Innovaciones en el diseño estructural – desbloqueando el futuro

¿Por qué siquiera molestarse en cambiar algo en lo que hacemos diariamente? ¿No es ya lo suficientemente bueno en el estado actual de nuestras oficinas de ingeniería? La cantidad de trabajo es lo suficientemente grande, se construyen nuevas estructuras todos los días, y probablemente no cambiará pronto. Las herramientas digitales de los ingenieros de hoy son ya extremadamente potentes con velocidades impensables hace varios años. La fuerza que impulsa cualquier tipo de cambio siempre surge de una necesidad. Entonces, ¿cuál es la "necesidad" actual de las oficinas de ingeniería civil?

Parece que hay varias... 

• cada vez hay menos personas dispuestas a hacer el trabajo todos los días
• la cantidad de trabajo por hacer es cada vez mayor cada año gracias al crecimiento económico en muchas regiones
• el ritmo de desarrollo en otros campos de ingeniería relacionados con la ingeniería civil es mucho mayor
• la complejidad de los proyectos está aumentando monumentalmente con un enfoque en soluciones 'verdes', consumo de energía e impacto de CO₂

Intentemos echar un vistazo al futuro cercano de nuestro campo.

¿Cómo será ser un ingeniero estructural?

¿Es el trabajo de un ingeniero estructural uno de estos en peligro por la aparición de la IA? No tanto, al menos, no tan pronto. El número de variables que entran en cada asignación es simplemente demasiado alto para ser cubierto por algoritmos. Y no por la potencia computacional necesaria, sino por las bases de datos no sincronizadas y que no cooperan de diferentes campos, y por el sentido común humano necesario para dar sentido a todo el desorden de datos.

Por otro lado, ¿el trabajo diario de un ingeniero estructural se verá igual que hoy? Dibujos en papel, anotaciones a mano, cientos de DWGs y PDFs, hojas de cálculo interminables, modelos estructurales de diferente granularidad (que no están dispuestos a comunicarse entre sí), cientos de correos electrónicos y mensajes de chat sobre los proyectos, fechas de vencimiento, presupuestos, largas horas pasadas en oficinas llenas de archivos, libros, códigos de diseño, manuales y revistas estructurales? 

Esperemos que no.

Pero, ¿qué podemos mejorar para pasar de la realidad actual a un entorno mucho más hospitalario en el futuro? Si queremos trabajar de manera inteligente en lugar de dura, deberíamos usar las oportunidades disponibles. Y, si no son visibles ahora, podríamos echar un vistazo a algunos campos vecinos como la ingeniería mecánica donde expresiones como aprendizaje automático, procesamiento de big data u optimización topológica ya han estado en uso durante algún tiempo.

Lo que ya es bastante obvio, aunque el título de trabajo ingeniero estructural sobrevivirá, la necesidad de nuevas habilidades y capacidades es inevitable. Tener conocimiento de matemáticas, física, mecánica estructural, materiales y requisitos de códigos de diseño ya no será suficiente. Se requerirá un conjunto completamente nuevo de habilidades digitales: trabajar con datos, construir enlaces de datos entre diferentes herramientas, uso de diseño paramétrico, comprensión del aprendizaje automático, conocimiento en la creación eficiente de prompts, etc.

Un aspecto muy importante no cubierto hasta ahora en esta publicación, pero aún crucial en el proceso de diseño, son los gobiernos, los códigos de diseño y las agencias de verificación. Estos no pueden dejarse de lado porque, sin aceptación y cooperación en esta parte, el progreso de las tecnologías sería dramáticamente más rápido de lo que podría ser la respuesta de la comunidad de ingeniería.

Optimización topológica

¿De qué se trata todo esto? Para decirlo simplemente, es como resolver una tarea difícil donde tienes una cantidad específica de bloques de construcción para crear una estructura. Y quieres que sea lo suficientemente fuerte para soportar una carga específica, pero también quieres usar la menor cantidad de bloques de construcción posible.

En la optimización topológica, se utilizan algoritmos de cálculo para ayudarnos a descubrir la mejor manera de colocar nuestros bloques. El programa juega con diferentes diseños, probando cientos de variaciones de dónde colocar los bloques para hacer que la estructura sea lo más fuerte posible mientras se usan la menor cantidad de bloques necesarios. Es como si la computadora estuviera probando todo tipo de diseños de puentes para ver cuál puede soportar más peso sin caerse, pero también al mismo tiempo sin desperdiciar ningún bloque.

Este método ayuda a los ingenieros y diseñadores a crear estructuras muy eficientes, y a veces de aspecto inusual, que hacen su trabajo usando la menor cantidad de material posible.Es una forma inteligente de diseñar cosas porque ahorra materiales, reduce peso y a menudo conduce a diseños innovadores en los que no pensaríamos por nuestra cuenta.

En la imagen de arriba, puede ver tres diseños optimizados de un puente tridimensional asociados con diferentes conjuntos de fijaciones [K. Bando, R. Din, M. Fouquerand, L. Gilbert, A. Moissenot, y M. Nicolas, Optimisation d'une structure et application architecturale, PSC MEC07, Ecole Polytechnique (X), 2016].

Lo que ya está disponible

Quizás la herramienta de diseño más avanzada para hormigón armado estructural disponible en estos días, IDEA StatiCa Detail, es capaz de mostrar al usuario la optimización topológica basada en flujos de tensión en la geometría asignada. Esta herramienta muestra muy clara y visualmente al diseñador cuáles son las posiciones y direcciones más eficientes para las barras de refuerzo. Puede navegar por nuestro artículo de blog dedicado a la optimización topológica.

Incluso estos modelos potentes y avanzados son solo el comienzo de lo que podría ser posible cuando se manejan seriamente. Ya conocemos cientos de diseños donde la geometría se basa en formas orgánicas y se parece mucho más a una imagen de un libro de biología que a una forma de armadura típica. Podemos encontrar varios proyectos ya construidos o en construcción con inspiración de formas orgánicas. Un buen ejemplo es el proyecto actual de la estación de Metro en Riad de Zaha Hadid Architects.

Con algo de imaginación, estas formas orgánicas podrían aparecer en la arquitectura no solo por su belleza sino también como geometría de las estructuras portantes gracias a la optimización topológica y nuevos procesos de construcción.

¿Qué tipo de estructuras y proyectos se están resolviendo gracias a las herramientas de diseño actuales? Echemos un vistazo a nuestra biblioteca de Casos de estudio.

El poder de los datos en ingeniería

Los investigadores de IDEA StatiCa presentaron en una conferencia reciente de estructuras de acero los nuevos métodos utilizados para la predicción automatizada de la utilización de soldadura en la app Connection. Este enfoque revolucionario resuelve una pregunta simple con una solución muy compleja. ¿Cuál es la capacidad real de una soldadura cuando se permite la plastificación del material?

El método innovador descrito en el documento emplea inteligencia artificial avanzada, específicamente redes neuronales convolucionales, para mejorar significativamente la precisión de la predicción de las tasas de utilización de soldadura en estructuras de acero. Este enfoque novedoso es revolucionario para los ingenieros estructurales ya que va más allá de los métodos tradicionales al analizar intrincadamente la distribución de tensiones y el historial de deformaciones a lo largo de las líneas de soldadura. Un análisis tan detallado permite estimaciones más precisas, atendiendo a diversas configuraciones de soldadura y escenarios de carga. Este avance no solo mejora la seguridad y eficiencia de los diseños estructurales, sino que también ejemplifica el potencial de integrar el aprendizaje automático con las prácticas de ingeniería convencionales, allanando el camino para soluciones más inteligentes y basadas en datos en la ingeniería estructural. Para más información sobre cómo usar esta mejora aquí.

Debido a que no es tan fácil calcular cientos de incrementos de carga en segundos, el algoritmo utiliza un enorme conjunto de datos de análisis previos realizados en el pasado y es capaz de encontrar los valores de tamaño de soldadura más cercanos a la solución deseada en tiempo real.

Consejos de diccionario para nuevos ingenieros estructurales:

Aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos. En el diseño y análisis estructural, el ML puede usarse para predecir el comportamiento de materiales, evaluar la integridad estructural y optimizar procesos de diseño. Al analizar vastos conjuntos de datos, los algoritmos de ML pueden identificar patrones y conocimientos que podrían pasarse por alto con los métodos tradicionales. Esto puede conducir a diseños estructurales más eficientes, seguros y rentables.El ML también puede ayudar en el monitoreo en tiempo real y la planificación del mantenimiento de estructuras, mejorando aún más su vida útil y seguridad.

Redes neuronales convolucionales (CNNs) son un tipo de inteligencia artificial ampliamente utilizada para procesar datos con topología similar a una cuadrícula, como imágenes. Sobresalen en tareas como el reconocimiento y clasificación de imágenes. Una CNN aprende a reconocer patrones y características en los datos de entrada a través de capas que realizan convoluciones: operaciones matemáticas que filtran y comprimen datos. Esta estructura permite a las CNNs identificar patrones intrincados, convirtiéndolas en herramientas poderosas en diversas aplicaciones de ingeniería, desde el análisis estructural hasta procesos de diseño automatizados. Su capacidad para procesar conjuntos de datos complejos de manera eficiente las convierte en un activo valioso en la resolución de problemas de ingeniería moderna.

Resumen

Como acaba de ver, el futuro está más cerca de lo que pensaría. No el de las imágenes generadas por IA, sino que los primeros principios de automatización y optimización inteligente ya se están incorporando en las herramientas de análisis estructural.

Las herramientas no harán la revolución por sí mismas. Lo que se necesita para liberar estas nuevas posibilidades es un cambio de mentalidad importante de las partes involucradas en el proceso de diseño. Depende de los ingenieros cómo se adaptarán a las oportunidades disponibles y cómo las incorporarán en sus flujos de trabajo diarios.