Innova-tsn revoluciona la seguridad ferroviaria. Descubre cómo la IA detendrá los grafitis en los trenes de RENFE antes de que ocurran

Innova-tsn, una consultora especializada en el ciclo de vida integral del dato y la inteligencia artificial, ha sido elegida por Renfe como la ganadora del reto titulado “Sistema Predictivo de Prevención de Grafitis mediante IA”. Este reto forma parte del primer Concurso de Proyectos de Inteligencia Artificial de Renfe, que tiene como objetivo fomentar el uso de la analítica avanzada para abordar desafíos operativos cruciales en el sector ferroviario. La propuesta presentada por Innova-tsn se distingue por su enfoque basado en datos y proactivo, orientado a anticipar y disminuir actos vandálicos, especialmente aquellos relacionados con grafitis en material rodante y en instalaciones críticas. Este problema representa un desafío tanto operativo como económico y reputacional.

Según lo señalado por Renfe, el vandalismo a través de grafitis no autorizados impacta considerablemente en las operaciones ferroviarias, generando costos directos asociados a limpieza y reparación, así como la retirada temporal de trenes del servicio. Esto también deteriora la experiencia del viajero y afecta la imagen corporativa. En el año 2024, los costos directos vinculados a grafitis superaron los 11 millones de euros para Renfe, lo que subraya la necesidad urgente de avanzar desde modelos reactivos hacia estrategias predictivas y preventivas.

El fenómeno del vandalismo no solo afecta a los trenes, sino que también se extiende a cocheras, túneles, estaciones y otros activos. Ha evolucionado hacia tácticas más organizadas, como el uso del freno de emergencia o “palancazo” para forzar paradas, lo que demanda nuevas capacidades para anticipar y coordinar respuestas entre seguridad, operaciones y mantenimiento.

El reto fue lanzado por el Laboratorio de IA de Renfe con el propósito de identificar soluciones que puedan:

• Analizar el historial de incidentes relacionados con grafitis (ubicación, tipo de ataque, día, hora y contexto) para descubrir patrones recurrentes.

• Generar alertas predictivas con un mínimo de dos horas de antelación que indiquen zonas y horarios con alto riesgo.

• Optimizar la asignación de recursos destinados a vigilancia y priorizar rondas según el riesgo dinámico.

• Activar capacidades de visión artificial sobre cámaras existentes para detectar movimientos sospechosos o actividades anómalas en cocheras y áreas vulnerables.

• Asegurar la explicabilidad del modelo, su escalabilidad modular y su alineación con los estándares normativos y de seguridad establecidos por Renfe.

Innova-tsn presentó una solución basada en un sistema predictivo para prevenir grafitis mediante inteligencia artificial explicable y analítica avanzada. Este sistema está diseñado para implementarse progresivamente y generar valor desde las primeras semanas. Se centra en tres pilares fundamentales:

• Analítica histórica y enriquecimiento contextual: Integración de bases de datos sobre incidentes con variables externas como meteorología, eventos públicos, calendario laboral y otros factores ambientales que afectan la probabilidad de ataques.

• Modelado horario-espacial del riesgo: Creación de modelos supervisados que generan mapas de calor sobre riesgo por ubicación y franja horaria durante las siguientes 24 horas, actualizándose periódicamente con nueva información operativa.

• alertas tempranas y replanificación de vigilancia: Emisión automática de alertas priorizadas (alto/medio/bajo) con al menos dos horas de antelación cuando se superan umbrales críticos, acompañadas por sugerencias para ajustar dinámicamente las rondas patrulladas.

A lo largo de las próximas semanas se llevará a cabo la construcción segura de una infraestructura cloud, junto con la integración de datos históricos y contextuales. También se realizará el entrenamiento inicial de modelos y se desplegará un dashboard operativo para un conjunto piloto de cocheras con alta incidencia. Este piloto establecerá un marco medible basado en KPIs operativos y económicos que buscan reducir los actos vandálicos en un 20%, emitir el 50% de las alertas con al menos dos horas previas para permitir acciones preventivas, lograr un ahorro anual estimado en 150.000 € en limpieza, logística y disponibilidad operativa, así como alcanzar un nivel aproximado del 80% en satisfacción entre el personal encargado de seguridad que utilice este sistema. Una vez completada esta fase inicial, se evaluará la posibilidad de extenderlo a nuevas áreas geográficas e incorporar capacidades adicionales relacionadas con visión artificial utilizando cámaras ya existentes.

En palabras de Begoña Vega, Head of AI Models & Applications en Innova-tsn: “Estamos muy agradecidos a Renfe por confiar en nosotros para abordar un desafío tan relevante. En Innova-tsn, creemos firmemente en aplicar la IA donde realmente puede marcar una diferencia: reducir el impacto del vandalismo, optimizar recursos y mejorar servicios públicos. Pondremos toda nuestra experiencia en analítica avanzada para asegurar que este piloto genere resultados tangibles desde su inicio”.