Erick Saavedra: A mayor automatización mayor eficiencia y mayores ganancias

Erick Saavedra, Doctor en Ingeniería Civil

A MAYOR AUTOMATIZACIÓN, mayor efi ciencia Y MAYORES GANANCIAS

Erick Saavedra Flores es doctor en Ingeniería Civil del Centro Zienkiewicz de Ingeniería Computacional de la Universidad de Swansea, Gales, Reino Unido. Como profesional ha participado en distintos proyectos, como la Línea 4A del Metro de Santiago, y desde 2019 es el jefe del Departamento de Ingeniería Civil de la Universidad de Santiago.

¿Cuáles son los benefi cios para los revisores estructurales?

Una adecuada automatización de rutinas de análisis y diseño estructural representa una importantísima tarea que debiera realizar siempre un revisor estructural. Dentro de las labores que un ingeniero estructural efectúa diariamente existen numerosos cálculos repetitivos y que pueden llegar a consumir mucho tiempo si no son automatizados oportunamente. Para esta labor existen diversas alternativas, desde las más básicas como el uso de planillas de cálculo, programas de matemáticas para ingeniería y softwares comerciales de elementos fi nitos, hasta técnicas más avanzadas que involucran la adaptación de softwares de elementos fi nitos con arquitecturas semi-abiertas a través de la programación de subrutinas defi nidas por el usuario, entre otras. Estas opciones le permiten al revisor evaluar con mayor rapidez los diseños estructurales y detectar eventuales errores cometidos durante el proceso de cálculo.

¿Hay benefi cios para los mandantes?

Los principales benefi cios provienen principalmente de la reducción de los tiempos de cálculo estructural al automatizar tareas específi cas propias de una empresa o proyecto en particular. Dicha automatización

viene de la mano de la reducción de posibles errores humanos, y de un consiguiente aumento de la efi ciencia de los procesos productivos. Todo lo anterior conduce a proyectos de ingeniería más económicos para el mandante, y potencialmente más rentables. “En el contexto de la Ingeniería Estructural, los metamodelos son ampliamente utilizados como una alternativa al uso de modelos estructurales complejos que toman mucho tiempo en ser resueltos”

¿Se aplica en estos procesos machine learning e Inteligencia artifi cial?

Machine Learning corresponde a una rama de la Inteligencia Artifi cial que consiste en proporcionar a modelos computacionales la habilidad de aprender a predecir el resultado de una variable y a mejorar por si mismos dichas predicciones. En el contexto de la Ingeniería Estructural, los metamodelos son ampliamente utilizados como una alternativa al uso de modelos estructurales complejos que toman mucho tiempo en ser resueltos. En estos casos, el metamodelo es entrenado para efectuar predicciones aproximadas en tiempos signifi cativamente más reducidos. Sus aplicaciones principales pueden hallarse en la solución de modelos estructurales altamente no lineales como, por ejemplo, aquellos empleados para predecir daño de material. A pesar que las técnicas de Machine Learning son cada día más difundidas entre las comunidades académicas especializadas, su uso en la industria y la ingeniería estructural práctica del día a día aún sigue siendo limitada. N&C

“Los principales benefi cios provienen principalmente de la reducción de los tiempos de cálculo estructural al automatizar tareas específi cas propias de una empresa o proyecto en particular”

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