Participación como ponencia invitada en la Jornada Técnica sobre Seguridad en Túneles

El pasado 14 de Marzo participamos con una ponencia invitada en la Jornada Técnica sobre Seguridad en Túneles. Metodologías de Análisis de Riesgo celebrada en el Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos de Madrid. 

El Dr. Arturo Cuesta fue el encargado de presentar la ponencia sobre “Aproximaciones estocásticas para la determinación de los procesos de evacuación de túneles de carretera” que tuvo una gran acogida entre los más de 100 ingenieros que asistieron a la jornada presidida por D. Miguel Ángel Carrillo Suárez (Presidente del CICCP), D. Álvaro Navareño Rojo (Presidente de la ATC) y D. Rafael López Guarga (Presidente del Comité Técnico de Túneles de la ATC).  El evento además tuvo por objetivo presentar el nuevo documento técnico de la PIARC - World Road Association, sobre la "Revisión del análisis de riesgos de Túneles del Estado y propuesta de Metodología ATC. El mismo ha sido preparado por el Comité Técnico de Túneles de carreteras.

Nueva publicación en la revista Safety Science

Acaba de publicarse un nuevo artículo como parte del proyecto “TRACES: UNDERSTANDING HUMAN BEHAVIOUR IN CASE OF TERRORISM ATTACKS IN MASS GATHERING BUILDINGS” ayuda PID2019-106025RB-100 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033. El artículo, titulado “Logistic regression vs machine learning to predict evacuation decisions in fire alarm situations” se ha publicado en la revista Safety Science, que actualmente cuenta con un índice de impacto de 6.1 y cuartil Q1. 

Este estudio se centra en los datos de la emergencia de alarma de incendio recopilados durante los experimentos online realizados al amparo del proyecto y en los que participaron más de 1800 individuos. Utilizando un enfoque data-driven, se evaluó el rendimiento de técnicas de regresión logística y de siete algoritmos de machine learning (Classification and Regression Tree, Naïve Bayes, K-nearest neighbours, Support Vector Machine, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, y Artificial Neural Network) para predecir las decisiones de evacuación. Algunas de las contribuciones clave de este estudio son: 1) La confirmación y apoyo a observaciones de estudios previos que indican que la mayoría de los ocupantes no reaccionan de manera efectiva ante las alarmas de incendio, 2) la generación de datos cuantitativos con potencial uso para anticipar el comportamiento humano en situaciones de evacuación por incendio, y 3) el hallazgo de que tanto los modelos de regresión logística como los de machine learning son capaces de predecir con precisión los factores que influyen en las decisiones de evacuación de las personas durante las alarmas de incendio.

Te invitamos a explorar y compartir nuestro trabajo, que puedes encontrar en el siguiente enlace: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2024.106485

Participación en la International Conference SMIRT 27

Entre el 3 y 8 de marzo tuvo lugar en Yokohama, Japón, la 27 edición de la International Conference on Structural Mechanics in Reactor Technology. La International Conference SMiRT 27 reunió a líderes, gestores, ingenieros, operadores de centrales, reguladores y académicos que trabajan en el campo de la tecnología nuclear para contribuir en mayor medida a la consecución de un mayor rendimiento y seguridad de los reactores. Los diversos esfuerzos para mejorar la seguridad nuclear en todo el mundo, el funcionamiento a largo plazo teniendo en cuenta los problemas de envejecimiento, la comunicación entre las autoridades reguladoras y las industrias, la estandarización de códigos/normas independientes de los reactores, etc. fueron los temas centrales en la SMiRT 27.

GIDAI participó con la presentación del trabajo “On the use of a neural network to predict tenability conditions during a fire on a nuclear power plant control room”, cuyo objetivo principal es evaluar la viabilidad de desarrollar un modelo basado en redes neuronales para predecir con fiabilidad las condiciones de sostenibilidad en tiempo real durante un incendio en la sala de control de una central nuclear. Este trabajo es parte del proyecto de I+D+i "Real time Application for Protecting People In Disasters (RAPPID) TED2021-132410B-I00, financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por la “Unión Europea NextGenerationEU/PRTR”, del proyecto de investigación "NUCLEVS - Validación, calibración y aplicación de modelos de propagación de incendios en escenarios reales de Centrales Nucleares" Ref: SUBV-18/2022 junto con la colaboración "Metodologías avanzadas de análisis y simulación de escenarios de incendios en centrales nucleares" que cuentan con financiación del Consejo de Seguridad Nuclear.

Reunión con responsables de la gestión de emergencias del Gobierno Vasco

La semana pasada tuvimos la ocasión de reunirnos en la sede del 112 SOS Deiak en Bilbao con responsables de riesgos y coordinación de emergencias del Gobierno Vasco. Durante la reunión se presentaron los últimos trabajos del Grupo GIDAI en materia de gestión y apoyo durante emergencias. El proyecto RAPPID, que busca dar apoyo a los gestores de riesgos naturales proporcionando información en tiempo real del desarrollo de las emergencias, tiempos de evacuación, rutas óptimas y vulnerabilidad de áreas afectadas. Y el proyecto NEXT, cuyo objetivo es desarrollar un sistema de apoyo a la toma de decisiones en empresas industriales (TRL 4) utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático. 

Además, el encuentro sirvió como base para continuar la cooperación entre entidades, recibiendo las opiniones y requerimientos por parte de los responsables de emergencias y usuarios finales, que nos servirán para matizar y mejorar los desarrollos de los sistemas con el fin de que sean lo más útiles posibles para su finalidad. 

El proyecto RAPPID - Real time Application for Protecting People In Disasters Proyecto TED2021-132410B-I00 financiado por MICIU/AEI/ 10.13039/501100011033 y por la “Unión Europea NextGenerationEU/PRTR . Y el proyecto NEXT - Sistema inteligente de apoyo a la prevención y gestión de emergencias industriales en Cantabria (Exp. 2023/TCN/004), por el que esta entidad ha recibido una ayuda cofinanciada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional a través del Programa Operativo FEDER 2021-2027 de Cantabria por medio de la línea de subvenciones  “Ayudas  a proyectos  de  investigación  con  alto  potencial  industrial  de agentes tecnológicos de excelencia para la competitividad industrial TCNIC.

En recuerdo agradecido a Orlando Abreu

Hace unos pocos días ha fallecido nuestro compañero Orlando V. Abreu Menéndez y a través de estas líneas, en nombre de todas las personas que formamos parte del grupo de investigación GIDAI queremos expresar nuestro agradecimiento por su labor, sus valores humanos y su forma de relacionarse con todos nosotros.

Orlando se incorporó a GIDAI a inicios de 2006 y, desde entonces, ha trabajado codo con codo con todas las personas del equipo hasta que la enfermedad le impidió poder continuar su pasión por la investigación. Y es que Orlando, además de ser una persona extraordinariamente brillante, contaba con todas las habilidades de un buen investigador, especialmente con una enorme curiosidad. A través de la lectura y el pensamiento crítico estaba en continua reflexión para responder a preguntas que permitieran alcanzar conocimientos destinados a mejorar la seguridad de las personas.

Ha sido muy fácil poder colaborar porque tenía un enfoque constructivo y gran sentido de pertenencia, implicándose al máximo en el crecimiento investigador del resto del equipo, especialmente de los jóvenes investigadores en formación. Sin duda, muchas de nuestras Tesis doctorales tienen un buen pedazo del saber hacer de Orlando. Además, gracias a sus contribuciones se hicieron realidad en forma de proyectos de investigación muchas ideas, y varias de las aportaciones científicas más relevantes de GIDAI cuentan con su presencia y liderazgo, tales como las aproximaciones estocásticas al modelado de procesos de evacuación o el empleo de cálculos numéricos en tiempo real para dar soporte a sistemas de apoyo a la toma de decisiones durante emergencias.

Aunque fue un investigador vocacional la huella más profunda en todos nosotros es por su persona y valores humanos. Y claro está que lo que más echamos de menos es su cercanía y sentido del humor, que fue parte de él hasta en el último momento. ¡Muchas gracias por todo, Orlando! 

PROBIDE recibe financiación puente del Gobierno de Cantabria

El proyecto PROBIDE - MODELOS PROBABILÍSTICOS DE CONDUCTA DE EVACUACIÓN EN DESASTRES (Referencia PID2022-141865NB-I00) fue una de las propuestas que realizamos el año pasado en la convocatoria nacional de “Generación del Conocimiento” del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. Siendo evaluado con buena calificación, no llegó a ser financiado, por lo que con el objeto de mantener la competitividad del Grupo y facilitar su posible financiación en una futura convocatoria, ha recibido una ayuda para la realización de “Proyectos Puente 2023” financiada por el Contrato Programa del Gobierno de Cantabria – UC.

PROBIDE pretende desarrollar y validar modelos para predecir la conducta de evacuación ante desastres. Estos modelos se basarán en una teoría completa y datos empíricos y serán integrados en una herramienta de gestión de emergencias en tiempo real. Esto transformará la forma en que las autoridades y responsables de emergencia gestionan los desastres y reducirá posibles lesiones o muertes. El proyecto aborda la prioridad de seguridad para la sociedad civil, centrándose en proteger a los ciudadanos hacia una sociedad más resiliente frente a desastres. También aborda la necesidad de resiliencia en el Marco de Sendai para la Reducción de Riesgos y los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Implica enfoques multidisciplinarios e interdisciplinarios, incluyendo machine learning, modelos predictivos, modelado y simulación, realidad virtual, comportamiento humano, toma de decisiones y psicometría para lograr sus objetivos de aumentar el conocimiento del comportamiento humano y mejorar la gestión frente a desastres. PROBIDE incluye cuatro tareas principales: 1) Gestión del proyecto y difusión, 2) Estudio del comportamiento humano en desastres, 3) Desarrollo de modelos conductuales (elección y tráfico) y 4) Integración de los modelos conductuales en el EMS y validación.

Con la financiación puente podremos realizar un amplio estudio del comportamiento humano en desastres, parte fundamental del proyecto que permitirá seguir avanzando en la investigación de la gestión de emergencias.

Imagen del incendio forestal de Tenerife ocurrido en Agosto de 2023. Fuente: France24.com

Nueva publicación en la revista International Journal of Disaster Risk Reduction

La semana pasada se publicó el trabajo titulado “Uncovering non-emergency-related factors in threat responses: Logistic regression analysis of online experimental data for behaviour patterns” en la revista International Journal of Disaster Risk Reduction (índice de impacto 5 y cuartil Q1). 

El estudio aborda el comportamiento humano y las decisiones de evacuación en situaciones de emergencia de alarma de incendio, explosión y disparos. Se analizaron diferentes entornos físicos y sociales combinados en un total de 18 ensayos y se contó con una muestra de 1.807 participantes. Utilizando regresión logística se analizó el impacto y la influencia de 20 factores externos a las emergencias, entre los que se encontraban los entornos físicos, sociales y las características de los participantes, obteniendo un modelo predictivo de decisión para cada situación. En todos los escenarios de amenaza, una mayoría significativa de individuos optó por quedarse en lugar de evacuar. El estudio concluyó que los factores y su nivel de influencia varían entre emergencias. Estos resultados ponen de manifiesto el impacto de los factores no relacionados con la emergencia en el proceso de decisión de evacuación, lo que aporta información valiosa para las estrategias de gestión de emergencias.

Esta publicación es parte del proyecto “TRACES: UNDERSTANDING HUMAN BEHAVIOUR IN CASE OF TERRORISM ATTACKS IN MASS GATHERING BUILDINGS” ayuda PID2019-106025RB-100 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033.

El artículo completo se puede consultar en: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2024.104349

NUCLEVS presente en la jornada anual de I+D+i del Consejo de Seguridad Nuclear (CSN)

El pasado 29 de febrero tuvo lugar la jornada anual de I+D+i del Consejo de Seguridad Nuclear (CSN). Esta jornada tiene como objetivo fomentar el debate y la divulgación de los numerosos proyectos puestos en marcha por el Consejo. Esta sesión anual pública está dirigida tanto a representantes de otros grupos de interés especializados y con conocimientos sobre cuestiones relacionadas con la seguridad nuclear y radiológica, como al público en general, con el fin de dar visibilidad a los proyectos financiados por el CSN.

Durante la jornada, se presentaron los avances realizados en el proyecto "NUCLEVS: Validación, calibración y aplicación de modelos de propagación de incendios en escenarios reales de Centrales Nucleares", financiado en la Convocatoria 2022 de Proyectos de I+D+i del CSN (Ref. SUBV-18/2022).

En esta primera anualidad del proyecto, se ha estado trabajando en el desarrollo de una importante campaña experimental para la validación de los modelos computacionales de incendios empleados en el análisis de la predicción de la propagación de incendios en distintos recintos de las centrales nucleares. La campaña experimental consta de tres subcampañas importantes. En la primera, se emplea el equipo Fire Propagation Apparatus, donde se han modificado las condiciones de ventilación y de flujo de calor externo a las que se somete una muestra de heptano para caracterizar sus reacciones de combustión en atmósferas viciadas. En la segunda subcampaña, se utiliza un recinto a escala para analizar la combustión de una balsa de heptano en un incendio confinado con distintas aberturas para su ventilación y con distintos tamaños de bandeja. Finalmente, se está llevando a cabo una subcampaña en el calorímetro de gran escala, Room Corner Test, para caracterizar la combustión bajo distintas condiciones de ventilación en un escenario a escala real y obtener datos experimentales para realizar la validación de distintos modelos de incendios.

Así mismo, se están realizando tareas de modelado de ensayos experimentales de los programas PRISME para evaluar y validar el desempeño de los distintos modelos computacionales seleccionados en el proyecto.