Innovaciones en el diseño estructural – abriendo las puertas al futuro

¿Por qué molestarse en cambiar algo de lo que hacemos en nuestra rutina diaria? ¿No es ya suficientemente bueno el estado actual de nuestras oficinas de ingeniería? La cantidad de trabajo es suficientemente grande, se construyen nuevas estructuras cada día, y probablemente no cambiará pronto. Las herramientas digitales de los ingenieros de hoy ya son 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 realizar el trabajo día a día
• la cantidad de trabajo aumenta cada año gracias al crecimiento económico en muchas regiones
• el ritmo de desarrollo en otros campos de la ingeniería relacionados con la ingeniería civil es mucho mayor
• la complejidad de los proyectos aumenta de forma monumental con un enfoque en soluciones "verdes", el consumo energético y el impacto del CO₂

Intentemos echar un vistazo al futuro próximo de nuestro campo.

¿Cómo será ser un ingeniero estructural?

¿Es el trabajo de un ingeniero estructural uno de los amenazados por la aparición de la IA? No tanto, al menos, no tan pronto. El número de variables que intervienen en cada encargo es simplemente demasiado elevado para ser cubierto por algoritmos. Y no por la potencia computacional necesaria, sino por las bases de datos no sincronizadas y no cooperativas de diferentes campos, y por el sentido común humano necesario para dar sentido a todo ese caos de datos.

Por otro lado, ¿tendrá el trabajo diario de un ingeniero estructural el mismo aspecto que hoy? ¿Planos en papel, anotaciones a mano, cientos de DWGs y PDFs, hojas de cálculo interminables, modelos estructurales de diferente granularidad (que no quieren comunicarse entre sí), cientos de correos electrónicos y mensajes de chat sobre los proyectos, plazos, presupuestos, largas horas 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 favorable en el futuro? Si queremos trabajar de forma inteligente en lugar de trabajar duro, deberíamos aprovechar 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 grandes datos u optimización topológica ya llevan algún tiempo en uso.

Lo que ya es bastante evidente, aunque el título de ingeniero estructural sobrevivirá, la necesidad de nuevas habilidades y capacidades es inevitable. Tener conocimientos de matemáticas, física, mecánica estructural, materiales y requisitos de los 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 del diseño paramétrico, comprensión del aprendizaje automático, conocimiento en la creación eficiente de instrucciones, etc.

Un aspecto muy importante que no se ha tratado hasta ahora en esta publicación, pero que sigue siendo crucial en el proceso de diseño, son los gobiernos, los códigos de diseño y los organismos de control. Estos no pueden quedar fuera, porque sin aceptación y cooperación en esta parte, el avance de las tecnologías sería dramáticamente más rápido que la respuesta que podría dar la comunidad de ingeniería.

Optimización topológica

¿De qué se trata todo esto? En pocas palabras, es como resolver una tarea difícil en la que tienes una cantidad específica de bloques de construcción para crear una estructura. Y quieres que sea lo suficientemente resistente para soportar cargas específicas, pero también quieres usar el menor número de bloques posible.

En la optimización topológica, se utilizan algoritmos de cálculo para ayudarnos a determinar la mejor manera de colocar nuestros bloques. El programa juega con diferentes diseños, probando cientos de variaciones sobre dónde colocar los bloques para hacer la estructura lo más resistente posible usando el menor número de bloques necesario. Es como si el ordenador estuviera probando todo tipo de diseños de puentes para ver cuál puede soportar más peso sin caerse, pero también sin desperdiciar ningún bloque.

Este método ayuda a los ingenieros y diseñadores a desarrollar estructuras muy eficientes, y a veces de aspecto inusual, que cumplen su función utilizando la menor cantidad de material posible. Es una forma inteligente de diseñar porque ahorra materiales, reduce el peso y a menudo conduce a diseños innovadores que quizás no se nos ocurrirían por nuestra cuenta.

En la imagen anterior, se pueden ver tres diseños optimizados de un puente tridimensional asociados a diferentes conjuntos de fijaciones [K. Bando, R. Din, M. Fouquerand, L. Gilbert, A. Moissenot, and 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 hoy en día, IDEA StatiCa Detail, es capaz de mostrar al usuario la optimización topológica basada en los flujos de tensiones en la geometría asignada. Esta herramienta muestra de forma muy clara y visual al diseñador cuáles son las posiciones y direcciones más eficientes para las barras de armadura. Puede consultar nuestro artículo del blog dedicado a la optimización topológica.

Incluso estos modelos tan potentes y avanzados son solo el comienzo de lo que podría ser posible si se abordaran en serio. Ya conocemos cientos de diseños en los que la geometría se basa en formas orgánicas y se parece mucho más a una imagen de un libro de biología que a una forma típica de celosía. Podemos encontrar varios proyectos ya construidos o en construcción con inspiración en 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 a los nuevos procesos constructivos.

¿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 la ingeniería

Los investigadores de IDEA StatiCa presentaron en una reciente conferencia estructural de acero los nuevos métodos utilizados para la predicción automatizada de la utilización de soldaduras en la aplicación Connection. Este enfoque revolucionario resuelve una pregunta sencilla 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 en la predicción de las tasas de utilización de soldaduras en estructuras de acero. Este novedoso enfoque es revolucionario para los ingenieros estructurales, ya que va más allá de los métodos tradicionales al analizar de forma detallada 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, adaptándose 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 hacia soluciones más inteligentes y basadas en datos en la ingeniería estructural. Para más información sobre cómo utilizar esta mejora aquí.

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

Consejos de vocabulario para nuevos ingenieros estructurales:

El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender y tomar decisiones basadas en datos. En el diseño y análisis estructural, el ML puede utilizarse para predecir el comportamiento de los materiales, evaluar la integridad estructural y optimizar los procesos de diseño. Mediante el análisis de grandes conjuntos de datos, los algoritmos de ML pueden identificar patrones e información que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Esto puede conducir a diseños estructurales más eficientes, seguros y rentables. El ML también puede ayudar en la monitorización en tiempo real y la planificación del mantenimiento de las estructuras, mejorando aún más su vida útil y seguridad.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de inteligencia artificial ampliamente utilizado para procesar datos con topología en forma de cuadrícula, como las imágenes. Destacan en tareas como el reconocimiento y la 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 CNN identificar patrones intrincados, convirtiéndolas en herramientas poderosas en diversas aplicaciones de ingeniería, desde el análisis estructural hasta los procesos de diseño automatizado. Su capacidad para procesar conjuntos de datos complejos de forma 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 podría pensar. No el de las imágenes generadas por IA, sino que los primeros principios de la automatización y la optimización inteligente ya están siendo incorporados en las herramientas de análisis estructural.

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