A IP participa no projeto europeu RADIUS em parceria com cinco entidades italianas, espanholas e portuguesa: Hitachi (coordenador), EVOLEO, Zenabyte, AEORUM e EUROUSC para um investimento total de cerca de 3 milhões de euros.
O objetivo do projeto é desenvolver uma tecnologia de drones para apoiar a monitorização dos equipamentos de sinalização críticos para a segurança ferroviária e para simular atividades de inspeção e manutenção sem intervenção humana.
Este projeto está a ser desenvolvido por uma equipa multidisciplinar que engloba colaboradores da Direção de Sistemas de Informação, Direção de Asset Management, Direção da Rede Ferroviária e Direção de Sustentabilidade e Inovação.
A IP tem uma participação transversal desde a definição de especificações, a indicação de ativos, a caracterização de condições de utilização e a disponibilização desses ativos para os ensaios e validação de soluções. A realização dos testes e ensaios de avaliação e validação dos protótipos ficaram sob responsabilidade da IP – atividades incluídas no pacote de trabalhos número 7: Teste e validação em laboratório e na infraestrutura.
Os testes finais de demonstração do projeto RADIUS decorreram assim no dia 18 de julho na estação de Ourique, na Linha do Alentejo, e contaram com a presença de elementos de todos os parceiros do projeto.
Antes da realização dos voos realizou-se uma apresentação dos objetivos, dos desenvolvimentos técnicos e dos resultados obtidos. Para os voos de demonstração foi utilizado um drone da frota da IP, nomeadamente um DJI Matrice 300 RTK. Este drone encontra-se equipado com um sistema de comando e controlo desenvolvido pelo projeto. A unidade de comando remoto - desenvolvida no âmbito do projeto - permite um comando e controlo mais preciso e eficiente possibilitando a realização de missões pré-definidas.
Em paralelo desenvolveu-se uma estação de resguardo e abastecimento que permite guardar o drone em segurança e realizar o carregamento das baterias.
A analise automática das imagens recolhidas durante as missões recorre a algoritmos de Inteligência Artificial (AI) e machine learning permitindo a identificação de defeitos e anomalias nos ativos selecionados, diminuindo as necessidades de inspeção com pessoas no terreno, otimizando as equipas e diminuindo o risco de acidentes.
Prevê-se a conclusão do projeto em outubro de 2024 e pode-se desde já considerar que os objetivos foram amplamente atingidos, demonstrando a viabilidade das soluções propostas e abrindo novas possibilidades futuras.
