Evitar los accidentes laborales también es objetivo de la
investigación científica y receptor de inversiones por parte de la
administración pública. No en vano, cualquier sistema técnico se
encuentra expuesto a una multitud de posibles situaciones de riesgo en
las que la integridad física de los trabajadores está en juego.
Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide diseñarán un proyecto
para la prevención de riesgos laborales en ingeniería civil mediante la
incorporación de técnicas derivadas de la inteligencia artificial, a fin
de obtener resultados que no se derivan de los sistemas de gestión
tradicionales.
En el caso de la ingeniería civil, las situaciones de
riesgo pueden incluir tanto efectos ambientales -viento, temperatura
extrema, nieve, avalanchas, desprendimientos de roca, efectos del suelo,
agua y agua subterránea, ataques químicos o físicos-, como actividades
humanas, como ataques físicos o químicos, incendios, utilización
errónea, explosiones, etc.
Además, existen relaciones entre ellas que no se han
considerado hasta el momento.
El grupo de investigación Sistemas y Tecnologías de la
Información de la UPO, dirigido por el profesor José Luis Salmerón
Silvera, desarrollará un proyecto para la prevención de riesgos
laborales en ingeniería civil, SInRisk, mediante la incorporación de
técnicas derivadas de la inteligencia artificial. La Universidad Pablo
de Olavide y GEA 21 han suscrito un convenio para la puesta en marcha de
este proyecto, que cuenta con un presupuesto de 357.275 euros y ha sido
cofinanciado por la Corporación Tecnológica de Andalucía (CTA).
Nueva herramienta
En términos generales, el riesgo laboral se especifica
habitualmente sólo en función de estudios comparativos y de la
experiencia acumulada. Además, los métodos de cálculo probabilísticos
tienen varias deficiencias, como la ausencia de consideración de
interrelación entre accidentes y otras situaciones de riesgo y las
consecuencias que se derivarían de éstos.
La experiencia indica que los procedimientos
tradicionales de cálculo probabilístico pueden ser complementados
eficazmente mediante un análisis y una evaluación del riesgo, que
tendrán en cuenta las diferentes consecuencias de los sucesos
desfavorables. En este sentido la aplicación de modelos no lineales de
inteligencia artificial proporcionan una potente e innovadora
herramienta en la ingeniería del riesgo.
Fuente: www.abcdesevilla.es
