Renfe ha adjudicado a Innova-tsn el desarrollo de un sistema predictivo basado en inteligencia artificial para prevenir actos vandálicos con grafitis en su red ferroviaria. La propuesta ha sido seleccionada dentro del primer Concurso de Proyectos de Inteligencia Artificial lanzado por el operador ferroviario, con el objetivo de aplicar la analítica avanzada a desafíos operativos recurrentes.
El proyecto se centrará en mitigar el impacto económico y logístico de los ataques con grafitis, que en 2024 supusieron para Renfe un coste superior a los 11 millones de euros. Esta cifra incluye gastos de limpieza, reparación, indisponibilidad del material rodante y perjuicios reputacionales, lo que ha llevado a priorizar estrategias preventivas frente a los enfoques reactivos tradicionales.
Un modelo predictivo basado en datos y variables contextuales
La solución propuesta por Innova-tsn se estructura en tres pilares: análisis histórico de incidentes, modelado horario-espacial del riesgo y emisión de alertas anticipadas. El sistema procesará datos sobre ubicación, hora, tipo de ataque y factores externos como meteorología o eventos públicos para identificar patrones y generar predicciones con una antelación mínima de dos horas.
Este modelo permitirá generar mapas de calor del riesgo ajustados en tiempo real, optimizar los recursos de vigilancia mediante planificación dinámica y reducir la exposición de los activos ferroviarios a acciones vandálicas. Además, en una fase posterior, se incorporarán capacidades de visión artificial sobre las cámaras ya instaladas en las instalaciones críticas.
Implantación progresiva en infraestructuras clave
La primera fase del proyecto contempla la construcción de una infraestructura cloud segura, la integración de datos históricos y operativos, el entrenamiento de los modelos predictivos y el despliegue de un panel de control para el personal de seguridad en cocheras piloto con alta incidencia de grafitis.
El piloto estará orientado a validar varios indicadores de rendimiento, como la reducción del número de incidentes en un 20 %, la emisión de alertas anticipadas en al menos el 50 % de los casos y un ahorro anual estimado de 150.000 euros en costes asociados. También se evaluará el grado de utilidad del sistema para los equipos de vigilancia, con el objetivo de alcanzar niveles de satisfacción del 80 %.
Un problema operativo con implicaciones transversales
El vandalismo con grafitis afecta no solo al material rodante, sino también a estaciones, túneles y cocheras. En los últimos años, algunas acciones han incorporado tácticas organizadas, como el uso del freno de emergencia (“palancazo”), lo que ha incrementado la complejidad del problema y la necesidad de una respuesta integrada entre las áreas de seguridad, operaciones y mantenimiento.
Ante esta situación, el Laboratorio de IA de Renfe diseñó un reto orientado a explorar soluciones capaces de anticipar los ataques, optimizar la asignación de rondas de vigilancia y escalar conforme a las necesidades operativas y normativas. La propuesta de Innova-tsn ha sido seleccionada por su capacidad de implementación progresiva, su enfoque explicable y su alineación con los estándares de seguridad requeridos.
Perspectivas de ampliación
Finalizado el piloto, Renfe evaluará la posibilidad de extender el sistema a otras zonas geográficas y de reforzar su funcionalidad con análisis en tiempo real a partir de cámaras de vigilancia. La compañía busca así avanzar en un modelo de gestión de infraestructuras más proactivo, capaz de reducir costes operativos y minimizar interrupciones del servicio derivadas de actos vandálicos.
Capacidades técnicas de Innova-tsn en analítica avanzada
Innova-tsn, fundada en 2004 y con sede en Madrid, cuenta con una trayectoria consolidada en el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial, analítica de datos y despliegue de plataformas cloud. La consultora ofrece servicios de diseño, integración y mantenimiento de sistemas end-to-end, con presencia en España, Reino Unido y América Latina.
En el ámbito ferroviario, sus capacidades se centran en el procesamiento masivo de datos, la modelización de patrones complejos y la construcción de arquitecturas modulares escalables, lo que ha sido determinante para la adjudicación del reto lanzado por Renfe.
Declaraciones institucionales
Begoña Vega, responsable del área de Modelos y Aplicaciones de IA de Innova-tsn, ha afirmado que “el proyecto combina analítica avanzada e inteligencia artificial en un contexto de alto impacto operativo, donde anticipar el riesgo puede traducirse en mejoras significativas para el servicio y la eficiencia de los recursos”.
La colaboración entre ambas entidades se articula en el marco de iniciativas de innovación abierta que buscan modernizar la gestión ferroviaria a través de herramientas digitales, basadas en datos y orientadas a la prevención de incidencias críticas.
