InfraLib: un marco de IA integral para permitir el aprendizaje reforzado y la toma de decisiones para la gestión de infraestructura a gran escala

Los sistemas de infraestructura deben gestionarse de manera eficaz para preservar la sostenibilidad, proteger la seguridad pública y mantener la estabilidad económica. El transporte, la comunicación, la distribución de energía y otras funciones son posibles gracias a estas redes, que son la piedra angular de cualquier sociedad funcional. Sin embargo, el mantenimiento de estas enormes e intrincadas redes plantea grandes dificultades. Como los sistemas de infraestructura son tan grandes y el deterioro de sus componentes es aleatorio o impredecible, el mantenimiento de las operaciones exige una planificación y un criterio cuidadosos.

Las limitaciones de recursos, como las finanzas y la disponibilidad de personal, introducen un grado adicional de complejidad. Muchas veces, los componentes de un sistema no son totalmente visibles, lo que dificulta el control y el mantenimiento de las partes que son esenciales para el funcionamiento general del sistema. Estas complicaciones a veces son difíciles de manejar para las técnicas tradicionales de gestión de infraestructuras, ya que con frecuencia dependen de modelos deterministas o tácticas basadas en reglas. Esto es especialmente cierto en situaciones del mundo real donde la incertidumbre juega un papel importante.

Por otra parte, los métodos basados ​​en datos, como el aprendizaje por refuerzo (RL), ofrecen un enfoque de gestión de infraestructuras más dinámico y adaptable, ya que permiten que los sistemas aprendan las mejores reglas de gestión posibles a partir de sus interacciones con el entorno. El RL ha demostrado ser muy prometedor en una variedad de dominios al mejorar los procesos de toma de decisiones inciertos. Sin embargo, la ausencia de plataformas de simulación que puedan capturar fielmente la complejidad, la escala y la imprevisibilidad inherentes a estos sistemas ha limitado su aplicación en la gestión de infraestructuras.

Para satisfacer esta necesidad, se ha introducido el marco InfraLib, una herramienta integral diseñada especialmente para modelar y analizar las dificultades de la gestión de infraestructuras. Con un enfoque jerárquico y estocástico, InfraLib ofrece una plataforma integral para simular sistemas de infraestructuras. Esto significa que analiza cómo los componentes individuales se deterioran de manera imprevista con el tiempo, además de capturar la estructura a gran escala de las redes de infraestructuras. Para reflejar la imprevisibilidad del mundo real con la que se enfrentan los administradores de infraestructuras, como fallas de equipos, requisitos de mantenimiento y eventos climáticos erráticos, se requiere el uso de modelos estocásticos.

Además de su capacidad para simular el deterioro, InfraLib tiene varias funciones útiles adicionales que aumentan su valor tanto para el uso académico como para el industrial. Puede imitar la falta de disponibilidad de un componente, que se produce cuando un componente del sistema no está disponible momentáneamente debido a tareas de mantenimiento o a una avería imprevista. Esto permite a los usuarios simular diversos eventos, como cierres de carreteras o cortes de energía, y ver cómo podría responder el sistema.

InfraLib también tiene en cuenta los presupuestos cíclicos, lo que refleja la realidad financiera de que los administradores de infraestructuras con frecuencia tienen que operar dentro de límites presupuestarios cíclicos, que limitan la cantidad que se puede gastar en reparaciones y mejoras en un momento determinado. El marco también simula fallas catastróficas, que son sucesos poco comunes pero muy significativos que tienen el potencial de perturbar gravemente todo el sistema.

Una de las principales ventajas de InfraLib es facilitar la investigación y el desarrollo en el campo de la gestión de infraestructuras. Proporciona a los investigadores acceso a instrumentos para la recopilación de datos especializados, lo que les permite recopilar datos completos sobre el rendimiento del sistema y los modos de fallo. Otro componente importante es el análisis basado en simulación, que permite a los usuarios estudiar el rendimiento de diversas tácticas de gestión en diversos escenarios.

Esto puede ayudar a determinar las formas más efectivas de optimizar la gestión de la infraestructura, ya sea mediante técnicas convencionales, soluciones basadas en RL o una combinación de ambas. InfraLib proporciona herramientas de visualización que facilitan la comprensión de datos y escenarios complejos para los usuarios al presentar la información de una manera que es más fácil de entender y analizar.

Un benchmark sintético que simula un sistema de infraestructura con 100.000 componentes y una red vial del mundo real son dos casos de estudio utilizados para ilustrar las posibilidades de InfraLib. Estos casos de estudio demuestran la adaptabilidad y escalabilidad del marco al demostrar cómo se puede utilizar para evaluar técnicas de gestión únicas tanto en modelos teóricos como en infraestructuras actualmente en uso. En conclusión, InfraLib ayuda a abordar varios obstáculos asociados con la gestión de infraestructuras al ofrecer un entorno de modelado realista y completo. Esto ayuda a aumentar la resiliencia de los sistemas vitales, ahorrar gastos y aumentar la eficiencia.

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