Máquinas tuneladoras autónomas: avances en inteligencia artificial para 2025

Las máquinas tuneladoras (TBM, por sus siglas en inglés) siempre han representado la vanguardia de la ingeniería, capaces de perforar kilómetros de suelo y roca con una precisión extraordinaria. Durante décadas, sin embargo, su operación ha dependido en gran medida de equipos humanos especializados, encargados de realizar ajustes continuos: dirigir la rueda de corte, regular el empuje y el par, controlar las presiones e interpretar las condiciones del terreno.

Incluso con instrumentación avanzada, la mayoría de las decisiones eran reactivas, basadas en lo que podía observarse y medirse en el momento. Ese paradigma está comenzando a cambiar.

En 2025, la inteligencia artificial (IA) y la integración de datos en tiempo real están transformando la tunelación, pasando de un proceso guiado principalmente por la experiencia humana a uno cada vez más impulsado por sistemas inteligentes. La TBM ya no es solo una potente herramienta mecánica: está evolucionando hacia una máquina que aprende.

Tecnologías de tunelación en 2025

Los proyectos recientes ilustran hasta dónde ha llegado la tecnología:

• TBMs de densidad variable: capaces de alternar entre modo de equilibrio de presiones y lodos para terrenos mixtos.

• Sistemas de tunelación semi-continua: instalación de anillos sin detener totalmente la excavación, aumentando la velocidad de avance.

• Sistemas inteligentes de asistencia al operador: guiado adaptativo, lubricación automática y soporte de navegación en tiempo real.

• Manejo automatizado de dovelas: descarga, inspección y montaje de anillos mediante robótica para mayor seguridad y rapidez.

• Sistemas robóticos de instalaciones internas: colocación autónoma de servicios del túnel, reduciendo trabajo manual en espacios confinados.

• Monitoreo geotécnico IoT: sensores inalámbricos y fibra óptica que entregan retroalimentación continua sobre el terreno y el revestimiento.

• Controles de retroalimentación adaptativa: ajuste automático de parámetros de excavación a partir de datos de sensores.

• Gemelos digitales operativos: modelos 3D en vivo que integran datos de TBM y terreno para simulación predictiva y gestión de activos.

• Analítica potenciada por IA: pronóstico de velocidades de avance, desgaste de cortadores y detección de anomalías.

• Entornos integrados de datos: centralización de TBM, monitoreo y BIM para decisiones más rápidas y basadas en información.

Estas innovaciones están convergiendo hacia una visión de tunelación autónoma, donde el rol humano pasa de ejecutar a supervisar sistemas inteligentes que anticipan y se adaptan.

Inteligencia artificial en 2025: más allá de la automatización

La inteligencia artificial ya no se limita a laboratorios de investigación o prototipos. En 2025 impulsa vehículos autónomos, asiste a cirujanos, predice mercados financieros y personaliza la educación de millones de estudiantes. Está presente en smartphones, redes logísticas e incluso en las redes eléctricas que equilibran la demanda en tiempo real.

Hoy la IA traduce idiomas con precisión casi humana, detecta enfermedades antes que los métodos tradicionales y permite fábricas con mínima supervisión. En derecho y políticas públicas, analiza bases de datos legales para acelerar decisiones. En climatología, modela fenómenos extremos y optimiza energías renovables.

Lo que hace extraordinaria a la IA actual es su paso de automatizar tareas repetitivas a comprender la complejidad: encontrar patrones ocultos, predecir resultados y recomendar acciones óptimas. Su capacidad de aprender y mejorar continuamente la convierte en un colaborador, no solo en una herramienta. Esta misma fuerza está entrando en industrias como la tunelación, donde el volumen de datos exige interpretación inteligente y decisiones adaptativas.

DAARWIN: un paso adelante hacia las TBMs autónomas

El salto hacia la tunelación autónoma no habría sido posible sin pioneros dispuestos a replantear el uso de los datos geotécnicos. Aquí es donde SAALG Geomechanics dio un paso decisivo con la creación de DAARWIN.

Tradicionalmente, los datos de TBM y monitoreo estaban dispersos en informes, hojas de cálculo y sistemas desconectados. La información valiosa se retrasaba o incluso se perdía al terminar los proyectos. DAARWIN rompió ese ciclo al introducir una plataforma que va más allá del almacenamiento: utiliza inteligencia artificial para transformar datos de excavación en conocimiento accionable en tiempo real.

Lo que DAARWIN aporta a los proyectos con TBM

• Analizar en tiempo real todos los datos de excavación y monitoreo.

• Identificar los parámetros más influyentes en el rendimiento de la TBM.

• Predecir velocidades de avance con mayor precisión para una mejor planificación.

• Detectar anomalías geotécnicas con antelación, convirtiendo el monitoreo en prevención.

• Asistir a los pilotos de TBM con recomendaciones basadas en IA para optimizar fases de excavación.

• Centralizar y estructurar toda la información del terreno y la TBM en una sola plataforma.

• Crear una memoria digital que refuerce proyectos futuros con la experiencia acumulada.

Con DAARWIN, miles de datos de TBM y terreno se integran, limpian y analizan conforme avanza la excavación. Los modelos de IA destacan los parámetros clave, predicen el avance antes de que ocurra y señalan anomalías con antelación, dando tiempo a los ingenieros para actuar. Para los pilotos, DAARWIN funciona como un copiloto inteligente, sugiriendo cómo optimizar las fases de excavación.

Pero el verdadero cambio de paradigma es la capacidad de preservar y compartir conocimiento: cada túnel excavado con DAARWIN se convierte en parte de una base de inteligencia digital que fortalece a los equipos futuros. Lo que antes era experiencia fragmentada ahora es aprendizaje estructurado, compartido por toda la industria.

El camino por delante

La tunelación autónoma ya no es un sueño lejano: está ocurriendo hoy. La combinación de TBMs avanzadas, monitoreo en tiempo real e inteligencia artificial está redefiniendo la forma de excavar.

En el centro de esta transformación está DAARWIN. Al convertir datos en previsión, al aprender de cada túnel y al apoyar en tiempo real tanto a operadores como a ingenieros, ha cambiado la manera en que el sector concibe el progreso.

La TBM del futuro no solo perforará el terreno: lo entenderá, se adaptará y lo recordará. Con plataformas como DAARWIN, cada proyecto será más que un logro de ingeniería: será un paso hacia un futuro verdaderamente autónomo.