La inteligencia artificial (IA) es un término que puede resultar confuso. Aunque el medio de la inteligencia es diseñado (y, en ese sentido, artificial o creado por humanos), la inteligencia en sí misma se basa en datos muy reales. Sin embargo, la mayoría de las personas escuchan ia y piensan en robots futuristas o escenas de películas de ciencia ficción, sin reconocer que el origen de la IA no es ficticio ni mágico, sino matemático.
Las matemáticas y los datos son el núcleo de la IA y de los métodos de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés). De esta manera, el proceso no se aleja tanto de los proyectos de ingeniería impulsados por humanos. Aun así, la IA ha cosechado algunas críticas a lo largo del camino, en gran parte debido a un malentendido y una falta de confianza en la IA.
Junto a esto, existe un temor y un ligero rechazo a la posibilidad de que las máquinas impulsadas por IA puedan reemplazar algún día a los humanos en el lugar de trabajo. Pero esta también es una versión distorsionada de lo que realmente es o puede ser la IA. La IA contribuye mucho más al campo de la ingeniería de lo que podría eliminar o reemplazar.
La relación entre la IA y la ingeniería
La relación entre la IA y la ingeniería es más simbiótica y similar a la conexión que vemos con la simulación y la IA, o la simulación y la ingeniería. Cada relación se complementa y mejora la otra.
Para aclarar algunos de los conceptos erróneos en torno a la IA, revisemos algunos de los ingredientes clave del proceso de IA, cómo se integra la simulación y cómo tanto la IA como la simulación benefician significativamente a la ingeniería.
Conocer los hechos: Datos impulsados por simulación
La parte más crítica en la ingeniería impulsada por IA es la data. Como se mencionó anteriormente, la IA es esencialmente mucha matemática, que consiste en algoritmos, cálculos y otros tipos de datos. Esta es la parte trasera o el entrenamiento detrás de escena que la mayoría de las personas no ven. Sin embargo, de la misma manera en que se debe entrenar a los equipos humanos, también se debe entrenar a la IA.
Para los humanos en el lugar de trabajo, esto puede manifestarse en forma de un módulo de capacitación o una sesión práctica con un miembro senior del equipo. El entrenamiento toma una forma diferente para la IA, pero aún implica información. El ingeniero entrena a la IA alimentándola con los datos que necesita para realizar la tarea en cuestión. Como puedes imaginar, la precisión de los datos es crucial por las mismas razones por las que no entrenarías a un humano utilizando información incorrecta. En consecuencia, la integración de IA/ML no es una revolución, sino una evolución de métodos que se asemeja a entrenar a un ingeniero o diseñador en un enfoque de diseño o flujo de trabajo nuevo que genera mejores resultados.
Una diferencia, sin embargo, es el volumen masivo de datos necesarios para preparar adecuadamente a la IA, especialmente porque la IA carece de elementos humanos como el sentido común o el pensamiento rápido. Si bien esta es otra razón de vacilación para algunos, aquí es donde la simulación puede brindar una gran ayuda con precisión predictiva, una gran capacidad para datos, capacidades de análisis casi ilimitadas y resultados rápidos. Por esta razón, la integración de IA/ML con la simulación es un componente fundamental para lograr una ingeniería de IA a gran escala.
Con software de simulación que abarca análisis de elementos finitos (FEA, por sus siglas en inglés), dinámica de fluidos computacional (CFD, por sus siglas en inglés), electromagnetismo y otros modelos basados en la física, el amplio portafolio de Ansys tiene las herramientas para prácticamente cualquier proyecto de ingeniería. Al utilizar estas herramientas, los ingenieros pueden recopilar los datos más precisos posibles y visualizar cómo funcionarán. Además, Ansys simplifica los cálculos o técnicas de codificación, encapsulando estas tareas en herramientas integradas y fáciles de usar. Hoy en día, la simulación es mucho más accesible para los no expertos en simulación.
Una vez que se recopila la cantidad deseada de datos, los miembros del equipo pueden recurrir nuevamente a la simulación para la siguiente etapa: entrenar a la IA. Un método de entrenamiento utiliza la tecnología de gemelos digitales, como Ansys Twin Builder. Un gemelo digital se puede utilizar junto con métodos de ML para generar grandes cantidades de datos y entrenar a la IA de manera mucho más rápida y a un menor costo que utilizando máquinas físicas para la generación de datos.
La inteligencia artificial desempeña un papel clave en los gemelos digitales híbridos.
Según el Consorcio Twin Digital, un gemelo digital es una representación virtual de entidades y procesos del entorno real, sincronizados con una frecuencia y fidelidad especificadas. Al crear gemelos digitales con Twin Builder e integrar IA/ML, los ingenieros pueden combinar modelos basados en datos y en la física para crear gemelos digitales híbridos.
Con gemelos digitales híbridos, la tecnología de gemelos digitales se combina con la simulación basada en la física de Ansys para llevar los detalles de las simulaciones 3D, como análisis estructurales y modelos mecánicos, a modelos de orden reducido (ROM, por sus siglas en inglés), lo que reduce la complejidad computacional y produce modelos de sistemas más eficientes con el mismo nivel de precisión confiable.
Otro beneficio de los métodos basados en IA/ML es su capacidad para aprovechar los datos históricos. Por lo general, cuando se recopila un volumen de datos, hay una responsabilidad de clasificar esa información para extraer lo que se necesita, lo que es menos útil y lo que se debe descartar. Los datos históricos menos útiles o descartados a menudo se almacenan en formatos antiguos en discos duros de computadora, lo que los hace en gran parte inaccesibles y aparentemente sin valor. Sin embargo, la IA/ML se beneficia de un gran volumen de datos y los utiliza de manera efectiva.
De hecho, la IA/ML puede convertir datos obsoletos en un activo de alto valor. Como se mencionó anteriormente, se necesita mucha data (y matemáticas) para entrenar adecuadamente a la IA. De esta manera, la IA/ML puede beneficiarse de datos no utilizados o antiguos reciclándolos y utilizándolos como material de entrenamiento. Utilizar resultados y datos de simulaciones pasadas para aprender y abordar nuevos desafíos de diseño es similar a aprovechar la experiencia de un equipo de diseñadores senior, pero con una ventaja mayor.
Esto también ayuda a las preocupaciones de sostenibilidad. Se deben almacenar grandes volúmenes de datos, lo que consume energía innecesariamente, especialmente si los datos no se utilizan. Al emplear IA/ML para clasificar, consolidar y utilizar datos antiguos, podemos reducir el consumo de energía a largo plazo.
Para expandir esto, podemos esforzarnos por crear un marco de desarrollo ávido de datos con una plataforma abierta donde los algoritmos de máquinas modernos puedan consumir regularmente datos y aprovechar la información de múltiples fuentes.
Conexiones mutuamente beneficiosas
Mientras la IA se beneficia de la simulación, la simulación también se beneficia de la IA. La IA puede acelerar la simulación hasta 100 veces más rápido, como vemos con las simulaciones impulsadas por IA o las simulaciones que utilizan sistemas basados en ML.
Por ejemplo, podemos aprovechar el ML para generar diseños de productos derivados, entrenando redes neuronales para predecir, optimizar y entregar diseños a nivel de producción basados en diseños anteriores. También podemos utilizar el ML para establecer automáticamente parámetros del modelo o aplicar solucionadores de flujo basados en ML para habilitar la simulación aumentada.
Del mismo modo, la IA/ML puede impulsar el diseño con optimización de topología mientras simplifica los flujos de trabajo y, reduce los costos. Por ejemplo, el ML/AI se puede aplicar a la integración de procesos y software de optimización de diseño de Ansys optiSLang para inductores de silicio avanzados para aplicaciones de ondas milimétricas, utilizando el ML/AI para producir modelos de bloques de construcción sintéticos en una fracción del tiempo.
Aun así, incluso con los innumerables beneficios de la simulación, la IA/ML, la automatización o asistencia similar impulsada por computadora, existe un lugar crítico y valioso para los humanos. No solo se necesitan ingenieros, sino también diseñadores y otros profesionales para entrenar a la IA y cerrar la brecha entre la IA, la simulación y la ingeniería al proporcionar capacitación esencial, información y dirección. Estos profesionales están simplemente mejor equipados con herramientas de diseño impulsadas por IA que liberan una increíble creatividad.
Para conocer cómo integrar la IA en tu operación o crear gemelos digitales híbridos, solicita acceso a los webinars a pedido de Ansys: Cómo acelerar las innovaciones de productos y escalar con éxito con IA o Gemelos digitales híbridos: uniendo lo mejor de la IA y la física, respectivamente.
Consultas habituales sobre Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial
- ¿Qué es la ingeniería matemática?
La ingeniería matemática es una disciplina que combina los principios de la ingeniería y las matemáticas para resolver problemas complejos y desarrollar soluciones eficientes y precisas.
- ¿Qué papel juegan las matemáticas en la inteligencia artificial?
Las matemáticas son el núcleo de la inteligencia artificial. Los algoritmos, las ecuaciones y los cálculos son fundamentales para entrenar y desarrollar modelos de inteligencia artificial.
- ¿Qué es un gemelo digital?
Un gemelo digital es una representación virtual de un objeto o proceso del entorno real. Permite simular y probar diferentes escenarios sin la necesidad de intervenir en el objeto o proceso real.
- ¿Cuál es la relación entre la inteligencia artificial y la simulación?
La simulación puede ayudar a entrenar y mejorar la inteligencia artificial al proporcionar datos precisos, capacidades de análisis y resultados rápidos. La inteligencia artificial, a su vez, puede acelerar la simulación y optimizar los procesos de diseño y desarrollo.
- ¿Puede la inteligencia artificial reemplazar a los humanos en la ingeniería?
No, la inteligencia artificial no puede reemplazar por completo a los humanos en la ingeniería. Aunque la IA puede automatizar ciertas tareas y mejorar la eficiencia, los ingenieros y diseñadores siguen siendo esenciales para entrenar la IA, interpretar los resultados y tomar decisiones informadas.
La ingeniería matemática y la inteligencia artificial están intrínsecamente relacionadas. Las matemáticas son el corazón de la inteligencia artificial y los datos son su alimento. La simulación, por otro lado, proporciona las herramientas necesarias para recopilar datos precisos, entrenar modelos de IA y optimizar los procesos de diseño y desarrollo. La combinación de la inteligencia artificial y la simulación ofrece beneficios mutuos y promete impulsar la ingeniería hacia nuevas fronteras de eficiencia y creatividad.
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