El proyecto Segurtrans tiene como objetivo incrementar el nivel de seguridad global de las terminales de transportes ante acciones críticas deliberadas como explosiones, incendios y ciberataques. El proyecto ayudará a concebir nuevas soluciones constructivas y arquitectónicas que permitan diseñar eficientemente la seguridad de las terminales de transportes (aeropuertos, estaciones de tren, ferrocarriles metropolitanos, etc.).
Financiado por el Centro de Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) con cuatro millones de euros, Segurtrans nace alrededor de un consorcio puntero formado por Sacyr, Euroestudios, Sener y la propia Tecnalia, en torno a la línea de transportes de la Plataforma Tecnológica de la Construcción (PTEC).
En el consorcio final que desarrollará el proyecto participan, además de Tecnalia, organizaciones como Sacyr Concesiones, Euroestudios, KV Consultores, Tapusa y la Universidad Politécnica de Minas de Madrid. El equipo de Tecnalia participante en Segurtrans aporta su conocimiento para el diseño de escenarios de amenazas, y modela las causas y efectos de explosiones sobre los sistemas estructurales principales, así como la afección sobre las personas.
La Unidad de Construcción de este centro tecnológico trabaja desde hace casi dos años en una nueva línea tecnológica relacionada con la modelización de los efectos de las explosiones. Concretamente, su aportación diferencial en este proyecto reside en su conocimiento y capacidades para la modelización de las acciones de fuego y explosiones y sus efectos sobre los escenarios constructivos, discriminando entre sistemas estructurales primarios y sistemas secundarios y cerramientos.
Asimismo, los efectos se integran en modelos avanzados de comportamiento humano para determinar mínimas afecciones y flujos seguros de evacuación.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
