{"id":553609,"date":"2024-01-22T10:54:55","date_gmt":"2024-01-22T09:54:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/?p=553609"},"modified":"2025-03-11T08:26:11","modified_gmt":"2025-03-11T07:26:11","slug":"solucion-de-deep-learning-para-la-inspeccion-de-redes-electricas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/investigacion\/perspectivas-de-expertos\/solucion-de-deep-learning-para-la-inspeccion-de-redes-electricas\/","title":{"rendered":"Soluci\u00f3n de Deep Learning para\u00a0la inspecci\u00f3n de redes el\u00e9ctricas\u00a0"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>Soluci\u00f3n de Deep Learning para la inspecci\u00f3n de redes el\u00e9ctricas\u00a0<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/MG_3564-e1705666283678.jpg?w=200&amp;quality=10\" alt=\"\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Marcos Fern\u00e1ndez Mart\u00edn<\/h5><h5 class=\"blog-date\">22 de enero de 2024<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"\/wp-content\/themes\/capgemini2020\/assets\/images\/capgemini-engineering-white.svg\" alt=\"capgemini-engineering\"\/><\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/?p=982898\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-tw\"><a href=\"https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/www.capgemini.com\/?p=982898&amp;text=\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-tw\"><\/i><span class=\"sr-only\">Twitter<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/shareArticle?url=https:\/\/www.capgemini.com\/?p=982898&amp;text=\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-que-tienen-en-comun-las-redes-electricas-y-las-botellas-de-vidrio\">\u00bfQu\u00e9 tienen en com\u00fan las redes el\u00e9ctricas y las botellas de vidrio?<\/h3>\n\n\n\n<p>Las redes el\u00e9ctricas son la columna vertebral de nuestra sociedad y suministran energ\u00eda a instalaciones esenciales como hospitales, f\u00e1bricas y escuelas. Tambi\u00e9n son responsables de mantener Internet en funcionamiento y permitir actividades cotidianas que de otro modo ser\u00edan imposibles. Estas redes constan de una variedad de dispositivos e infraestructura, que requieren inspecciones peri\u00f3dicas para garantizar su correcto funcionamiento.<\/p>\n\n\n\n<p>Las empresas propietarias de estas redes invierten una cantidad significativa de tiempo y dinero para garantizar su fiabilidad y eficacia. Las inspecciones son cruciales, ya que en caso de que la red experimente alg\u00fan fallo podr\u00eda provocar incendios y representar una amenaza para las personas, los animales y los equipos.<\/p>\n\n\n\n<p>Hist\u00f3ricamente, la inspecci\u00f3n de subestaciones, torres el\u00e9ctricas y conductores ha sido una tarea que requiere un considerable esfuerzo por parte de la mano de obra y que a menudo tarda meses en completarse. Este enfoque manual tiene capacidades limitadas para predecir problemas potenciales y no permite un monitoreo r\u00e1pido y eficiente del estado de la red. Los equipos de inspecci\u00f3n han dependido de drones o helic\u00f3pteros para capturar millones de im\u00e1genes, que posteriormente inspeccionan manualmente con el fin de generar informes.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"772\" height=\"433\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image.png?w=772\" alt=\"Anomal\u00edas en activos el\u00e9ctricos\" class=\"wp-image-553586\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image.png 772w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image.png?resize=300,168 300w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image.png?resize=768,431 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 772px) 100vw, 772px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Prueba 1: Anomal\u00edas seleccionadas en activos el\u00e9ctricos<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Otras industrias afrontan desaf\u00edos similares. Podemos tomar como ejemplo el de una empresa de alimentaci\u00f3n que incurr\u00eda en p\u00e9rdidas significativas al remunerar a los clientes por devoluciones de envases de vidrio, incluso cuando la cantidad real de botellas en pal\u00e9s era menor que la indicada en la orden de devoluci\u00f3n. Realizar inspecciones visuales a cargo del personal result\u00f3 ser inviable y costoso, dado que hab\u00eda que examinar a diario cientos de pal\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-dificultades-con-la-vision-por-ordenador-y-cautela-con-la-ia\">Dificultades con la visi\u00f3n por ordenador y cautela con la IA<\/h4>\n\n\n\n<p>En Capgemini hemos dedicado una cantidad significativa de tiempo a generar ideas e implementar t\u00e9cnicas y algoritmos avanzados de visi\u00f3n por computador e IA para abordar diversos y heterog\u00e9neos problemas de la red el\u00e9ctrica. Estos incluyen desde la detecci\u00f3n de anomal\u00edas como la corrosi\u00f3n en torres de energ\u00eda, hasta el crecimiento de vegetaci\u00f3n y aisladores rotos. En algunos casos utilizando aprendizaje autom\u00e1tico, pero r\u00e1pidamente nos d\u00e1bamos cuenta de que el ajuste fino de estas soluciones podr\u00eda llevar meses o incluso a\u00f1os. Adem\u00e1s, estas soluciones no se adaptaban a entornos cambiantes y carec\u00edan de flexibilidad y escalabilidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, nuestro optimismo se renov\u00f3 cuando surgi\u00f3 el Deep Learning, pod\u00edamos aplicar el aprendizaje profundo para analizar cientos de im\u00e1genes e identificar anomal\u00edas en torres el\u00e9ctricas y conductores.<\/p>\n\n\n\n<p>Dise\u00f1ar e implementar el modelo correcto es una tarea desafiante, que requiere la experiencia de especialistas en varios dominios. Es preciso ense\u00f1ar a la inteligencia artificial (IA) a detectar anomal\u00edas, entren\u00e1ndola, para lo que se precisa entre miles y millones de im\u00e1genes con defectos; por suerte, las redes el\u00e9ctricas nos proveen de suficientes datos para ello, aunque en cantidades m\u00e1s reducidas, lo que afectaba al rendimiento de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, en la vida real, para una soluci\u00f3n en producci\u00f3n, la m\u00e9trica clave para el desempe\u00f1o de la IA no es el cumplir con un determinado valor de un indicador de exactitud en s\u00ed, sino c\u00f3mo se ajusta eficazmente a nuestro objetivo final. Esto incluye factores como la velocidad, la confiabilidad en la detecci\u00f3n de anomal\u00edas de la red y la eficiencia en comparaci\u00f3n con el an\u00e1lisis humano. Adem\u00e1s, es fundamental que aqu\u00e9llos que no sean expertos en aprendizaje autom\u00e1tico puedan interpretar y comprender c\u00f3mo funciona la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>El panorama de los datos cambia constantemente, con diferentes regiones y nuevos tipos de activos de red entrando en juego. Para seguir siendo \u00fatil, la IA debe adaptarse r\u00e1pidamente a estos cambios y mejorar continuamente su capacidad para identificar diferentes tipos de anomal\u00edas en las redes.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-estamos-mejorando-las-inspecciones-de-las-redes\">C\u00f3mo estamos mejorando las inspecciones de las redes<\/h4>\n\n\n\n<p>La plataforma LandingLens, de LandingAI, ofrece m\u00faltiples beneficios que pueden potenciar significativamente nuestro logro en este campo. En primer lugar, nos permite entrenar modelos \u201cfundacionales\u201d de manera m\u00e1s eficiente, consiguiendo una precisi\u00f3n inigualable en menos tiempo. Adem\u00e1s, implementar estos modelos es un proceso sencillo. Tambi\u00e9n nos beneficiamos del hecho de que esta plataforma requiere menos im\u00e1genes para el entrenamiento, lo que nos ahorra recursos valiosos. Por otro lado, LandingLens proporciona un entorno \u00f3ptimo para tareas como la manipulaci\u00f3n y la comprensi\u00f3n de im\u00e1genes, la reducci\u00f3n de sesgos, la organizaci\u00f3n de conjuntos de datos y la afinaci\u00f3n de resultados. Con todas estas ventajas, podemos mejorar enormemente nuestros procesos de tratamiento y gesti\u00f3n de las im\u00e1genes como datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Nuestro objetivo es algo m\u00e1s que desarrollar modelos de Deep Learning para detectar anomal\u00edas en l\u00edneas el\u00e9ctricas. Al contrario, es integrar a la perfecci\u00f3n estos modelos en una soluci\u00f3n integral que funcione a la perfecci\u00f3n con otros componentes y sistemas dentro de la empresa. EngiLens, la soluci\u00f3n de Capgemini, no solo aloja estos modelos, sino que tambi\u00e9n orquesta y coordina estos modelos para producir los resultados finales. Incorpora todos los algoritmos, middleware y aplicaciones front-end necesarios para hacer accionable y usable la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Una destacada distribuidora el\u00e9ctrica, nos solicit\u00f3 una prueba de concepto r\u00e1pida para evaluar LandingLens y engiLens. Recibimos una serie de 200 im\u00e1genes que mostraban torres el\u00e9ctrica con defectos en los aisladores y falta de se\u00f1ales de peligro. Captadas desde helic\u00f3pteros, muchas de estas im\u00e1genes adolec\u00edan de la calidad suficiente. Los resultados fueron impresionantes para las se\u00f1ales de peligro y se mostraron prometedores para identificar problemas con los aisladores. Bas\u00e1ndonos en este logro, lanzamos la segunda fase para detectar una variedad de anomal\u00edas, incluidas deficiencias en los elementos de protecci\u00f3n, corrosi\u00f3n, conductores o crecimiento de vegetaci\u00f3n. Para lograr esto, utilizamos un conjunto de dos mil im\u00e1genes. Durante este proceso, nos dimos cuenta de que era necesario realizar varias tareas de preprocesamiento de im\u00e1genes (tama\u00f1os, resoluci\u00f3n, estrategias de zonificaci\u00f3n\u2026). Adem\u00e1s, el empleo de m\u00faltiples modelos de IA especializados en diferentes tipos de defectos, result\u00f3 ser m\u00e1s eficaz. Ah\u00ed es donde destaca engiLens: preprocesamiento, desplegando e integrando los modelos IA, gestionando los conjuntos de im\u00e1genes, ejecutando los an\u00e1lisis mediante los modelos y generando resultados accionables, gracias a su integraci\u00f3n con otras soluciones corporativas. Para poner a prueba engiLens, utilizamos un nuevo conjunto de im\u00e1genes captadas por helic\u00f3ptero, que nuestra IA no hab\u00eda visto nunca antes. Los resultados fueron excepcionales, al lograr sistem\u00e1ticamente rendimientos superiores al 85&nbsp;% en situaciones reales.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"940\" height=\"445\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image_eefb67.png?w=940\" alt=\"\" class=\"wp-image-553587\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image_eefb67.png 940w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image_eefb67.png?resize=300,142 300w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image_eefb67.png?resize=768,364 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 940px) 100vw, 940px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Prueba 2: Etiquetado de discos que faltan en aisladores con LandingLens.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>El resultado es una soluci\u00f3n capaz de recibir im\u00e1genes y devolver informes de anomal\u00edas de las l\u00edneas el\u00e9ctricas para una serie de defectos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" height=\"490\" width=\"1024\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image_41c872.png?w=960\" alt=\"\" class=\"wp-image-553588\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image_41c872.png 1083w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image_41c872.png?resize=300,143 300w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image_41c872.png?resize=768,367 768w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/image_41c872.png?resize=1024,490 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Prueba 3: Los modelos se implementan y ejecutan en nuestra plataforma de detecci\u00f3n de anomal\u00edas para inspecciones visuales automatizadas.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>La inspecci\u00f3n de la infraestructura puede ser una tarea que requiere de una considerable cantidad de tiempo, especialmente cuando se depende de las personas para analizar grandes conjuntos de im\u00e1genes. Sin embargo, la soluci\u00f3n a este problema radica en el uso de tecnolog\u00eda de inteligencia artificial. Hemos realizado avances importantes en este \u00e1mbito y, con el reciente desarrollo de <a href=\"https:\/\/landing.ai\/domain-specific-lvms\/\">un Large Vision Model espec\u00edfico de este dominio<\/a>, esperamos mejorar la precisi\u00f3n y acelerar el desarrollo de tareas de visi\u00f3n posteriores. Nuestro objetivo es contar con un sistema de IA para mediados de 2024, que se encargue de manera aut\u00f3noma de una parte de las inspecciones de esta compa\u00f1\u00eda. Otra parte la seguir\u00e1n realizando personas, para as\u00ed poder comparar los resultados. La mayor\u00eda de las mejoras de la soluci\u00f3n ahora se encuentran en el aspecto de ingenier\u00eda, m\u00e1s que en el campo de la IA. Por suerte, con la ayuda de LandingAI, podemos liberarnos y enfocarnos justo en ese aspecto.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-wrapper-people-slider section section--expert-slider wrapper-people-slider undefined\"><div class=\"container\"><div class=\"content-title\"><h3 data-maxlength=\"34\">Conoce al autor<\/h3><\/div><\/div><div class=\"slider slider-boxed\"><div class=\"container\"><div class=\"slider-window\"><div class=\"slider-list\">\n\t\t<div class=\"slide\">\n\t\t\t<div class=\"box\">\n\t\t\t\t<div class=\"row\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-6 col-lg-4 box-img-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/01\/MG_3564-e1705666283678.jpg\" alt=\"Marcos Fern\u00e1ndez Mart\u00edn\"\/>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-6 col-lg-8 box-inner\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"row title-social-media-header\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 mbl-social-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"social-nav\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Email\" href=\"mailto:marcos.fernandez@capgemini.com\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"mail-ico\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Linkedin\" target=\"_blank\" title=\"Abrir en una nueva ventana\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/marcosfernandez0307\/\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 box-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"box-title\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3 class=\"people-profile-title\">Marcos Fern\u00e1ndez Mart\u00edn<\/h3>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span>Director de Digital Engineering &amp; Software de Capgemini Engineering Espa\u00f1a<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 social-box-container dkt-social-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"social-nav\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Email\" href=\"mailto:marcos.fernandez@capgemini.com\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"mail-ico\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Linkedin\" target=\"_blank\" title=\"Abrir en una nueva ventana\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/marcosfernandez0307\/\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"slider-nav\"><button class=\"slider-prev inactive\" aria-label=\"Anterior\" tabindex=\"-1\"><\/button><ul class=\"slider-paginator\"><\/ul><button class=\"slider-next\" aria-label=\"Siguiente\"><\/button><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inspecci\u00f3n de la infraestructura puede ser una tarea que requiere de una considerable cantidad de tiempo. 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