¿Cómo pueden los algoritmos de aprendizaje automático mejorar la resiliencia de la infraestructura? Pueden transformar la forma en que los administradores y arquitectos de edificios diseñan y mantienen la infraestructura. Herramientas como gemelos digitales, análisis de IA y monitoreo estructural automatizado mejoran la visibilidad y señalan soluciones para los desafíos de infraestructura emergentes.
Optimización de estructuras con gemelos digitales
“Los gemelos digitales pueden ser herramientas muy eficaces para optimizar el diseño, la disposición y las operaciones de la infraestructura”.
Un gemelo digital replica una estructura o sistema del mundo real en un entorno virtual, donde el aprendizaje automático y las herramientas de modelado de IA pueden analizarlo y modificarlo.
Son una excelente solución de bajo riesgo para probar diferentes diseños de infraestructura. La IA utiliza datos del mundo real para simular el impacto en el rendimiento de cambios de diseño. Esto permite a los diseñadores identificar las mejores estrategias de optimización sin alterar las operaciones del mundo real, solicitar programas piloto costosos u ordenar cambios de diseño costosos.
Uno de los mejores beneficios de los gemelos digitales es una mayor visibilidad. La infraestructura es más que la arquitectura exterior de un edificio o puente. Muchas facetas afectan la estabilidad estructural, la durabilidad, la navegación, el rendimiento de los servicios públicos y el impacto ambiental.
Los gemelos digitales y las herramientas de aprendizaje automático pueden brindar a los diseñadores información sobre estos factores antes de construir un edificio. Un gemelo digital también reúne silos de información dispares. Esto aumenta la probabilidad de que se identifiquen todos los posibles errores e ineficiencias durante el proceso de planificación.
El resultado es una infraestructura altamente optimizada diseñada para la resiliencia y la eficiencia. Los gemelos digitales fomentan un enfoque de construcción integral para el diseño de infraestructura, lo que reduce la probabilidad de riesgos estructurales imprevistos. El modelado de IA y el análisis predictivo pueden ayudar a los diseñadores a construir una infraestructura preparada para el desgaste a largo plazo.
Además, los gemelos digitales siguen siendo útiles incluso después de que se completa la construcción. Los administradores de edificios pueden usar sensores IoT para recopilar información sobre la infraestructura durante meses y años. Usan esta información para mantener actualizado el gemelo digital para que pueda modelar problemas y riesgos estructurales futuros.
Un gemelo digital actualizado puede ayudar a los administradores de edificios a comprender los problemas de mantenimiento, crear planes de emergencia, realizar inspecciones de edificios y más. El gemelo digital también puede modelar el impacto potencial de eventos como incidentes meteorológicos severos.
Construyendo para la Resiliencia Climática
El cambio climático es uno de los mayores desafíos que enfrenta el diseño de infraestructura en la actualidad. A medida que aumenta la temperatura del planeta, el clima se vuelve más volátil y extremo. La investigación muestra que las inundaciones son más de 300% más común hoy que hace 50 años. Los inviernos y los veranos también se están volviendo más severos.
Los cambios en los patrones climáticos, especialmente el clima extremo, aumentan la probabilidad de daños a la infraestructura debido a incidentes como tormentas, inundaciones o incendios forestales. Como resultado, se debe diseñar una nueva infraestructura para la resiliencia climática. El aprendizaje automático y la IA pueden ayudar a lograr esto de varias maneras. Por ejemplo, el aprendizaje automático es invaluable para rastrear, analizar y predecir cambios en los patrones climáticos.
“Las herramientas de predicción del clima de IA pueden ayudar a los arquitectos y diseñadores a comprender qué riesgos y peligros podría enfrentar una estructura en las próximas décadas”
El cambio climático está causando que los patrones climáticos cambien más rápida y dramáticamente que en siglos anteriores, por lo que construir para el clima actual ya no es adecuado.
Con el aprendizaje automático, los científicos y arquitectos pueden combinar datos ambientales actuales con datos sobre el cambio climático para obtener una predicción detallada de los riesgos futuros. Pueden usar IA para analizar estos datos junto con los datos estructurales de un edificio y señalar los peligros relacionados con el clima. El análisis predictivo permite a los administradores de edificios, arquitectos e ingenieros preparar la infraestructura para el clima severo antes de que ocurra.
Una forma particularmente efectiva de lograr esto es a través de simulaciones impulsadas por IA. Los gemelos digitales y los programas de modelado pueden crear posibles escenarios que muestren cómo le irá a una pieza de infraestructura en diversas condiciones climáticas. Los arquitectos pueden modelar varias soluciones para encontrar los métodos más prometedores para fortalecer los edificios contra los riesgos relacionados con el clima.
Monitoreo de la Salud Estructural
La integridad estructural de un edificio puede cambiar con el tiempo debido a numerosos factores. Monitorear estos cambios es esencial para garantizar que la infraestructura permanezca segura y estable. La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a monitorear la salud estructural y predecir peligros potenciales.
Antes de que comience la construcción, los materiales de construcción se prueban minuciosamente para determinar su durabilidad. Por ejemplo, la prueba modal se usa comúnmente para analizar propiedades materiales como la masa, rigidez y amortiguamiento. Las pruebas modales son excelentes para generar una gran cantidad de datos sobre cómo se comporta un material de construcción en diferentes condiciones. Los arquitectos e ingenieros pueden usar IA para analizar datos de pruebas modales y extraer tendencias e información clave.
“Por ejemplo, un algoritmo de análisis de IA podría identificar la vibración máxima que un material puede soportar antes de sufrir daños”.
Información como esta es vital para garantizar que un edificio esté hecho de materiales que puedan resistir terremotos y eventos climáticos severos. Después de la construcción, la IA y el aprendizaje automático también pueden ayudar a los administradores de edificios y urbanistas a monitorear la integridad estructural. Los administradores de edificios pueden usar sensores IoT para recopilar datos estructurales de forma continua e incorporarlos a algoritmos de análisis de datos de IA. La IA puede analizar de forma autónoma la información en busca de signos de riesgos o fatiga estructural.
Esta misma tecnología también puede monitorear el funcionamiento interno de los edificios. Los sistemas HVAC, la plomería, el cableado y otras infraestructuras de servicios públicos pueden perder eficiencia con el tiempo sin un mantenimiento cuidadoso. Los sensores de IoT abren la puerta para el mantenimiento predictivo, lo que permite a los administradores de edificios evitar fallas en los servicios públicos, como cortes de energía o roturas de líneas de agua.
Los programas de modelado de IA pueden incluso ayudar a crear administradores y mejorar la eficiencia de los sistemas de servicios públicos de infraestructura. El diseño y la configuración de los servicios públicos dentro de un edificio pueden afectar directamente el consumo eficiente de recursos. El análisis de IA puede identificar ineficiencias y modelar posibles soluciones, ayudando a los arquitectos y diseñadores a desarrollar una infraestructura más sostenible y resistente.
Utilización de IA para el diseño de arquitectura generativa
Un uso de vanguardia de la IA y el aprendizaje automático es la arquitectura generativa. Este nicho de diseño único utiliza IA para modelar estructuras basadas en propiedades específicas. El diseño generativo aún requiere la experiencia de un arquitecto humano, pero puede inspirar enfoques innovadores para la infraestructura.
Por ejemplo, un arquitecto podría ingresar la cantidad de pisos, los servicios públicos requeridos, las limitaciones de bienes raíces y otros detalles estructurales básicos en un programa de modelado generativo. La IA usaría esta información para generar un diseño que cumpla con los requisitos de la manera algorítmicamente más efectiva.
El diseño generativo tiene el potencial de crear una infraestructura que sea eficiente en el uso de los recursos sin comprometer la integridad estructural. Esto es vital para el futuro de la infraestructura resistente, ya que el cambio climático puede afectar las cadenas de suministro y la disponibilidad de materiales de construcción clave, como el hormigón. En los próximos años, los arquitectos necesitarán cada vez más mejorar la durabilidad estructural utilizando los mínimos recursos posibles.
La biomimética es un rincón particularmente único del diseño impulsado por IA. Si bien la arquitectura biomimética no siempre usa IA, la inteligencia artificial puede ayudar en el proceso. La biomimética implica inspirándose en la naturaleza para diseñar objetos artificiales, como edificios.
Utiliza los siglos de evolución que optimiza el diseño del mundo natural y aplica esas lecciones a la arquitectura. El diseño generativo impulsado por IA puede extraer datos de estructuras biológicas para influir en nuevas creaciones arquitectónicas. Los científicos pueden incluso usar el aprendizaje automático para analizar y comprender cómo funcionan los sistemas naturales para que puedan replicar artificialmente esos sistemas en la arquitectura.
De hecho, el diseño generativo se parece mucho a una forma rápida de evolución. La IA procesa numerosas estructuras potenciales, refinándolas algorítmicamente hasta encontrar la solución más efectiva. El resultado es una infraestructura más resistente, que a menudo es mejor para el medio ambiente debido al consumo de recursos minimizado.
Mejora de la resiliencia de la infraestructura con IA
La IA y el aprendizaje automático son herramientas invaluables en el diseño, desarrollo, construcción y mantenimiento de infraestructuras. Estos algoritmos pueden ayudar a los equipos de diseño y a los administradores de edificios a comprender mejor las estructuras y prepararse para los factores de riesgo a largo plazo.
La IA puede formar la base de nuevos diseños arquitectónicos innovadores y resaltar soluciones de vanguardia para desafíos como incidentes climáticos severos. Con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático, la infraestructura del mañana puede ser más duradera y eficiente en el uso de los recursos.
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- Fuente: https://www.aiiottalk.com/resilience-of-infrastructure-with-machine-learning/
