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.