La preocupación por la seguridad de las estructuras civiles de transporte urbano en México frente a los constantes sismos ha llevado a un grupo de destacados estudiantes de ingeniería y expertos en el campo a realizar evaluaciones exhaustivas en el Tren Interurbano Insurgente, que conectará Zinacantepec con la Ciudad de México.

Los ingenieros en formación, José Ángel Romero Ríos y José Juan García Romero, en colaboración con los doctores Rosa María Valdovinos Rosas y David Joaquín Delgado Hernández, han llevado a cabo un análisis detallado de las condiciones de seguridad de este sistema de transporte en un artículo publicado recientemente en la revista Universitaria. Su enfoque innovador incluyó el uso de tecnologías de punta, como la Machine Learning, para simular situaciones de potencial peligro y actuar de manera temprana con el objetivo de prevenir daños irreversibles.

La frecuencia de sismos en México ha resaltado la necesidad crítica de evaluar y reforzar la seguridad de las infraestructuras, especialmente aquellas dedicadas al transporte urbano. El Tren Interurbano Insurgente, una importante conexión entre Zinacantepec y la Ciudad de México, ha sido sometido a un minucioso escrutinio por parte de este grupo de investigadores, quienes buscan garantizar la seguridad de los usuarios y la integridad del sistema ferroviario.

El uso de tecnologías de simulación avanzada, respaldadas por la Machine Learning, permite a los ingenieros anticipar posibles escenarios de peligro sísmico. José Juan García Romero destacó la importancia de la anticipación y la prevención: «Queremos asegurarnos de que el Tren Interurbano Insurgente esté equipado para resistir cualquier eventualidad sísmica. La tecnología nos permite simular y abordar posibles riesgos antes de que se conviertan en amenazas reales».

Los estudiantes y doctores involucrados realizaron un ejercicio de simulación para evaluar la resistencia de la infraestructura ante posibles eventos sísmicos. Estos ejercicios proporcionan datos valiosos que pueden ser utilizados para implementar estrategias específicas, como topes sísmicos, reducción de cargas y reforzamiento de estructuras.

Dada la complejidad de las condiciones del suelo en el valle de Toluca y Ciudad de México, los investigadores destacan la importancia de utilizar los algoritmos más actuales en el análisis del nuevo sistema de transporte. La implementación de estrategias como topes sísmicos y reducción de cargas se considera esencial para garantizar la estabilidad y seguridad del tren ante posibles eventos sísmicos.

El estudio realizado por estos estudiantes y doctores no solo subraya la necesidad de utilizar tecnologías avanzadas en la evaluación de infraestructuras críticas, sino que también destaca la importancia de la colaboración entre la academia y la industria para abordar desafíos significativos en términos de seguridad. La aplicación de la Machine Learning en este contexto refleja el potencial transformador de la inteligencia artificial en la creación de soluciones innovadoras y eficaces para salvaguardar la infraestructura y proteger a la población. Este enfoque no solo mejora la seguridad del Tren Interurbano Insurgente, sino que establece un precedente para futuros proyectos de infraestructura en regiones sísmicas.

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