Inteligencia Artificial para Prevenir Tragedias Ferroviarias

El reciente accidente ferroviario en Adamuz (Córdoba), ocurrido el pasado 18 de enero de 2026, ha conmocionado a España. El descarrilamiento de un tren Iryo que cubría la ruta Málaga-Madrid, cuyos tres últimos vagones invadieron la vía contigua colisionando con un tren Alvia de Renfe que se dirigía a Huelva, se ha saldado con 45 víctimas mortales y más de 120 heridos. El informe preliminar de la Comisión de Investigación de Accidentes Ferroviarios (CIAF), publicado el 23 de enero, plantea como hipótesis principal que el carril estaba fracturado antes del paso del tren Iryo, detectándose muescas compatibles con un impacto en la cabeza del carril roto en las ruedas de varios coches del convoy siniestrado. La investigación continúa para determinar las causas de la rotura del carril, sin descartar ninguna hipótesis. Este ha sido el primer accidente mortal de la alta velocidad española en sus más de 32 años de historia.

Este tipo de accidentes nos confronta con una pregunta inevitable: ¿podría la tecnología, y más específicamente la inteligencia artificial, ayudar en la prevención de este tipo de catástrofes?

El Ejemplo Japonés: 60 Años sin Víctimas Mortales

Mientras España lidia con las consecuencias de este accidente, Japón mantiene un récord extraordinario: cero muertes de pasajeros por accidentes ferroviarios en sus trenes de alta velocidad Shinkansen durante 60 años consecutivos, tras transportar más de 10.000 millones de pasajeros.

Este logro no es fruto del azar, sino de una inversión sostenida en tecnología y seguridad. Los operadores ferroviarios japoneses —JR Central, JR East, JR Kyushu y JR West— invierten más de 200.000 millones de yenes anuales en infraestructura de seguridad, destinando recursos significativos a plataformas de inteligencia artificial, algoritmos de visión por computadora basados en deep learning y sistemas integrados de monitoreo continuo.

Inspección Inteligente de Vías: Del Ojo Humano al Algoritmo Preciso

El Problema del Mantenimiento Tradicional

Las inspecciones tradicionales de vías férreas dependen en gran medida de revisiones visuales periódicas realizadas por personal especializado, a menudo durante la noche para no interrumpir el servicio. Este método presenta limitaciones evidentes:

Fatiga humana: Los inspectores pueden pasar por alto defectos sutiles tras horas de revisión
Frecuencia limitada: Las inspecciones periódicas dejan ventanas temporales sin supervisión
Condiciones adversas: La lluvia, poca luz o el desgaste físico dificultan la detección de anomalías
Costes para la administración: que además aumenta significativamente con el número de kilómetros de alta velocidad, instalaciones que requieren una revisión más exhaustiva.

La Solución: Visión por Computadora en Tiempo Real

En 2023, JR Kyushu implementó un sistema revolucionario en colaboración con Tokyo Artisan Intelligence (TAI) que automatiza completamente la inspección de vías ferroviarias mediante inteligencia artificial.

El sistema utiliza hardware especializado denominado SEASIDE-R5 (basado en FPGA), que permite procesamiento en tiempo real. Las cámaras de alta velocidad capturan datos a múltiples resoluciones incluso en condiciones variables de iluminación, mientras que el procesamiento ultrarrápido con latencia inferior a 30 milisegundos permite análisis instantáneo. Los algoritmos de deep learning basados en YOLOv5 con segmentación semántica garantizan una detección precisa de anomalías.

Los resultados son extraordinarios. El sistema alcanza una precisión del 91% en detección de defectos, con una exhaustividad (recall) del 90% (capacidad de identificar todos los defectos existentes) y un mAP del 92% (precisión media en clasificación), métricas que superan ampliamente las capacidades humanas. Detecta automáticamente pernos sueltos, grietas superficiales, deformaciones de carril y obstáculos en la vía, incluso en condiciones que históricamente generaban falsos positivos, como superficies mojadas que reflejan luz.

Del Tren Especializado al Monitoreo Continuo

Durante décadas, Japón utilizó el famoso «Doctor Yellow», un tren de diagnóstico pintado de amarillo que inspeccionaba las vías cada 10 días. En enero de 2025, JR Central retiró definitivamente este tren tras 24 años de servicio, reemplazándolo con algo mucho más sofisticado: sistemas de inspección AI integrados directamente en trenes comerciales.

Los nuevos trenes N700S que operan a velocidades de hasta 285 km/h llevan incorporados sensores y algoritmos que inspeccionan continuamente la infraestructura durante el servicio regular. Este cambio revolucionario permite realizar inspecciones múltiples diarias en lugar de cada 10 días, sin interrupciones del servicio comercial. La cobertura geográfica se multiplica exponencialmente, ya que cada tren que pasa funciona como un inspector autónomo, permitiendo la detección temprana de anomalías antes de que se conviertan en fallos críticos.

Más Allá de las Vías: Monitoreo Integral de Infraestructura

Inspección de Catenarias a Alta Velocidad

JR Central desarrolló un sistema pionero para inspeccionar las catenarias (cables aéreos que suministran electricidad a los trenes) mientras los trenes operan a velocidad comercial de 285 km/h.

El sistema combina cámaras de línea y escáneres láser para captura de imágenes tridimensionales, complementadas con iluminación infrarroja cercana (NIR) que garantiza imágenes de calidad independientemente de la hora del día. El análisis mediante inteligencia artificial detecta en tiempo real defectos en cables, postes y sistemas de suspensión, transmitiendo inmediatamente los datos a centros de mantenimiento para respuesta rápida.

Tren N700S. Foto: MaedaAkihiko, CC BY-SA 4.0

La implementación completa está prevista para 2027, cuando 17 trenes N700S estarán equipados con estos sistemas, complementando la flota de 76 unidades existentes.

Detección Temprana de Terremotos

Japón experimenta más de 1.500 terremotos anuales, por lo que la seguridad ferroviaria debe considerar este riesgo constante. El sistema UrEDAS (Urgent Earthquake Detection and Alarm System) ha sido crucial: durante el terremoto de magnitud 8.9 del 11 de marzo de 2011, detectó el evento 12-15 segundos antes de que llegara la onda sísmica principal, activando automáticamente el frenado de emergencia en 33 trenes. No hubo víctimas mortales.

En mayo de 2025, JR East implementó mejoras significativas al sistema UrEDAS, reduciendo el tiempo de reacción de 3.9 a 1.3 segundos (una mejora del 66%). Esto permite que la distancia de frenado de un Shinkansen a 320 km/h se acorte 230 metros. Las mejoras se basan en arquitecturas híbridas CNN-Transformer que combinan redes neuronales convolucionales con transformers para predecir con mayor precisión tanto la magnitud como la aceleración del suelo.

Robótica para Mantenimiento de Alto Riesgo

Complementando los sistemas de detección AI, JR West implementa robots humanoides gigantes de 12 metros de altura para tareas de mantenimiento peligrosas. Estos robots, operados de forma telerobótica mediante realidad aumentada, cuentan con brazos capaces de manejar objetos hasta 40 kg y realizar funciones como poda de ramas sobre vías, pintura de estructuras y reemplazo de equipos de señalización. El sistema ha demostrado reducir los accidentes laborales por caídas y descargas eléctricas en aproximadamente un 30%.

Robot para tareas de mantenimiento en Japón

La Tecnología como Pilar de los Servicios Públicos

El caso japonés demuestra que la adopción de inteligencia artificial en infraestructuras críticas no es un lujo tecnológico, sino una necesidad estratégica con impacto directo en dos dimensiones fundamentales.

Por un lado, la reducción de costes operacionales es significativa: hasta un 30% de ahorro en mantenimiento mediante predicción de fallos, reducción del 30% en personal requerido para inspección manual, y optimización energética con 10% menos de subestaciones necesarias, lo que reduce las emisiones de CO₂ en 10.000 toneladas anuales.

Por otro lado, el incremento exponencial de la seguridad resulta aún más relevante. Las inspecciones continuas reemplazan el modelo de revisiones periódicas, con una precisión de 91-96% que supera las limitaciones de percepción humana. El sistema detecta anomalías de forma preventiva antes de que provoquen accidentes, con latencias de procesamiento de apenas 30 milisegundos que permiten generar alertas en tiempo real.

Una Llamada a la Acción para España

El accidente de Adamuz nos recuerda que el mantenimiento ferroviario no puede seguir dependiendo exclusivamente de métodos tradicionales. España, con su extensa red de alta velocidad (la más larga de Europa con cerca de 4.000 kilómetros), necesita modernizar sus sistemas de inspección.

No se trata de reemplazar completamente el factor humano, sino de aumentar sus capacidades mediante tecnología que detecte lo que el ojo humano no puede ver, monitoree continuamente lo que antes solo se revisaba periódicamente, y anticipe problemas antes de que se conviertan en tragedias.

La inteligencia artificial aplicada a la seguridad ferroviaria no es ciencia ficción ni un experimento académico: es una realidad operativa implantada y probada en Japón con resultados cuantificables que hablan por sí mismos.

Invertir en IA para infraestructuras ferroviarias es invertir en vidas humanas. La pregunta no es si podemos permitirnos implementar estas tecnologías, sino si podemos permitirnos no hacerlo.

Desde ColoqIALab, creemos en la aplicación práctica de la inteligencia artificial para resolver problemas reales que afectan a nuestra sociedad. La seguridad en el transporte público es uno de esos ámbitos donde la tecnología puede —y debe— marcar la diferencia.