Tecnalia y el Instituto Tecnológico de Aragón (ITA) crean un radar tecnológico sobre la evolución de las tecnologías aplicadas a las distintas fases de demolición. Este análisis se enmarca en la iniciativa ECONOVA-MSC, impulsada por Elsamex Gestión de Infraestructuras, Construcciones Urdecon, Fundación Idonial, Tecnalia, Simetría Innovación y la Fundación Plataforma Tecnológica Española de la Construcción (PTEC) con el objetivo de fomentar la innovación en materia de economía circular en la industria de la construcción, mediante un entorno colaborativo.
Los Centros de investigación han replicado tras un año un análisis de publicaciones y patentes de 25 tecnologías para conocer su aplicación y evolución en el sector de la demolición.
Las nuevas tecnologías se están integrando gradualmente en todos los sectores, incluida la construcción, promoviendo industrias más sostenibles y eficientes. Gracias a los avances tecnológicos, las demoliciones se realizan ahora con mayor precisión, eficiencia y de manera más sostenible y segura.
Las tecnologías que despuntan por número de patentes y publicaciones son la IoT y el uso de la inteligencia artificial (IA) en su modalidad de Machine Learning/Deep Learning. Aunque las tecnologías que mayor crecimiento han supuesto el último año ha sido la aplicación de la Realidad Aumentada (RA) y Realidad Virtual (VR) con un incremento de un 116%, seguido del uso de BIM/GIS con un incremento del 91% en el número de patentes y publicaciones.
El análisis realizado revela que tecnologías como BIM/GIS y AR/VR han visto duplicada en un año el número de patentes que han sido solicitadas, y se consolidan como tecnologías clave para la optimización de la fase de demolición y reutilización de residuos de la construcción.
El siguiente gráfico del radar muestra bajo seis cuadrantes, las tecnologías analizadas, siendo las de mayor incremento general las localizadas en los cuadrantes de digitalización del entorno e inteligencia artificial.
El análisis de evolución en 2024 sugiere los beneficios de:
Combinar BIM con GIS y teledetección mejora la estimación del stock de edificios existentes a varios niveles (edificio, elemento y material). Esta integración apoya las auditorías previas a la demolición y el censo inventario de recursos.
El uso de modelos BIM en la planificación de trabajos de demolición permite una estimación precisa de costos, secuencias de demolición y análisis de impacto ambiental.
Integrar tecnologías digitales como BIM y GIS en la fase de demolición mejora la sostenibilidad, optimiza la gestión de recursos y apoya los procesos de toma de decisiones. En definitiva, posibilita determinar el potencial del edificio a su fin de vida y, en consecuencia, desplegar estrategias para la máxima retención de valor de los diferentes elementos y materiales que lo componen, pudiendo ser dirigidos hacia las aplicaciones de mercado que mayor atractivo económico y ambiental proporcionen.
La combinación de BIM y VR en la planificación y optimización de proyectos de demolición permite una mejor coordinación y seguimiento del progreso, reduciendo tiempos y costos de DEconstrucción.
Herramientas tales como BIM4DW (BIM for demolition waste) son un claro exponente de esta tendencia, donde mediante un configurador sencillo basado en BIM y 2D es posible clasificar los materiales de un edificio y planificar la demolición y la gestión de los residuos. Se trata de una herramienta que permite estimar los costes y el impacto ambiental de la actuación de demolición de forma automática. Desplegamos una herramienta web para la demolición inteligente de edificios | Tecnalia
Se han desarrollado marcos para monitorear en tiempo real las emisiones de ruido y polvo en sitios de demolición utilizando datos de sensores en tiempo real. Esto ayuda a gestionar los contaminantes ambientales y a cumplir con las regulaciones.
La combinación de IoT con otras tecnologías digitales, como la inteligencia artificial, la visión artificial y el aprendizaje automático, facilitan la implementación de prácticas de economía circular en la industria de la construcción. Esto incluye la previsión de generación de residuos tras demolición y la identificación de rutas de valorización optimizadas.
La integración de IoT con tecnologías de aprendizaje profundo permite la caracterización y monitoreo en línea de flujos de residuos de demolición. Esto incluye la detección de contaminantes y la optimización de plantas de procesamiento.
Desarrollos como TRAZIA (TRAZIA: sistema de #IA integrada para #RevalorizarMateriales), permiten la clasificación de recursos primarios y secundarios en un flujo de residuos de la demolición.
Las tendencias destacan cómo las tecnologías de machine learning, deep learning y edge learning están transformando la fase de demolición de edificios, mejorando la eficiencia, seguridad y sostenibilidad del proceso.
Modelos de aprendizaje profundo se han utilizado para simular el proceso de demolición de estructuras de cables, optimizando la seguridad y eficiencia del proceso
Un marco de evaluación de seguridad basado en deep learning y algoritmos de búsqueda en grafos permite evaluar la seguridad en el desmontaje de estructuras de celosía espaciales de gran envergadura.
También es clave para la mejora de la posterior gestión y clasificación de residuos. Se han desarrollado por ejemplo modelos de deep learning para la clasificación de residuos plásticos de construcción y demolición utilizando imágenes RGB.
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