El uso de herramientas basadas en inteligencia artificial está transformando el sector de pinturas y recubrimientos. José Javier Gracenea, Doctor en Química Orgánica, en este artículo explora el estado actual de esta tecnología y su impacto en la industria.
INTERNACIONAL | España | 18 de enero de 2025
La inteligencia artificial (IA) está transformando múltiples industrias, y el sector de pinturas y recubrimientos no es una excepción. Esta tecnología tiene el potencial de revolucionar el desarrollo, la producción y la aplicación de recubrimientos, optimizando procesos tradicionalmente basados en métodos de prueba y error. A través de la IA, se está logrando una mayor eficiencia en la creación de nuevos sistemas de pinturas y en la mejora de sus propiedades.
Control de calidad mediante procesamiento de imágenes
La IA ha demostrado ser clave en el control de calidad industrial, especialmente mediante el análisis y procesamiento de imágenes. En el sector de pinturas, esta tecnología permite verificar la uniformidad de los recubrimientos y detectar fallos o irregularidades con precisión. Las imágenes de alta calidad, con especificaciones técnicas como alta resolución y precisión colorimétrica, son esenciales para garantizar inspecciones visuales confiables. Esto no solo automatiza los procesos de inspección, sino que también mejora la eficiencia en la detección de defectos, reduciendo costos y aumentando la calidad del producto final.
Optimización en el desarrollo de pinturas y recubrimientos
La IA está revolucionando la optimización en la formulación de recubrimientos, compuestos por resinas, pigmentos, disolventes y aditivos. Gracias a algoritmos de aprendizaje automático, los técnicos pueden evaluar miles de combinaciones de materiales, prediciendo su rendimiento con base en datos experimentales previos. Esto permite desarrollar productos con propiedades mejoradas como resistencia a la corrosión, durabilidad y secado rápido.
Un área particularmente innovadora es el desarrollo de recubrimientos inteligentes, capaces de adaptarse a estímulos externos como temperatura, humedad o presión. La IA facilita la predicción del comportamiento de estos recubrimientos y sugiere mejoras para maximizar su eficacia.
Monitorización en la aplicación de recubrimientos
La monitorización eficiente durante la aplicación de recubrimientos es crucial para garantizar la calidad desde el inicio. La IA, combinada con técnicas de visión por computadora, permite un seguimiento en tiempo real de parámetros críticos como el grosor del recubrimiento, defectos en la superficie y condiciones de aplicación (temperatura, viscosidad, presión). Esto minimiza errores y evita costosos procesos de corrección posteriores.
Monitorización en servicio y mantenimiento predictivo
El uso de sensores integrados en recubrimientos permite recopilar datos en tiempo real sobre su desempeño bajo condiciones de servicio. Estos datos, procesados mediante IA, detectan signos tempranos de deterioro, facilitando el mantenimiento predictivo y evitando daños mayores. Esto no solo mejora la seguridad y la durabilidad de las estructuras protegidas, sino que también reduce los costos operativos.
Detección automatizada de defectos
Las técnicas de visión por computadora y las redes neuronales avanzadas, como las convolucionales (CNNs), han demostrado ser efectivas para identificar defectos como grietas, ampollas y corrosión en superficies pintadas. Estas herramientas pueden analizar grandes cantidades de imágenes de forma rápida y precisa, reduciendo la necesidad de intervención humana y aumentando la fiabilidad del proceso de inspección.
Predicción de la vida útil de recubrimientos
La IA también está transformando la predicción de la vida útil de los recubrimientos mediante redes neuronales artificiales (ANN). Al analizar datos de pruebas electroquímicas, simulaciones y condiciones reales, estos modelos pueden estimar con precisión el momento en que un recubrimiento comenzará a fallar. Esto permite planificar mantenimientos preventivos más efectivos, prolongando la vida útil de las estructuras y reduciendo costos.
Un ejemplo destacado de este avance es el trabajo de Mediciones y Corrosión S.L., donde un grupo de profesionales correlacionó datos electroquímicos con pruebas de resistencia a niebla salina en recubrimientos alquídicos y epoxídicos utilizando redes neuronales artificiales. Este enfoque demuestra cómo la IA puede aportar valor directo al sector, combinando ciencia y tecnología para resolver desafíos industriales.
En la capa de entrada de una red neuronal se introducen los datos iniciales que serán procesados. En este caso, los datos corresponden a indicadores derivados de las mediciones de impedancias y diferencias de potencial obtenidas mediante la técnica electroquímica ACET, como resultado del deterioro inducido en un recubrimiento por polarización catódica.
Los valores en la capa de salida dependen de varios parámetros relacionados con la estructura de la red neuronal, como las conexiones entre neuronas, las funciones de agregación y activación, y los pesos sinápticos asignados. Las diferencias entre los resultados calculados por la red y los valores experimentales generan errores, que se corrigen utilizando el algoritmo de retropropagación. Este ajuste implica modificar los pesos de las neuronas en la capa oculta para mejorar la precisión.
Repetir este proceso durante la fase de entrenamiento permite minimizar el error progresivamente, logrando predicciones más precisas por parte de la red. Cabe destacar que otros grupos de investigación han adoptado posteriormente estrategias similares para abordar problemas relacionados.
Conclusión
La inteligencia artificial está marcando un antes y un después en el sector de pinturas y recubrimientos, optimizando procesos, mejorando la calidad de los productos y abriendo camino hacia un futuro más eficiente y sostenible.
La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria de las pinturas y recubrimientos, mejorando cada etapa del ciclo de vida de los productos, desde su desarrollo hasta su aplicación y mantenimiento. Gracias al aprendizaje automático, la IA permite predecir con mayor precisión el comportamiento de los recubrimientos, optimizando procesos que antes dependían del ensayo y error. Además, la IA juega un papel fundamental en el control de calidad y la aplicación de recubrimientos, permitiendo detectar fallos y garantizar la uniformidad mediante el procesamiento de imágenes y redes neuronales. Esto contribuye a mejorar la calidad, durabilidad y sostenibilidad de los productos.
La IA también facilita la monitorización de los recubrimientos en condiciones de servicio, utilizando sensores avanzados y modelos predictivos para realizar mantenimientos preventivos más precisos, lo que reduce costos operativos y mejora la eficiencia de producción. Para implementar estas tecnologías de manera efectiva, es esencial contar con bases de datos estructuradas, personal técnico especializado y herramientas personalizadas.
José Javier Gracenea, como consultor en investigación y desarrollo con 25 años de experiencia en recubrimientos, ve la IA como un valioso apoyo para hacer más eficiente y consistente su trabajo. Para este estudio, ha utilizado bases de datos como SCOPUS, ScienceDirect y herramientas como ChatPDF y ChatGPT para analizar y estructurar la información.
Fuente: Interempresas.net
