Año: 2022

Con motivo de la celebración del XXXIX Congreso Sudamericano de Ingeniería Estructural JSAEE 2022, fui invitado a impartir una conferencia titulada «Diseño y mantenimiento sostenible de estructuras y puentes considerando su ciclo de vida«. En esta conferencia explico lo que nuestro grupo de investigación está realizando en proyectos como DIMALIFE y HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Espero que os sea de interés.

La conferencia del profesor Víctor Yepes aborda la integración de la sostenibilidad en el diseño y el mantenimiento de estructuras y puentes, enfatizando la necesidad de considerar todo el ciclo de vida. Yepes, catedrático de Ingeniería de la Construcción en la Universitat Politècnica de València, argumenta que se requiere un cambio de paradigma respecto a las prácticas tradicionales. Destaca la importancia económica, social y ambiental del sector de la construcción y presenta la optimización, especialmente mediante la Inteligencia Artificial (IA) y las metaheurísticas, como una herramienta clave para lograr diseños más eficientes y sostenibles. Explora la complejidad de la optimización combinatoria en ingeniería estructural y las limitaciones de los métodos de resolución exactos. Presenta la optimización multiobjetivo y la frontera de Pareto como herramientas para evaluar soluciones que consideran múltiples criterios (coste, sostenibilidad, fiabilidad, etc.). Introduce el concepto de metamodelos y de Smart Data como alternativas para optimizar con menos datos y recursos computacionales. Finalmente, enfatiza la necesidad de integrar el análisis del ciclo de vida y la toma de decisiones multicriterio para una gestión sostenible de los activos, señalando los desafíos de la evaluación social y de la variabilidad.

Glosario de términos clave:

• Sostenibilidad: En el contexto de la ingeniería, se refiere a la capacidad de diseñar, construir y mantener estructuras de manera que se satisfagan las necesidades actuales sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades, considerando las dimensiones económicas, sociales y ambientales.
• Ciclo de Vida (Life Cycle): El período completo desde la concepción de una estructura hasta su demolición y disposición final, incluyendo el diseño, la construcción, el uso, el mantenimiento, la reparación y el fin de vida útil.
• Optimización: Proceso de encontrar la mejor solución posible a un problema, generalmente minimizando o maximizando una función objetivo (como coste, emisiones, etc.) sujeta a un conjunto de restricciones (como requisitos estructurales o geométricos).
• Inteligencia Artificial (IA): Sistemas informáticos diseñados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprendizaje, resolución de problemas y toma de decisiones.
• Metaheurística: Algoritmo o técnica que guía un proceso de búsqueda para encontrar soluciones aproximadamente óptimas a problemas complejos, a menudo inspirados en procesos naturales o biológicos (p. ej., algoritmos genéticos).
• Optimización Combinatoria: Tipo de optimización en la que las variables de decisión son discretas (adquieren valores de un conjunto finito), lo que a menudo da lugar a un gran número de posibles soluciones.
• Función Objetivo: La medida de rendimiento o criterio que se busca optimizar en un problema de optimización (p. ej., minimizar el coste, maximizar la durabilidad).
• Restricciones: Condiciones o limitaciones que deben cumplirse en un problema de optimización (ej: límites de deformación, resistencia mínima).
• Frontera de Pareto: En optimización multiobjetivo, es el conjunto de soluciones óptimas no dominadas, en el que no es posible mejorar un objetivo sin empeorar al menos otro.
• Metamodelo (o Modelo Subrogado): Un modelo simplificado (a menudo, una función matemática o un modelo de aprendizaje automático) que aproxima la relación entre las variables de entrada y de salida de un modelo más complejo, utilizado para acelerar la optimización o el análisis.
• Smart Data: En contraste con Big Data, se refiere a la extracción de información útil y de patrones a partir de conjuntos de datos más pequeños o selectivos, a menudo mediante técnicas estadísticas o de modelado avanzado (como Kriging).
• Análisis del Ciclo de Vida (ACV o LCA): Metodología para evaluar los impactos ambientales, sociales y económicos asociados a todas las etapas del ciclo de vida de un producto o servicio.
• Toma de Decisión Multicriterio (MCDM): Conjunto de técnicas para evaluar y seleccionar entre alternativas que involucran múltiples criterios de evaluación, a menudo contrapuestos.
• Gestión de Activos: En el contexto de infraestructuras, es el enfoque sistemático y estratégico para gestionar el ciclo de vida completo de los activos (como puentes o carreteras) con el objetivo de optimizar su rendimiento, coste y riesgo.
• Fiabilidad: La probabilidad de que una estructura cumpla con sus requisitos de rendimiento bajo condiciones específicas durante un período de tiempo determinado.
• Gemelo Digital (Digital Twin): Una representación virtual de una estructura o sistema físico que se actualiza con datos en tiempo real de sensores, permitiendo monitorización, análisis y predicción de su comportamiento a lo largo del tiempo.