protocolos de captura, estandarizar entregables, administrar gNext y documentar un flujo repetible que pueda ser revisado por SMEs y equipos técnicos internos.
01.
Probar estructuras adicionales
Aplicar el flujo en diferentes tipologías de puente, condiciones de acceso y escenarios de inspección.
02.
Definir estándares de captura
Establecer requisitos de calidad de imagen, distancia, cobertura, nomenclatura y documentación.
03.
Validar flujos en gNext
Confirmar cómo los equipos técnicos de Aleatica revisan, comentan, clasifican y utilizan la evidencia.
04.
Construir el programa escalable
Desarrollar metodología, capacitación, mantenimiento de plataforma y modelo de soporte continuo.
El valor del piloto estuvo en transformar el acceso visual a la estructura en evidencia organizada, revisable y trazable.
En puentes y viaductos, la calidad de la captura depende de múltiples condiciones: restricciones de acceso visual, obstrucciones físicas, vegetación, iluminación variable y zonas donde la geometría del activo limita lo que puede documentarse con suficiente claridad.
El piloto permitió identificar estas condiciones y definir mejores criterios de preparación para futuras capturas, desde el reconocimiento previo del sitio hasta la planeación de ángulos, rutas y prioridades de documentación.
1. Inteligencia artificial
La detección asistida por IA apoya la revisión, no decide.
La inteligencia artificial puede ayudar a identificar posibles indicios visuales, pero los resultados pueden incluir errores, omisiones o falsas detecciones.
Cada resultado debe revisarse contra la imagen original y validarse por especialistas antes de utilizarse como base para decisiones de mantenimiento, seguridad, operación o cumplimiento.
2. La inteligencia artificial requiere:
Revisión contra la imagen original, interpretación contextual, filtrado de falsos positivos, validación técnica calificada y revisión por SMEs — Subject Matter Experts / especialistas técnicos en la materia.
3. 33Visual no sustituye:
A los ingenieros estructurales, conclusiones formales de inspección, dictámenes técnicos certificados, criterios técnicos de Aleatica, validación experta de hallazgos o decisiones de mantenimiento, operación o seguridad.
4. Sobre la entrega
Como parte del paquete se generaron resultados en PDF, TIFF, DXF y CSV. Estos archivos ayudan a organizar la revisión, documentación y trazabilidad de posibles hallazgos, pero no sustituyen el análisis técnico especializado.
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