Los dispositivos Fuzzy BowTie y AN24LD, con licencia de Shape Digital, se someten a pruebas con datos reales para prevenir fallos de funcionamiento.
Antes de quedarse sin combustible, el panel de instrumentos del coche parpadea en rojo, avisando de que el depósito está bajo. El conductor no necesita saber cuántos kilómetros ha recorrido desde la última vez que repostó, ya que el sistema indica el momento preciso para parar en una gasolinera. Este es el mismo principio que subyace a dos programas informáticos desarrollados en la Facultad de Ingeniería Química (FEQ) de la Unicamp: traducir datos —mucho más complejos que los de un coche— en información útil para ingenieros y directivos. En lugar de avisar del riesgo de quedarse sin combustible, el software de la Unicamp estima la probabilidad de explosiones y fugas de petróleo y gas, contribuyendo así a la prevención de fallos operativos en plantas industriales.
Las tecnologías, denominadas Fuzzy BowTie y Red Neuronal Artificial para la Detección de Fugas (AN24LD), surgieron de un proyecto de investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) coordinado por Unicamp, con la participación de la Fundación para el Desarrollo de Unicamp (Funcamp) y financiado con recursos de la Agencia Nacional de Petróleo (ANP). La propiedad intelectual generada en la investigación fue protegida mediante una estrategia de la Agencia de Innovación Inova Unicamp y licenciada, en exclusiva, a Shape Digital, una empresa tecnológica que opera en el sector del petróleo y el gas. Modec, una multinacional japonesa que construye y opera plataformas flotantes de petróleo y gas, se unió al proyecto de investigación como socio y permitirá probar las tecnologías con datos reales de sus operaciones en Brasil.
Tras la concesión de licencias, en una nueva fase de la colaboración en investigación con la industria, las empresas realizan pruebas y desarrollos complementarios para incorporar los programas informáticos a sistemas comerciales. Se seleccionó un barco frente a la costa de São Paulo para recibir la aplicación experimental de uno de los programas informáticos.
“Estamos supervisando las pruebas con datos reales que se están llevando a cabo en esta unidad de producción de petróleo en alta mar ”, afirma Sávio Souza Venâncio Vianna, profesor de la FEQ Unicamp y coordinador del proyecto de investigación que generó los dos programas informáticos registrados por Unicamp.
Desde la investigación hasta la concesión de licencias.
Los programas surgieron de la demanda de la industria de herramientas capaces de optimizar la seguridad y la gestión de riesgos en sectores altamente complejos, como la exploración y producción de petróleo y gas. La prioridad era crear un sistema eficaz de prevención de fugas y presentar un nuevo enfoque BowTie (un diagrama de análisis de riesgos con forma de mariposa, de ahí su nombre).
Para afrontar el reto, el profesor Vianna combinó su experiencia en automatización y análisis de riesgos con los conocimientos de inteligencia artificial del profesor Flávio Vasconcelos da Silva. Ambos combinaron dos técnicas avanzadas: la lógica difusa , que imita el razonamiento humano, y las redes neuronales, inspiradas en el aprendizaje cerebral.
Junto con un equipo de cinco estudiantes, los investigadores desarrollaron Fuzzy BowTie y AN24LD. Para transformar la investigación académica en innovación industrial, el primer paso fue garantizar la protección de la tecnología. Antes de cualquier divulgación pública, los inventores notificaron la invención a Inova Unicamp para proteger la propiedad intelectual de los programas informáticos. Esto dio lugar a acuerdos de licencia, destinados a elevar el nivel de madurez tecnológica (TRL) de las herramientas, y a la publicación de artículos científicos sobre los resultados obtenidos.
“Fuimos el primer grupo del mundo en publicar sobre esta tecnología tan innovadora, incluso cuando el nivel de madurez tecnológica (TRL) no era tan alto. Esto captó la atención de la industria y, hoy en día, vemos que nuestro trabajo se está convirtiendo en un referente”, resume Vianna, refiriéndose al proyecto que combinó la seguridad de procesos y la inteligencia artificial.
¿Cómo funcionan las tecnologías?
El programa AN24LD se centra en la detección instantánea de fugas. Esta tecnología integra redes neuronales con memoria recurrente a largo plazo (capaces de identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos secuenciales) con simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD), que reproducen el comportamiento de los fluidos en tres dimensiones. Esta combinación permite un análisis preciso e identifica flujos irregulares y posibles fallos, previniendo pérdidas y aumentando la seguridad operativa.
“Imaginen una plataforma de producción de petróleo de 330 metros de largo por 50 metros de ancho. ¿Cómo se localiza rápidamente una fuga en una plataforma tan grande? Con este programa, la identificación es mucho más precisa”, explica Vianna. Para lograr este resultado, el equipo entrenó la red con 2,6 millones de puntos de datos generados a partir de simulaciones de escenarios de fugas. “No necesitamos tener todos los escenarios de fugas para entrenar la red. Entrenamos con lo que ya existe, con lo que ya ha sucedido y también con lo que simulamos, y así podemos ampliar la protección a posibles escenarios futuros”, afirma Vasconcelos da Silva en referencia a la capacidad de generalización de las redes neuronales.
El programa Fuzzy BowTie es un sistema avanzado de predicción de accidentes capaz de analizar escenarios de riesgo y cuantificar la frecuencia y las consecuencias de eventos críticos. La herramienta destaca por crear diagramas BowTie cuantitativos en una interfaz gráfica intuitiva. «Esta herramienta es muy visual: basta con mirarla para comprender el sistema», afirma Vianna.
El cálculo de riesgos combina dos métodos: la lógica booleana, para decisiones objetivas y respuestas binarias (sí o no), y la inferencia difusa, que incorpora incertidumbres para evaluaciones más realistas y flexibles. «La inferencia difusa ofrece una visión holística y cuantitativa del riesgo de un sistema determinado, desde un marco matemático basado en la lógica difusa», afirma Vasconcelos da Silva.
En la práctica, el programa prioriza la importancia de cada amenaza en el resultado final, demostrando, por ejemplo, que un fallo puede representar el 80 % del riesgo de que ocurra un evento específico. Cuanto antes se detecte una fuga, menor será la cantidad de producto que se libere y menos graves serán las consecuencias del accidente; y cuanto antes se identifique y evalúe una amenaza dentro del sistema, más fácil será decidir dónde invertir en seguridad, explican los investigadores.
Para ilustrar la importancia de esta traducción práctica, el profesor Vianna utiliza otra analogía: «Si le digo a alguien que el riesgo de un accidente aéreo es de 1,38 x 10⁻⁸ , es posible que el dato no signifique nada para esa persona. Ahora bien, si le digo que se trata de una probabilidad entre decenas de millones o que el riesgo es bajo, la comprensión es diferente. Un número complejo, en los sistemas de seguridad, solo tiene sentido si se traduce a un lenguaje práctico que cualquiera pueda entender».
Desde el análisis de riesgos nucleares hasta la industria química.
Según los investigadores, la técnica BowTie, originaria de las industrias nuclear y aeroespacial, ya era conocida en la industria química, pero se aplicaba principalmente de forma visual y cualitativa. La herramienta, con licencia de Unicamp, incorpora lógica difusa para priorizar las amenazas que pueden provocar un accidente.
Según los investigadores, Fuzzy BowTie ya se ha integrado como módulo en un sistema interno de Shape, lo que facilita su adopción por parte de los equipos operativos. AN24LD se encuentra en una fase de validación más avanzada, entrenándose con datos típicos de una plataforma petrolífera marina . Se prevé que las pruebas de campo continúen durante 2026 y serán supervisadas por los investigadores con fines docentes, de investigación y de mejora de la herramienta.
La misma lógica podría aplicarse a los riesgos biológicos en hospitales, la industria alimentaria o la industria automotriz. Las empresas interesadas en licenciar tecnologías desarrolladas en la Universidad pueden consultar el Portafolio Tecnológico de Unicamp y contactar con la Coordinación de Negocios e Innovación (CNI) de Inova Unicamp, responsable de negociar acuerdos de licencia, tanto remunerados como gratuitos, y colaboraciones de investigación con empresas.
Premio Inventores 2026
En su 19ª edición, el Premio Unicamp a los Inventores, organizado por Inova Unicamp, reconoce y valora a los inventores que se han destacado en la transferencia de tecnologías desde la Universidad y en la creación de empresas derivadas académicas.
Inventores galardonados
Sávio Souza Venâncio Vianna, Flávio Vasconcelos da Silva, Felipe Matheus Mota Sousa, André Zamith Selvaggio, Raphael Issamu Tsukada, Raphael Santana Almeida y Vitor Augusto Oliveira da Silva recibieron premios en la categoría Propiedad Intelectual Licenciada en 2026.
Artículo publicado originalmente en el sitio web de Inova Unicamp.