[ca] La identificació de punts calents tèrmics en estructures és un camp del monitoratge que encara es troba en fase preliminar. És, per això, que cal continuar amb l'estudi per trobar eines i metodologies que permetin detectar, localitzar i determinar la mida del dany que se li pot arribar a ocasionar a les estructures. Com a conseqüència, aquest tipus de dany posa en perill la integritat d'aquestes, així com l'alt risc de pèrdues de vides humanes. L'objectiu d'aquest treball és construir un model basat en dades utilitzant eines d'aprenentatge automàtic per a la identificació de diferents punts calents en una estructura, utilitzant sensors piezo‐ elèctrics. Per complir aquest propòsit, es va dissenyar un experiment al laboratori de CoDAlab (que es troba en l'Escola d'Enginyeria de Barcelona Est, Universitat Politècnica de Catalunya) que consisteix en la instal∙lació de 12 sensors (que poden funcionar com a sensor o actuador) en una placa d'alumini, on es van aplicar 12 punts calents (que són els principals defectes de l'estructura) amb l'ajuda d'una pistola de calor i es va captar la informació de resposta mitjançant una càmera tèrmica i un programa informàtic orientat cap a la detecció de danys en estructures anomenat Labview. Finalment, aquesta informació es va processar creant 12 bases de dades corresponents a cada actuador. Amb la informació pertanyent a un actuador, s'ha realitzat la prova d'un total de 14 algoritmes de regressió diferents, dels quals s'ha triat aquell que maximitza el valor de l'ajust donat pel coeficient de determinació R2 i minimitza l'error absolut mitjà. Amb aquest, s'ha procedit a crear el model de regressió amb la resta d'informació dels actuadors, on s'ha seleccionat com a variable d'entrada la informació dels senyals i, com a variables de sortida a predir, la temperatura, posició X, posició Y i àrea del punt calent. A més, s'ha implementat una xarxa neuronal com un mètode alternatiu més eficient per a la localització de punts calents, on les variables d'entrada continuen sent les mateixes, però ara es defineix com a variable de sortida una imatge tèrmica de 120 x 160 píxels que mostra la localització del punt calent. Finalment, es va obtenir un score del R2 del 87% per al model de regressió i un error mig absolut de 5 píxels per a la xarxa neuronal. Tots dos ofereixen una aproximació correcta per a la localització del punt calent, però la xarxa neuronal era més eficient perquè el temps d'entrenament era més curt (un minut, comparats amb els 10 minuts per al model de regressió) i, també, perquè era capaç de predir i retornar una imatge tèrmica amb la localització del punt calent en la placa. En canvi, per al model de regressió, va ser necessari un pas addicional per representar gràficament el punt calent, a partir de les quatre variables de sortida.

[en] Hot spots identification within structures is a detection and monitoring field that is still under a pre‐ liminary phase. Therefore, it is necessary to do an in‐depth analysis on the subject to find tools and methodologies that allow the detection, location, and determination of the size of the damage caused in the structures. Due to such damage, the structure's integrity may be compromised, which can ultimately put human lives in danger. The main objective of this project is to develop a machine learning based model that identifies different hot spots using data acquired from piezoelectric sensors. For this purpose, an experiment was designed in the CoDAlab laboratory (Barcelona East School of Engineering, Polytechnic University of Catalonia) where 12 sensors (that can dually function as sensor or actuator) were installed on an aluminum sheet. On the sheet, 12 hot spots (which are the main defects of the structure) were applied with the help of a heat gun, and the response signal was captured with a thermal camera and a damaged detection oriented software called Labview. Finally, the data was processed creating 12 unique dataframes corresponding to each actuator. With the acquired data of a single actuator, 14 different machine learning regression models were tested. The final model was selected based on performance metrics: highest R2 coefficient value and lowest mean absolute error. In the developed model, the input values were the signal data from the sensors and, for the output values were the temperature, X position, Y position and area of the hot spot. In addition, a neural network was implemented for locating hot spots as a more efficient alternative method to the regression model. In this case, while the input values remained the same, the output variable was defined as a thermal image of 120 x 160 pixels that contained the location of the hot spot. Finally, a R2 score of 87% was obtained for the regression model, and a mean absolute error of 5 pixels for the neural network. Both were able to predict the hot spot with a good aproximation, but the neural network was more efficient as the training time was shorter (one minute compared to the 10 minutes for the regression model). Moreover, the neural network immediately returns a thermal image with the location of the hot spot,whereas for the regression model an additional step is required to represent graphically the hot spot, from the four output variables.