LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA INGENIERIA CIVIL - CARLOS REVILLA

La inteligencia artificial en la Ingeniería Civil
La inteligencia artificial son tecnologías capaces de realizar tareas que normalmente requieren
inteligencia humana, constituye un enfoque alternativo a las técnicas de modelización clásicas.
La inteligencia artificial es la rama de la ciencia de la computación que desarrolla máquinas y
software con una inteligencia que trata de imitar las funciones cognitivas humanas. En
comparación con los métodos tradicionales, la Inteligencia Artificial ofrece ventajas para
abordar los problemas asociados con las incertidumbres y es una ayuda efectiva para resolver
problemas de elevada complejidad, como son la mayoría de problemas reales en ingeniería.
Además, las soluciones aportadas por la Inteligencia Artificial constituyen buenas alternativas
para determinar los parámetros de diseño cuando no es posible realizar ensayos, lo que
supone un ahorro importante en tiempo y esfuerzo dedicado a los experimentos. La
Inteligencia Artificial también es capaz de acelerar el proceso de toma de decisiones,
disminuye las tasas de error y aumenta la eficiencia de los cálculos. Entre las diferentes
técnicas de Inteligencia Artificial destacan el aprendizaje automático), el reconocimiento de
patrones y el aprendizaje profundo técnicas que han adquirido recientemente una atención
considerable y que se están estableciendo como una nueva clase de métodos inteligentes para
su uso en la ingeniería civil.
Todos conocemos problemas de ingeniería civil cuya solución pone al límite las técnicas
computacionales tradicionales. Muchas veces se solucionan porque existen expertos con la
formación adecuada capaces de intuir la solución más adecuada, para luego comprobarla con
los métodos convencionales de cálculo. En este contexto, la inteligencia artificial está tratando
de capturar la esencia de la cognición humana para acelerar la resolución de estos problemas
complejos. La Inteligencia Artificial se ha desarrollado en base a la interacción de varias
disciplinas, como son la informática, la teoría de la información, la cibernética, la lingüística y
la neurofisiología.
La I.A se ha usado en estas últimas décadas de forma intensiva en las investigaciones
relacionadas con la ingeniería civil. Son notables las aplicaciones de las redes neuronales, los
algoritmos genéticos, la lógica difusa y la programación paralela. Además, la optimización
heurística ha tenido una especial relevancia en muchos campos de la ingeniería civil,
especialmente en el ámbito de las estructuras y las infraestructuras. Sin embargo, los métodos
más recientes como el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático y el aprendizaje
profundo son métodos totalmente emergentes en este ámbito de la ingeniería. Estas técnicas
emergentes tienen la capacidad de aprender complicadas interrelaciones entre los parámetros
y las variables, y así permiten resolver una diversidad de problemas que son difíciles, o no son
posibles, de resolver con los métodos tradicionales.
El aprendizaje automático es capaz de descubrir información oculta sobre el rendimiento de una
estructura al aprender la influencia de diversos mecanismos de daño o degradación y los datos
recogidos de los sensores. Además, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo tienen
una elevada potencialidad en el dominio de la mecánica computacional, como, por ejemplo,
para optimizar los procesos en el método de elementos finitos para mejorar la eficiencia de los
cálculos. Estos métodos también se pueden utilizar para resolver problemas complejos a través
del novedoso concepto de la Internet de las Cosas. En este contexto del Internet de las Cosas,
se pueden utilizar estas técnicas emergentes para analizar e interpretar grandes bases de datos.
Esto abre las puertas al desarrollo de infraestructuras, ciudades o estructuras inteligentes.
Sin embargo, aún nos encontramos con limitaciones en el uso de estos métodos emergentes.
Entre esas limitaciones figura la falta de selección racional del método de I.A, que no se tenga
en cuenta el efecto de los datos incompletos o con ruido, que no se considere la eficiencia de la
computación, el hecho de que se informe sobre la exactitud de la clasificación sin explorar
soluciones alternativas para aumentar el rendimiento, y la insuficiencia de la presentación del
proceso para seleccionar los parámetros óptimos para la técnica de I. A. Con todo, a pesar de
estas limitaciones, el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje
profundo se postulan como método pioneros para aumentar la eficiencia de muchas
aplicaciones actuales de la ingeniería civil, así como para la creación de usos innovadores.
Referencias:
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2019). A review of multi-criteria assessment techniques
applied to sustainable infrastructures design. Advances in Civil Engineering, 2019: 6134803.
SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural
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SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social
sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513.