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Diseñar mejor para construir con menos CO₂: optimización conjunta de cerchas mixtas y forjados

¿Y si la estructura de un edificio pudiera consumir menos materiales y emitir menos CO₂ sin perder resistencia? Una investigación internacional, publicada en Smart and Sustainable Built Environment y realizada por la Universitat Politècnica de València y por investigadores brasileños, estudia cómo lograrlo mediante el diseño coordinado de cerchas tubulares de acero y hormigón y de forjados mixtos. La propuesta no se limita a elegir perfiles más ligeros: optimiza conjuntamente la geometría de la estructura, las propiedades de los materiales y la armadura del forjado. En los casos analizados, esta estrategia reduce hasta un 24 % las emisiones de CO₂ asociadas a los materiales, frente a soluciones de referencia con cerchas de acero homogéneo y forjados convencionales de catálogo.

El problema: optimizar la estructura como un conjunto

El diseño de una estructura no consiste en dimensionar cada elemento de forma aislada. Las decisiones sobre una cercha condicionan el comportamiento y las necesidades del forjado que soporta; del mismo modo, modificar el canto o la armadura del forjado puede alterar el equilibrio entre la resistencia, el consumo de materiales y el coste del conjunto.

Sin embargo, buena parte de los trabajos previos sobre optimización estructural habían estudiado por separado las cerchas mixtas y los forjados. La investigación de Elcio Cassimiro Alves, Moacir Kripka y Víctor Yepes aborda precisamente esa separación. Su objetivo es desarrollar una metodología que permita optimizar de forma coordinada una cercha tubular mixta de acero y hormigón, así como el forjado de chapa colaborante que descansa sobre ella.

La solución estudiada tiene una configuración concreta: una cercha tipo Warren, formada por barras tubulares de sección circular, cuyo cordón superior incorpora hormigón en su interior. El forjado está compuesto por una losa de hormigón apoyada sobre una chapa de acero perfilada que actúa como encofrado y participa en el comportamiento resistente.

La palabra híbrida tiene aquí un significado específico. No se refiere a combinar acero y hormigón —algo propio de cualquier solución mixta—, sino a utilizar distintas calidades de acero en los cordones superior e inferior y en las barras del alma. Así, cada grupo de elementos puede disponer de un material adaptado a las solicitaciones que debe resistir.

Una optimización que conecta cercha, materiales y forjado

La principal aportación del trabajo es reunir en un mismo procedimiento variables que habitualmente se estudian por separado. En la cercha se consideran la geometría, el número de paneles, la altura, los perfiles tubulares, las calidades de acero de los distintos grupos de barras y la resistencia del hormigón de relleno del cordón superior.

El forjado también forma parte del proceso de optimización. El modelo contempla la geometría, el espesor de la losa, las características de la chapa colaborante, la resistencia del hormigón y la armadura incorporada. Esta última variable es de especial interés: añadir acero de refuerzo puede aumentar la resistencia a la flexión positiva y permitir reducir el espesor de la losa.

El planteamiento persigue algo más que encontrar una cercha ligera. Busca una combinación coherente de elementos y materiales que cumpla con las exigencias estructurales y, al mismo tiempo, reduzca las emisiones asociadas a su fabricación. Para ello, el estudio analiza el impacto ambiental, el coste de la construcción y la capacidad portante del forjado.

Variables de diseño consideradas en la optimización

Cómo se ha realizado el estudio

La investigación se desarrolló en dos etapas. En la primera, los autores buscaron minimizar las emisiones de CO₂ mediante un algoritmo de optimización denominado Particle Swarm Optimization (PSO), o algoritmo de enjambre de partículas. Se trata de una técnica inspirada en el comportamiento colectivo de grupos de individuos: cada solución ensayada modifica su búsqueda teniendo en cuenta su propia experiencia y la información obtenida por otras soluciones.

El procedimiento se aplicó a cinco luces: 8, 12, 16, 20 y 24 metros. Para cada una se compararon cuatro alternativas: cerchas homogéneas o híbridas, combinadas con forjados de catálogo u optimizados. Así fue posible estudiar por separado el efecto de asignar distintas calidades de acero a cada parte de la cercha y el de ajustar el diseño del forjado.

En la segunda etapa se utilizó una extensión del método, conocida como Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). En vez de buscar una única solución con las menores emisiones, el algoritmo exploró el equilibrio entre tres objetivos: reducir las emisiones de CO₂, reducir el coste de construcción y aumentar la capacidad portante del forjado. El resultado es un conjunto de alternativas eficientes, denominado frente de Pareto, en el que mejorar uno de los objetivos puede requerir renunciar parcialmente a otro.

Las soluciones se sometieron a comprobaciones estructurales en los estados límite últimos y de servicio. También se evaluaron las fases de construcción del forjado: antes del endurecimiento del hormigón, la chapa debe soportar por sí sola las cargas correspondientes; una vez fraguado el hormigón, la losa y la chapa trabajan conjuntamente. Para calcular las emisiones se consideró el impacto de los materiales desde su fabricación hasta su salida de fábrica (cradle-to-gate). No se incluyeron el transporte, la ejecución de la obra, el mantenimiento, el uso ni el fin de vida del edificio.

Qué resultados se han obtenido

El resultado ambiental más destacado se obtiene al combinar una cercha híbrida con un forjado optimizado. Frente a la solución de referencia —cercha homogénea y forjado de catálogo—, esta combinación redujo las emisiones de CO₂ en más de un 20 % en todas las luces estudiadas. El ahorro máximo alcanzó el 24 % en la estructura de 8 metros.

La optimización del forjado ayuda a explicar parte de esa reducción. La configuración obtenida incorpora dos barras de 6,3 milímetros de diámetro en cada nervio. Con esta armadura adicional, el canto total del forjado pasa de 140 a 110 milímetros y el espesor de la chapa de acero se reduce de 1,25 a 0,80 milímetros. La armadura aumenta la resistencia a la flexión de la losa una vez endurecido el hormigón y permite utilizar una chapa más delgada, siempre que esta siga cumpliendo las comprobaciones necesarias durante la fase de construcción.

La elección de materiales también influye en el resultado. En el 80 % de los casos optimizados, el hormigón de relleno del cordón superior alcanzó resistencias iguales o superiores a 40 MPa, con una concentración de soluciones entre 40 y 70 MPa. En las cerchas híbridas se seleccionaron diferentes resistencias de acero para los cordones y las diagonales. El uso de materiales de mayor resistencia puede parecer, a primera vista, una opción más costosa y con una mayor huella de carbono por unidad de material. Sin embargo, si permite reducir las dimensiones de los perfiles y la cantidad total empleada, el balance global puede resultar favorable.

Comparativa de las losas de catálogo y la óptima

Los resultados también muestran que no todos los componentes tienen el mismo peso ambiental. En las luces cortas, los materiales del forjado dominan las emisiones. En las estructuras de 24 metros con forjado optimizado, el acero de la cercha pasa a representar entre el 37 % y el 38 % del total. Esto indica que las estrategias de reducción de emisiones deben adaptarse a la dimensión y configuración de cada estructura: reducir el espesor de la chapa puede tener un efecto destacado en una luz corta, mientras que en luces mayores resulta más relevante optimizar los perfiles de la cercha.

La segunda etapa del estudio permite valorar cuánto cuesta aumentar la capacidad de resistencia. Para cargas habituales de entre 2 y 5 kN/m², las soluciones MOPSO alcanzaron capacidades portantes del forjado de hasta 2,5 veces la correspondiente a la solución de referencia de 2 kN/m² para la misma luz. Ese incremento puede implicar aumentos de hasta el 25 % en las emisiones y del 52 % en el coste de construcción. La mejora de prestaciones, por tanto, no es gratuita: el proyectista debe seleccionar la alternativa que responda a las cargas reales del edificio, evitando sobredimensionar el sistema.

Otro resultado interesante es la relación entre el coste y las emisiones. Para las configuraciones analizadas, ambos indicadores presentaron una correlación lineal muy elevada, con un coeficiente de determinación (R²) de 0,9895. Los autores estimaron que cada kilogramo de CO₂ reducido se asociaba, en promedio, a una disminución de unos 4,25 reales brasileños en el coste. La cifra depende de los precios y de los factores de emisión empleados en el estudio; no debe extrapolarse directamente a otros mercados.

¿Qué utilidad puede tener para un proyecto real?

La metodología ofrece una herramienta de apoyo para el predimensionamiento de estructuras de edificación con luces medias. El equipo técnico introduce datos como la luz y la separación entre cerchas, las cargas previstas, los perfiles tubulares disponibles, las calidades admisibles de acero y hormigón, las alternativas de forjado, así como los precios y los factores de emisión de los materiales.

Con esa información, el programa CompFloor realiza el análisis estructural y ejecuta los procesos de optimización. El algoritmo PSO identifica alternativas de bajas emisiones, mientras que MOPSO genera distintas combinaciones de coste, impacto ambiental y capacidad portante. El proyectista puede comparar esas opciones y seleccionar las que mejor se ajusten a las necesidades de la obra.

Su interés práctico radica en que permite evaluar decisiones que suelen tomarse por separado. Por ejemplo, estudiar si compensa emplear un acero de mayor resistencia en determinadas barras, aumentar la armadura del forjado para reducir el espesor de la chapa o modificar la geometría de la cercha para disminuir los esfuerzos y las dimensiones de los perfiles.

El ahorro no depende necesariamente de utilizar menos material en cada componente, sino de distribuirlo donde aporta mayor rendimiento estructural.

Ahora bien, los resultados deben interpretarse teniendo en cuenta las condiciones del estudio. El análisis se limita a cerchas Warren con perfiles tubulares circulares y luces de entre 8 y 24 metros. Además, emplea materiales, precios, factores de emisión y criterios normativos brasileños. El modelo estructural idealiza las barras como elementos sometidos a esfuerzos axiales y considera los nudos articulados; no desarrolla explícitamente la resistencia y la flexibilidad de las uniones, las excentricidades, las soldaduras ni los posibles modos de fallo local en los nudos tubulares.

La aplicación a proyectos en España requeriría adaptar los datos de partida y las comprobaciones a los Eurocódigos y sus anejos nacionales, así como a los productos disponibles, los precios y los factores de emisión locales. También sería necesario completar el diseño con el cálculo detallado de las uniones, la revisión de la constructibilidad y las verificaciones específicas del proyecto. La herramienta proporciona alternativas preliminares; no sustituye el trabajo de cálculo ni el de validación del equipo redactor.

Diseñar el sistema completo para reducir su impacto

La investigación aporta una idea útil para la ingeniería estructural: las decisiones de diseño tienen mayor potencial cuando se estudian de forma coordinada. Optimizar una cercha sin considerar el forjado que soporta puede dejar fuera oportunidades de ahorro; hacer lo contrario puede conducir a soluciones que no aprovechen las posibilidades del conjunto.

Los resultados muestran que combinar materiales con distintas prestaciones, ajustar la geometría de los elementos y optimizar la armadura del forjado permiten reducir las emisiones asociadas a los materiales sin renunciar a la seguridad estructural. También ponen de relieve que no existe una solución óptima para todos los proyectos: la alternativa más adecuada depende de la luz, de las cargas, del coste de los materiales y de las prioridades ambientales.

El siguiente paso será trasladar este tipo de metodologías a configuraciones estructurales más diversas y a evaluaciones ambientales que incorporen otras fases del ciclo de vida. Mientras tanto, el trabajo ofrece una base para avanzar hacia estructuras en las que la sostenibilidad, el coste y las prestaciones de resistencia se consideren conjuntamente desde las primeras decisiones de diseño.

Referencia:

ALVES, É.C.; KRIPKA, M.; YEPES, V.  (2026). Sustainable Multi-Objective Topology Optimization of Composite Hybrid Tubular Trusses. Smart and Sustainable Built Environment DOI:10.1108/SASBE-06-2026-0534

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Cómo la hibridación de materiales puede recortar un 24% las emisiones de carbono

En este artículo se resumen las ideas principales de un trabajo recientemente aceptado para su publicación en Smart and Sustainable Built Environment. El trabajo es fruto de una colaboración internacional con investigadores brasileños y estudia la optimización topológica multiobjetivo de celosías tubulares híbridas de materiales compuestos, teniendo en cuenta tanto su comportamiento estructural como aspectos de sostenibilidad. Más que reproducir aquí todos los detalles del artículo, se presentan sus planteamientos fundamentales, la metodología empleada y los principales resultados obtenidos.

De acuerdo con el Global Status Report for Buildings and Construction (2020), elaborado por la Alianza Global para la Edificación y la Construcción (GlobalABC) en colaboración con el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP), el sector de la edificación es responsable del 38 % de las emisiones globales de CO₂ asociadas al uso de la energía. De este volumen, un 10 % corresponde directamente al carbono embebido, es decir, a los gases de efecto invernadero emitidos durante la extracción, la fabricación y el transporte de los materiales de construcción. Ante este escenario, la ingeniería civil y la arquitectura se enfrentan a un desafío inaplazable: ¿es posible aumentar sustancialmente la capacidad resistente de una estructura, reducir sus costes de construcción y, al mismo tiempo, disminuir drásticamente su huella de carbono?

Históricamente se ha asumido que elevar las prestaciones mecánicas de un edificio implica un mayor consumo de recursos, lo que encarece la obra y multiplica las emisiones de CO₂. Sin embargo, la aplicación de algoritmos de optimización metaheurística multiobjetivo —como la Optimización por Enjambre de Partículas (Particle Swarm Optimization, PSO) y su variante multiobjetivo (MOPSO)— demuestra de forma contundente que esta aparente incompatibilidad es un mito.

Al integrar la optimización de celosías tubulares híbridas (acero-hormigón) con losas mixtas colaborantes, los algoritmos demuestran que es factible reconfigurar la geometría y la distribución de materiales para lograr ahorros inéditos. A continuación, analizamos los cuatro descubrimientos más impactantes y contraintuitivos extraídos de las investigaciones más recientes sobre optimización estructural sostenible.

1. Materiales más resistentes no significan mayor contaminación: El mito desmontado

A primera vista, la lógica indicaría que prescribir aceros y hormigones de alta resistencia incrementa el impacto ambiental, ya que la fabricación de una unidad de masa o de volumen de estos materiales avanzados genera una mayor cantidad de CO₂ equivalente. No obstante, al analizar el comportamiento global de la estructura, la optimización algorítmica demuestra exactamente lo contrario.

El uso de materiales con prestaciones mecánicas elevadas permite reducir la sección transversal y la masa total de los elementos estructurales, de modo que esa contracción volumétrica compensa con creces el mayor factor de emisión unitario del material. En el caso de las celosías tubulares mixtas, el algoritmo PSO seleccionó sistemáticamente:

  • Hormigones de relleno para el cordón superior con resistencia a la compresión (fck) siempre superior a 40 MPa, alcanzando de forma recurrente valores entre 70 y 90 MPa.
  • Hibridación dinámica de aceros entre los distintos elementos de la celosía. El algoritmo asigna grados de alta resistencia, como ASTM A913 Gr. 70 o ASTM A572 Gr. 65, a los cordones superior e inferior para maximizar la resistencia al momento flector y a los esfuerzos axiales, mientras optimiza las diagonales y los montantes combinando grados como ASTM A572 Gr. 50, Gr. 60 o Gr. 65, según la solicitación específica de cada barra.

Esta asignación selectiva de propiedades mecánicas aprovecha el relleno de hormigón para evitar el pandeo local y global del cordón tubular superior, lo que permite utilizar perfiles de acero notablemente más esbeltos y livianos en toda la celosía.

«La hibridación de materiales —combinando hormigón de alta resistencia en el cordón superior y diferentes grados de acero asignados dinámicamente según la solicitación de cada barra— maximiza la eficiencia mecánica global. La contracción de la masa total de la estructura supera con frecuencia el impacto ambiental unitario de los materiales de alto rendimiento, logrando un balance de carbono neto marcadamente favorable.»

2. El ‘efecto dominó’ en la losa: reducir 3 centímetros puede recortar casi un cuarto del CO₂

En las estructuras de luces medianas (entre 8 y 24 metros), la losa mixta representa la mayor parte de la masa total de la edificación. Por ello, cualquier mejora geométrica en la losa desencadena un efecto dominó positivo en toda la estructura de soporte.

El diseño tradicional suele recurrir a catálogos comerciales estandarizados y dimensionar la chapa de acero perfilada para resistir por sí sola las cargas durante la fase previa al curado del hormigón. En esta etapa, la chapa metálica actúa únicamente como encofrado perdido. Sin embargo, al incorporar una armadura mínima de refuerzo en los nervios de la losa (por ejemplo, 2 barras de 6,3 mm o 8 mm), se transforma el comportamiento en la fase posterior al curado: esta armadura adicional asume las tensiones de flexión positiva, reduciendo drásticamente la demanda estructural sobre la chapa metálica.

Esta simple adición de acero de refuerzo permite optimizar simultáneamente la geometría de la losa:

  • El espesor total de la losa se reduce de 140 mm a 110 mm (3 cm menos de hormigón).
  • El espesor de la chapa de acero perfilada se reduce de 1,25 mm a 0,80 mm.

La razón física por la cual una reducción de tan solo 3 cm de espesor logra recortar las emisiones globales de CO₂ hasta en un 24 % en vanos de 8 metros radica en la distribución de la masa: en vanos cortos, el volumen de hormigón domina la huella de carbono total del sistema y representa entre el 42 % y el 45 % del CO₂ emitido. Aligerar la losa reduce directamente la carga muerta que debe soportar la celosía, lo que se traduce en una reducción en cascada del acero requerido en las barras.

Parámetro y configuración estructural Comparativa (tradicional de catálogo vs. optimizada con refuerzo)
Espesor total de la losa De 140 mm (catálogo) a 110 mm (optimizada con refuerzo) — Ahorro de 3 cm
Espesor de la chapa de acero De 1,25 mm (catálogo) a 0,80 mm (optimizada con refuerzo)
Reducción máxima de CO₂ embebido Hasta un 24 % de reducción respecto a la solución base en vanos de 8 m

3. Beneficio mutuo estructural: por cada kilo de CO₂ reducido, ahorras 0,76 euros

En la práctica profesional persiste el prejuicio de que el diseño sostenible incrementa necesariamente los costes de construcción. La optimización multiobjetivo desmiente esta premisa al demostrar una sólida correlación lineal entre el coste directo de fabricación e instalación y las emisiones de CO₂ embebido, con un coeficiente de determinación R² = 0,9895.

En el sistema analizado, las soluciones de menor impacto ambiental son, al mismo tiempo, las más económicas. Esto se debe a que los vectores que incrementan el coste (toneladas de acero consumido y metros cúbicos de hormigón vertidos) son idénticos a los factores que disparan la huella de carbono.

Bajo las condiciones del mercado brasileño analizadas en el estudio (datos de enero de 2026), se determinó que por cada kilogramo de CO₂ mitigado mediante la optimización estructural, se obtiene un ahorro económico medio, al cambio actual, de 0,76 euros. Es fundamental precisar que esta cifra no constituye una constante universal, ya que depende de las matrices de costes unitarios, de los factores de emisión regionales y de las tipologías analizadas. Sin embargo, confirma un principio técnico contundente: en celosías tubulares híbridas y en losas mixtas, la sostenibilidad ambiental y la rentabilidad financiera avanzan de forma alineada.

4. Multiplicar la capacidad por 2,5 sin disparar la huella ambiental: la frontera Pareto

Mediante la aplicación del algoritmo MOPSO, es posible trazar la frontera de Pareto, un conjunto de soluciones óptimas en el que resulta imposible mejorar un objetivo (como la capacidad de carga) sin penalizar otro (como las emisiones o el coste).

Para los rangos de carga de servicio habituales en edificaciones residenciales y comerciales (de 2 a 5 kN/m²), los resultados de la frontera Pareto revelan una ganancia de eficiencia sobresaliente:

  • La capacidad de carga de la losa puede incrementarse hasta 2,5 veces (+150 %) respecto a la solución de capacidad mínima.
  • Este aumento masivo del rendimiento mecánico requiere solo un aumento modesto del 25 % en las emisiones de CO₂ y del 52 % en el coste de construcción.

Sin embargo, el análisis algorítmico identifica un punto de inflexión crítico. Cuando las demandas de carga superan los 10 kN/m², las penalizaciones económicas y ambientales aumentan de forma fuertemente no lineal. A partir de este umbral, los requerimientos del Estado Límite de Servicio (límites de deflexión L/350) y las elevadas fuerzas axiales en las barras de la celosía obligan a recurrir a perfiles tubulares sensiblemente más pesados y con espesores de pared mayores.

Asimismo, la investigación revela un matiz estructural según la luz del vano: mientras que en luces cortas (8 m) el impacto ambiental está dominado por los materiales de la losa, en luces largas (16 a 24 m) el peso de las barras de acero de la celosía pasa a controlar el balance ambiental, lo que representa entre el 37 % y el 38 % de las emisiones totales de CO₂.

«El trazado de la frontera multiobjetivo de Pareto permite a los proyectistas abandonar la toma de decisiones a ciegas. Proporciona una herramienta racional para seleccionar la combinación precisa de geometría y materiales según los requerimientos reales del proyecto, evitando el sobredimensionamiento y optimizando el equilibrio entre rendimiento, coste e impacto ambiental.»

El futuro del diseño estructural: algoritmos frente a catálogos rígidos

La integración de algoritmos de optimización metaheurística (PSO y MOPSO) con la hibridación de materiales representa un cambio de paradigma en la ingeniería estructural de edificaciones de luz mediana (de 8 a 24 metros). La hibridación de grados de acero en elementos tubulares, combinada con el relleno de hormigón de alta resistencia en el cordón superior y el armado inteligente de la losa mixta, demuestra que es técnicamente viable construir estructuras más resistentes y más económicas, con una huella de carbono significativamente menor.

El diseño estructural moderno ya no necesita quedar supeditado a los límites rígidos de los catálogos comerciales preestablecidos. La optimización algorítmica permite explorar de forma automatizada miles de combinaciones geométricas y de materiales para prescribir la solución exacta que satisface los Estados Límites Últimos y de Servicio con la máxima eficiencia ambiental.

Ante la urgente necesidad de descarbonizar el entorno construido, la interrogante decisiva para proyectistas, consultores y promotores es evidente: ¿está el sector de la edificación preparado para abandonar las recetas tradicionales y dar el salto definitivo al diseño algorítmico orientado a la sostenibilidad?

En esta conversación puedes escuchar las ideas más interesantes sobre esta investigación.

Este vídeo resume bien el contenido del artículo.

Referencia:

ALVES, É.C.; KRIPKA, M.; YEPES, V.  (2026). Sustainable Multi-Objective Topology Optimization of Composite Hybrid Tubular Trusses. Smart and Sustainable Built Environment (accepted, in press)

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Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Columnas mixtas acero-hormigón: cuando resistir ya no es el único criterio de diseño

Un estudio reciente plantea la optimización simultánea de la resistencia, el coste y las emisiones de CO₂ en columnas tubulares rellenas de hormigón y muestra cómo la geometría, la esbeltez y los materiales pueden modificar la solución óptima.

Acaban de publicar un artículo nuestro en Journal of Composites Science, una de las revistas de impacto científico indexada en el JCR.  La investigación se enmarca en el proyecto RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Además, muestra la internacionalización de nuestro grupo de investigación, en este caso, con Brasil. A continuación, se presenta un resumen del trabajo y de la información de contexto.

Durante décadas, el dimensionamiento estructural ha girado en torno a una pregunta directa: ¿qué sección necesitamos para resistir las acciones previstas? Hoy esa pregunta sigue siendo imprescindible, pero ya no agota el problema. El coste de los materiales y su impacto ambiental están teniendo un impacto progresivo en las decisiones de los proyectos.

Las columnas tubulares de acero rellenas de hormigón constituyen un buen campo de estudio para esta cuestión. El perfil de acero aporta resistencia y confinamiento, mientras que el hormigón contribuye a la capacidad resistente y a la rigidez del conjunto. Existen, sin embargo, muchas formas de alcanzar una determinada resistencia: modificar la geometría, mejorar la calidad de los materiales o incorporar armadura adicional.

El trabajo de Lourenção et al. aborda estas alternativas mediante un procedimiento de optimización multiobjetivo aplicado a columnas tubulares mixtas con secciones circulares, cuadradas y rectangulares. El objetivo es analizar conjuntamente la capacidad resistente, el coste y las emisiones de CO₂ incorporadas.

De dimensionar una sección a explorar un espacio de soluciones

La principal aportación del estudio radica en plantear el diseño como un problema de búsqueda. Los autores permiten que el modelo modifique la geometría de la sección, las propiedades de los materiales y la disposición de la armadura dentro de un espacio de diseño previamente definido.

La herramienta empleada es Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), una extensión del algoritmo PSO orientada a problemas con múltiples objetivos. El procedimiento genera soluciones de Pareto: alternativas en las que mejorar uno de los objetivos implica, por lo general, penalizar el otro.

El estudio utiliza, además, métricas de Minkowski y la teoría de la entropía para analizar y seleccionar alternativas dentro de ese conjunto. De esta forma, el resultado no es una única sección supuestamente óptima, sino un conjunto de soluciones que permiten valorar distintos compromisos entre resistencia, coste y emisiones.

Qué variables entran en el cálculo

El espacio de búsqueda incluye perfiles tubulares circulares, cuadrados y rectangulares del catálogo de Vallourec. También se modifican la resistencia característica del hormigón, la calidad del acero y, cuando corresponde, la cantidad y el diámetro de las barras longitudinales.

El hormigón se estudia entre 25 y 90 MPa, con barras de 10, 12,5, 16 y 20 mm y diferentes calidades de acero estructural. La inclusión de hormigones de alta resistencia permite estudiar si una mayor resistencia del material puede compensar su mayor coste mediante una reducción de la cantidad total de material.

Este punto requiere cierta cautela. El artículo señala que la ABNT NBR 8800:2024 limita la resistencia característica del hormigón en los elementos mixtos a 50 MPa. Las soluciones por encima de ese valor tienen, por tanto, un carácter exploratorio en el estudio.

Las tres funciones objetivo son la capacidad resistente, el coste de los materiales y las emisiones de CO₂ asociadas al hormigón, al perfil de acero y a la armadura.

Qué se ha validado realmente

Antes de aplicar la optimización, los autores contrastan la formulación empleada para calcular la capacidad resistente con seis probetas experimentales publicadas por Ibáñez et al. (2021).

Son columnas tubulares rellenas de hormigón sin armadura longitudinal adicional, con secciones circulares, cuadradas y rectangulares, una longitud de 30 cm y apoyos articulados en ambos extremos. Las cargas últimas experimentales se comparan con las obtenidas mediante el Eurocódigo 4, el AISC y la formulación basada en la ABNT NBR 16239 empleada en el estudio.

La relación media Nexp / NNBR16239 es 1,01. Los valores medios correspondientes a Eurocódigo 4 y a AISC son 0,92 y 1,09, respectivamente. Los resultados individuales muestran diferencias entre las probetas, especialmente en algunas secciones circulares.

La precisión metodológica es importante: esta comprobación respalda la formulación empleada para estimar la resistencia, pero no constituye una validación experimental del algoritmo MOPSO ni de las soluciones de coste y de emisiones. Tampoco cubre directamente el comportamiento de las columnas de 3, 4 y 5 m analizadas en la optimización, ya que las probetas experimentales tienen 30 cm de longitud.

Qué encuentra la optimización

Los resultados muestran que las configuraciones sin armadura longitudinal adicional suelen presentar emisiones menores que sus equivalentes armadas. Aunque la armadura incrementa la capacidad resistente, añade acero y, con ello, coste y emisiones.

El empleo de hormigones de mayor resistencia puede alterar ese equilibrio. En determinadas soluciones sin armadura, los hormigones de 60 y 90 MPa permiten reducir la cantidad total de material y las emisiones. En los casos estudiados, las reducciones alcanzan hasta aproximadamente el 16 %.

La geometría tampoco mantiene una posición constante. El estudio analiza columnas de 3, 4 y 5 m y observa que el aumento de la longitud de la columna incrementa las emisiones. Los autores cuantifican un aumento medio de aproximadamente el 35 % en las columnas de 4 m y del 73 % en las de 5 m respecto de las soluciones de 3 m.

La explicación se relaciona con la mayor demanda de material asociada a la esbeltez y con las restricciones adicionales de resistencia y estabilidad. Además, la sección que presenta las menores emisiones varía según las cargas y la longitud consideradas.

Qué aporta el frente de Pareto

La representación mediante frentes de Pareto permite visualizar el compromiso entre los tres objetivos. Una solución puede ofrecer mayor capacidad resistente, pero a costa de un mayor coste y de mayores emisiones; otra puede reducir el impacto ambiental a costa de una menor capacidad o de otras penalizaciones.

Entre los nueve escenarios analizados mediante el procedimiento multicriterio, las secciones cuadradas sin armadura longitudinal adicional ocupan la primera posición en ocho de ellos. La excepción corresponde a una columna de 4 m sometida a flexión biaxial, en la que la alternativa rectangular con armadura adicional ocupa dicha posición.

Estos resultados corresponden al conjunto concreto de cargas, longitudes, materiales y criterios considerados. No permiten establecer una regla general según la cual una determinada geometría sea siempre preferible.

Utilidad práctica de la investigación

La aplicación más interesante del procedimiento radica en el predimensionamiento y en la comparación sistemática de alternativas. En lugar de seleccionar una sección y modificarla mediante iteraciones sucesivas, el ingeniero puede definir un conjunto de soluciones admisibles y explorar simultáneamente la geometría, los materiales y la armadura. Esto puede ser especialmente útil en estructuras con numerosas columnas similares, donde pequeñas diferencias en el consumo de acero u hormigón pueden acumularse y generar efectos relevantes.

El modelo, sin embargo, no sustituye las comprobaciones habituales del proyecto. El estudio no incorpora como criterios independientes la constructibilidad, la ductilidad, la resistencia al fuego ni determinadas condiciones de servicio. Tampoco realiza un análisis de ciclo de vida completo: el indicador ambiental se limita a las emisiones incorporadas de los materiales considerados. Los resultados ambientales dependen de los factores de emisión adoptados, mientras que la selección multicriterio depende del procedimiento utilizado para comparar las alternativas.

La metodología es potencialmente transferible al proyecto español, pero los resultados numéricos no pueden trasladarse directamente. El estudio utiliza normativa, perfiles comerciales, precios y datos ambientales pertinentes al contexto brasileño. Para aplicarlo en España, habría que adaptar el espacio de búsqueda a los perfiles disponibles, a los materiales y precios reales, a los datos ambientales del suministro y a la normativa aplicable. También habría que incorporar las condiciones concretas de ejecución, de fuego, de durabilidad, de uniones, de estabilidad global y de servicio.

Por tanto, la transferencia más interesante no consiste en adoptar directamente una de las secciones seleccionadas por el estudio, sino en reproducir el procedimiento con datos y restricciones propios del proyecto. Esa es probablemente la principal utilidad profesional del trabajo: disponer de una metodología capaz de explorar conjuntamente la resistencia, el coste y las emisiones antes de fijar definitivamente la solución estructural.

Referencia:

LOURENÇÃO, J.S.; KRIPKA, M.; YEPES, V.; ALVES, É.C. (2026). Multi-Objective Comparative Analysis of High-Strength Steel–Concrete Composite Columns. Journal of Composites Science, 10(10):517. DOI:10.3390/jcs10100517

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Evaluación de la percepción estudiantil sobre la capacidad de la inteligencia artificial para resolver problemas de ingeniería

Dentro del proyecto de innovación docente PROFUNDIA, hemos realizado una investigación cualitativa sobre la percepción de los estudiantes respecto de la capacidad de la inteligencia artificial para resolver problemas de ingeniería. Se realizó mediante una variante de la técnica de «focus group» en una clase de 10 alumnos del Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón de la Universitat Politècnica de València. A continuación describimos cómo se realizó la investigación y adelantamos algunas de las conclusiones más interesantes.

La presente investigación tuvo como objetivo analizar cómo perciben los estudiantes universitarios la capacidad de la inteligencia artificial generativa (IAG) para resolver problemas de ingeniería y, en especial, cómo evolucionan dichas percepciones cuando tienen la oportunidad de contrastar las respuestas proporcionadas por la IA con una solución correcta validada por el profesorado.

Para ello, se diseñó una experiencia en dos fases. En la primera, los participantes utilizaron libremente herramientas de inteligencia artificial para resolver un problema de ingeniería cuyo resultado desconocían y, posteriormente, respondieron a un cuestionario de preguntas abiertas. En la segunda fase, una vez facilitada la resolución correcta del problema, los estudiantes compararon ambos resultados y completaron un nuevo cuestionario orientado a identificar posibles cambios en sus opiniones, niveles de confianza y criterios de valoración.

Los resultados muestran que los estudiantes parten de una actitud generalmente favorable hacia la inteligencia artificial. La mayoría considera que estas herramientas son útiles para apoyar el aprendizaje, agilizar los cálculos, estructurar procedimientos o proporcionar orientación inicial en la resolución de problemas técnicos. Sin embargo, incluso antes de conocer la solución correcta, ya se observa una percepción relativamente madura de sus propias limitaciones. Los participantes manifiestan reiteradamente que las respuestas obtenidas deben ser verificadas mediante la normativa técnica, la bibliografía especializada o el propio razonamiento, lo que evidencia una confianza condicionada más que una aceptación acrítica de los resultados generados por la IA.

La comparación posterior con la resolución correcta produjo un efecto significativo de recalibración de la confianza. Los estudiantes comprobaron que la inteligencia artificial era capaz de generar respuestas técnicamente plausibles y bien redactadas, pero no necesariamente correctas desde el punto de vista normativo o metodológico. Esta constatación reforzó la percepción de que la apariencia de rigor técnico no constituye una garantía de validez. Tras la experiencia, las opiniones evolucionaron de una valoración centrada en la utilidad operativa de la herramienta a una visión más crítica, basada en la necesidad de validar sistemáticamente cualquier resultado antes de aceptarlo como correcto.

Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es la identificación de la normativa técnica como uno de los ámbitos en los que los estudiantes perciben mayores limitaciones al uso de la inteligencia artificial. Numerosos participantes señalaron que las respuestas generadas no incorporaban adecuadamente los criterios establecidos en las normas aplicables, omitían condicionantes relevantes o utilizaban referencias incorrectas. En consecuencia, la principal fuente de error detectada no se relacionó tanto con la capacidad de cálculo de la herramienta como con su dificultad para interpretar y aplicar correctamente los marcos regulatorios específicos. Esta percepción resulta especialmente relevante en el ámbito de la ingeniería, donde la adecuación normativa constituye un requisito esencial para la validez de cualquier solución técnica.

El análisis también revela una comprensión creciente por parte de los estudiantes del funcionamiento y de las limitaciones inherentes de los sistemas de inteligencia artificial. A medida que reflexionaban sobre los errores detectados, los participantes identificaban fenómenos como la generación de respuestas plausibles sin fundamento suficiente, la tendencia a proporcionar una respuesta incluso cuando la información disponible es insuficiente o la dependencia de fuentes cuya calidad no siempre puede verificarse. Esta toma de conciencia constituye un indicio del desarrollo de competencias de alfabetización en inteligencia artificial y de una comprensión más sofisticada de los riesgos asociados a su uso.

Otro aspecto especialmente significativo es que los estudiantes concluyen prácticamente de manera unánime que el uso eficaz de la inteligencia artificial requiere sólidos conocimientos previos sobre la materia consultada. Lejos de considerar que estas herramientas puedan sustituir el aprendizaje o el criterio profesional, los participantes afirman que la capacidad para detectar errores, formular preguntas adecuadas y validar resultados depende directamente del dominio conceptual del usuario. Desde esta perspectiva, la IA se percibe como una herramienta de apoyo cuyo valor aumenta cuando se utiliza desde una posición de conocimiento y de pensamiento crítico.

En términos educativos, la experiencia pone de manifiesto el potencial formativo de actividades basadas en la comparación entre respuestas generadas por la inteligencia artificial y soluciones correctas validadas por expertos. Este tipo de ejercicios no solo permite evaluar la fiabilidad de la herramienta en contextos específicos, sino que también favorece el desarrollo de competencias fundamentales para el futuro ejercicio profesional, tales como la capacidad de análisis crítico, la verificación de la información, la interpretación normativa y la toma de decisiones fundamentadas.

En conclusión, los resultados indican que la experiencia no conduce a un rechazo de la inteligencia artificial, sino a una comprensión más realista de sus capacidades y limitaciones. Los estudiantes mantienen una valoración positiva de estas herramientas como recurso de apoyo, pero desarrollan simultáneamente una actitud más prudente y reflexiva respecto a su utilización. La principal transformación observada consiste en el paso de una confianza basada en la aparente calidad de las respuestas a una confianza condicionada por la necesidad de validación, de supervisión humana y de juicio profesional. Este cambio puede interpretarse como un indicador de madurez tecnológica y constituye uno de los resultados más relevantes de la investigación.

En esta conversación puedes escuchar cómo hemos realizado esta investigación cualitativa.

El vídeo resume bien las ideas más importantes de este tema.

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V. (2026). Impacto de la inteligencia artificial en la formación técnica: aprendizaje profundo, metacognición y transferibilidad profesional. En libro de actas: XII Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 9-10 de julio de 2026.

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¿Es Turnitin realmente infalible? Cinco verdades incómodas sobre la detección de IA que todo educador debe conocer.

En el panorama actual de la educación superior, la integridad académica se enfrenta a un desafío sin precedentes. La explosión de los modelos de lenguaje extensos (LLM), personificada por ChatGPT —que alcanzó la asombrosa cifra de 100 millones de usuarios en apenas dos meses—, ha sumido a las instituciones en una carrera frenética para detectar el contenido generado por máquinas. Sin embargo, en esta búsqueda de certezas surge una pregunta que todo docente debe hacerse: ¿estamos interpretando correctamente las herramientas en las que confiamos?

Un estudio fundamental de Lucky E. Atamhenwan (2026) arroja luz crítica y necesaria sobre el detector de IA de Turnitin. A través de un análisis riguroso de 81 guiones que mezclaban prosa humana con contenido generado por modelos como ChatGPT (GPT-4o), Copilot, Gemini y Grammarly, Atamhenwan explora una frontera donde chocan la estadística y la pedagogía: ¿qué tan preciso es Turnitin cuando lo humano y lo artificial se entrelazan?

Este estudio investiga la capacidad de Turnitin para identificar el contenido generado por diversas inteligencias artificiales frente al contenido escrito por humanos. El autor analizó ochenta y un documentos con distintos porcentajes de mezcla y descubrió que la herramienta es inconsistente y tiende a fallar cuando el contenido de IA es bajo. Los resultados demuestran que Turnitin solo activa sus alarmas cuando el texto generado por máquinas supera el 15 %, aunque sus puntuaciones rara vez son exactas. Además, la investigación revela que el uso de herramientas de parafraseo puede eludir con éxito la detección, lo que hace que los textos artificiales parezcan humanos. Ante estos desafíos, el autor sugiere la implementación de exámenes presenciales con navegadores bloqueados y la promoción de la cooperación entre instituciones y desarrolladores de tecnología. En definitiva, el artículo advierte que los educadores no deben confiar ciegamente en los porcentajes de detección al tomar decisiones académicas importantes.

1. El «punto ciego» del 15 %: cuando la IA pasa desapercibida.

Una de las realidades más contundentes que revela la investigación es la existencia de un umbral de invisibilidad técnica. El estudio analizó guiones con un 5 % y un 10 % de contenido generado por IA, mezclados con texto humano. En estos niveles, Turnitin no detectó la presencia de IA y mostró un asterisco en su interfaz.

Para el educador, es fundamental comprender que este asterisco no es un error, sino que indica una puntuación inferior al umbral de notificación (menos del 15 %). Si un estudiante utiliza la IA de manera puntual —para ajustar párrafos aislados o pulir transiciones—, la herramienta es esencialmente ciega. Sin embargo, como analista, debo destacar un dato del análisis de regresión del estudio: el valor de R2 de Nagelkerke de 0,825 indica que el 82,5 % de la varianza en los resultados de Turnitin se explica por la presencia real de IA. Esto significa que, aunque Turnitin no sea preciso en cuanto al volumen, si la herramienta marca cualquier cifra superior al 15 %, es casi seguro que hay intervención de un LLM, incluso si el porcentaje indicado es inexacto.

2. La paradoja de la proporción: menos es más (y viceversa).

Quizás el hallazgo más inquietante de Atamhenwan sea la falta de linealidad en las puntuaciones. No existe una relación proporcional directa entre la cantidad de IA presente y lo que informa Turnitin. De hecho, la herramienta incurre en una contradicción sistemática que he denominado «Paradoja de la Proporción»:

  • Contenido de IA bajo (15-40 %): Turnitin tiende a arrojar puntuaciones exageradamente altas, lo que distorsiona la percepción del uso de IA.
  • Contenido de IA alto (70-100 %): la herramienta subestima la presencia artificial y arroja puntuaciones consistentemente más bajas de lo que debería.

Esta distorsión es tan marcada que el autor la sintetiza de forma magistral:

«Cuanto menor sea el porcentaje de palabras generadas realmente por un gran modelo de lenguaje (LLM) en un texto, más inexactamente elevada será la puntuación de la IA de Turnitin. Por el contrario, cuanto mayor sea el porcentaje de palabras generadas por un LLM, más inexactamente baja será la puntuación de la IA de Turnitin».

3. El maestro del disfraz: la ironía de ChatGPT frente a Gemini.

Resulta fascinante —y profundamente irónico— que el modelo más popular sea el más difícil de detectar. Aunque Turnitin afirma haber sido entrenado específicamente para detectar los patrones de OpenAI, ChatGPT (GPT-4o) demostró ser el maestro del disfraz en este estudio de 2026.

Turnitin clasificó el contenido de ChatGPT como «escrito por humanos» en 13 de los 20 guiones que probó. La disparidad es alarmante: en los guiones en los que el texto era 100 % generado por ChatGPT, Turnitin apenas detectó un 60 %. En comparación, Gemini de Google mostró resultados mucho más equilibrados, con 9 guiones detectados por encima y 9 por debajo del valor real. Como analista de tecnología, esta diferencia sugiere que, mientras Gemini mantiene patrones lingüísticos que Turnitin identifica con mayor frecuencia, ChatGPT ha evolucionado hacia una sofisticación que incluso elude a los detectores entrenados para vigilarlo.

4. El escudo de la «humanización» y el rastro de OpenAI.

El estudio abordó el «juego del gato y el ratón» entre los detectores y los denominados «humanizadores» de texto, como QuillBot y RyneAI. Los resultados confirman que estas herramientas son armas efectivas para erosionar la integridad académica:

  • QuillBot logró reducir a 0 % la puntuación de textos generados al 100 % por Copilot. Sin embargo, ante ChatGPT, su efectividad se redujo hasta un 33 %.
  • RyneAI fue el más eficaz, logrando puntuaciones del 0 % (totalmente humano) en Copilot, Grammarly y Gemini.

No obstante, existe un matiz crítico: RyneAI falló al intentar borrar por completo el rastro de ChatGPT, que Turnitin detectó en un 26 %. Esto demuestra que Turnitin posee una «memoria» específica de los patrones de OpenAI que incluso los algoritmos de parafraseo más avanzados tienen dificultades para neutralizar por completo.

5. La confianza en el cero: el valor de la autoría auténtica.

A pesar de las inconsistencias en el volumen de detección, el estudio de Atamhenwan ofrece una base sólida para la justicia académica: Turnitin confirma con una precisión excepcional la autoría humana auténtica. En todas las pruebas con guiones escritos al 100 % por humanos, la herramienta no mostró puntuaciones atribuibles a la IA.

Esta ausencia de «falsos positivos» en textos puramente humanos es la principal fortaleza de la herramienta. Para un docente, esto simplifica el panorama: una puntuación del 0 % es una señal casi infalible de integridad. La herramienta no inventa fantasmas donde no los hay; su problema no es la calumnia, sino la precisión en la medición de la falta.

Conclusión: hacia una nueva pedagogía de la integridad.

Los datos de Atamhenwan nos obligan a adoptar una regla de oro en la evaluación: la puntuación de Turnitin no debe ser el único criterio, especialmente en el rango del 15 % al 40 %. La recomendación para el docente es clara: si el detector marca un 30 %, el uso real podría ser apenas del 15 %, pero si marca un 80 %, es muy probable que el texto sea 100 % artificial.

Dada la capacidad de los LLM para realizar cualquier tarea escrita, debemos pasar de la «detección» a la «invigilancia». La solución a corto plazo consiste en el uso de navegadores bloqueados (lockdown browsers) para evaluaciones sumativas controladas, en las que el estudiante debe demostrar su conocimiento en tiempo real. A largo plazo, se requiere una cooperación entre varios actores que permita a los educadores acceder a las fuentes originales de los contenidos detectados.

En última instancia, debemos reflexionar: en un mundo en el que la IA puede «humanizarse» con un clic, ¿deberíamos centrarnos menos en la vigilancia tecnológica y más en diseñar evaluaciones que exijan una demostración auténtica del pensamiento crítico?

En esta conversación puedes escuchar las ideas más interesantes de este artículo.

Este vídeo resume bien los aspectos más importantes tratados.

Referencia:

Atamhenwan, L.E. How are combinations of human-written words and LLM-generated words by ChatGPT, Copilot, Gemini and Grammarly detected by Turnitin?. Educ Inf Technol (2026). https://doi.org/10.1007/s10639-026-14049-2

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Compromisos ambientales y sociales del ciclo de vida en marcos de hormigón para carreteras

Acaban de publicarnos un artículo en Cleaner Environmental Systems, una revista indexada en el primer cuartil del JCR. El trabajo analiza las compensaciones ambientales y sociales a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de marcos de hormigón para carreteras y compara dos tipologías constructivas predominantes: los marcos de hormigón armado ejecutados in situ (ISRCF) y los marcos articulados modulares prefabricados (PRCAF). Tras evaluar 50 configuraciones optimizadas en coste (con luces de entre 8 y 16 metros y profundidades de cobertura de suelo de entre 1 y 5 metros), el estudio revela que no existe una tipología universalmente superior.

Los resultados principales indican que los sistemas prefabricados (PRCAF) reducen las emisiones de gases de efecto invernadero entre un 9 % y un 17 % en comparación con las alternativas in situ. Sin embargo, el desempeño social depende de la escala: los marcos prefabricados son preferibles para configuraciones pequeñas (luces ≤ 12 m), mientras que los marcos in situ muestran menores impactos sociales en luces mayores (≥ 14 m) debido a una mayor intensidad de mano de obra local y a la estructura de la cadena de suministro.

El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

1. Introducción y marco de referencia.

La ingeniería contemporánea prioriza la sostenibilidad de las infraestructuras para aumentar su resiliencia frente a las crisis globales y cumplir los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030. La industria de la construcción es responsable de aproximadamente el 9 % de las emisiones antropogénicas globales de CO₂, lo que sitúa al carbono embebido como una métrica crítica.

Tipologías estructurales evaluadas

  • ISRCF (In-situ Reinforced Concrete Frames): marcos cerrados monolíticos construidos íntegramente in situ. Son la solución estándar, especialmente en suelos de baja capacidad portante.
  • PRCAF (Precast Reinforced Concrete Articulated Frames): marcos abiertos modulares, ensamblados a partir de piezas prefabricadas en forma de U, que ofrecen ventajas operativas, como tiempos de instalación más cortos y una mejor utilización de los recursos.
Marco prefabricado articulado. https://forte.es/productos/marcos-articulados/

2. Metodología de evaluación.

La investigación utiliza un enfoque integrado de evaluación del ciclo de vida (LCA) que abarca las dimensiones ambiental (E-LCA) y social (S-LCA) bajo un marco de «cuna a tumba» (cradle-to-grave).

Parámetros de la evaluación

  • Unidad funcional: un metro lineal de marco de carretera.
  • Alcance: fabricación de materiales, transporte, construcción, uso (100 años de vida útil, incluida la carbonatación) y fin de vida útil (desmantelamiento y reciclaje).
  • Herramientas y datos:
    • E-LCA: método ReCiPe 2016, bases de datos Ecoinvent 3.7.1 y BEDEC.
    • S-LCA: marco PSILCA/SOCA v2, que mide el riesgo en horas de riesgo medio (MRH).
    • Optimización: Los 50 casos analizados se optimizaron previamente en términos de coste mediante un algoritmo metaheurístico (simulated annealing).

3. Análisis del rendimiento ambiental (E-LCA).

Los resultados demuestran que la geometría es el principal factor determinante del impacto ambiental. El aumento de la luz (vanos) influye mucho más en el potencial de calentamiento global (GWP) que la profundidad de la cobertura del suelo.

Hallazgos clave por categoría de daño

Categoría de impacto Rendimiento de PRCAF vs. ISRCF
GWP (calentamiento global) Reducción consistente en PRCAF (9-17%).
Integridad de ecosistemas Reducción promedio del 15,4% en PRCAF.
Salud humana PRCAF es superior en 24 de 25 configuraciones (un 9,9% de mejora).
Agotamiento de recursos Reducción promedio del 6,5% en PRCAF.

Sensibilidad geométrica y fases del ciclo de vida

  • Influencia de la geometría: aumentar la luz en 2 m eleva el GWP en un 23-25 % para ISRCF y en un 25 % para PRCAF. Cada metro adicional de cobertura terrestre aumenta el GWP en un 11 %.
  • Dominancia de fases:
    • En los sistemas PRCAF, los impactos se concentran en gran medida en la fase de fabricación (entre el 89 % y casi el 100 %) debido a la naturaleza intensiva en energía de la prefabricación.
    • En los sistemas ISRCF, la fabricación contribuye entre el 78 % y el 88 %, con una mayor participación relativa de la fase de construcción.
  • Efecto de carbonatación: durante las fases de uso y de fin de vida, el hormigón actúa como sumidero de CO₂. Al final de la vida útil de los PRCAF, la fijación de carbono mejora los efectos ambientales entre un 16,7 % y un 17,6 %.

4. Análisis del rendimiento social (S-LCA).

A diferencia de los resultados ambientales, el desempeño social muestra una tendencia opuesta y compleja según la escala geométrica.

Desempeño por escala y grupos de interés

  • Luces pequeñas (8-10 m): los sistemas prefabricados (PRCAF) son preferibles, ya que reducen el impacto social en un 6,1 %. En la categoría de trabajadores, los beneficios alcanzan el 18,8 %.
  • Luces grandes (14-16 m): los sistemas in situ (ISRCF) son los más habituales, con reducciones de daño social de hasta el 10,8 %. Esto se debe a una mayor intensidad de mano de obra local y a una distribución distinta de los riesgos a lo largo de la cadena de suministro.
  • Impacto por categoría (S-LCA):
    • Actores de la cadena de valor: PRCAF es favorable en luces cortas (reducción del 8,9 %), pero pierde ventaja en luces > 12 m.
    • Comunidad local y sociedad: el ISRCF prevalece en luces grandes (14-16 m) con mejoras de hasta el 10 %.

5. Discusión de los compromisos entre las soluciones (trade-offs).

El estudio identifica una divergencia crítica entre la eficiencia ambiental y la sostenibilidad social.

  1. Industrialización frente a impacto social: mientras que la prefabricación se beneficia de economías de escala en términos de eficiencia de materiales y optimización de procesos, estas ganancias no se traducen directamente en menores impactos sociales a gran escala.
  2. Riesgos en la cadena de suministro: en los sistemas PRCAF, los impactos sociales están vinculados a actividades de fabricación aguas arriba y a cadenas de valor globalizadas, lo que conlleva una mayor intensidad de riesgo social.
  3. Localización del trabajo: los sistemas ISRCF dependen más de procesos de construcción localizados, lo que distribuye de manera más equilibrada los riesgos sociales entre los trabajadores y las comunidades locales en proyectos de gran envergadura.

6. Conclusiones y recomendaciones de diseño.

La investigación concluye que la selección de la tipología constructiva debe basarse en las prioridades específicas del proyecto y en la escala geométrica.

  • Prioridad ambiental: los sistemas prefabricados (PRCAF) son la opción más adecuada en casi todas las configuraciones, especialmente en luces cortas y medias con coberturas de suelo moderadas.
  • Prioridad social: los sistemas in situ (ISRCF) pueden ser más adecuados para proyectos de gran escala (luces ≥ 14 m), en los que los criterios sociales y la generación de empleo local resultan fundamentales.
  • Factores determinantes: La luz de la estructura y la profundidad del suelo son los parámetros que rigen el rendimiento a lo largo del ciclo de vida. Las decisiones tomadas en las etapas iniciales del diseño tienen un impacto irreversible en el perfil de sostenibilidad de la infraestructura.

Este marco de evaluación comparativa permite a los responsables de la toma de decisiones equilibrar objetivos contrapuestos, fomentando diseños alineados con la responsabilidad ambiental y la equidad social a largo plazo.

El artículo completo, al estar publicado en abierto, puede obtenerse haciendo clic en 1-s2.0-S2666789426000681-main.

Referencia:

RUIZ-VÉLEZ, A.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2026). Life-cycle environmental and social trade-offs in concrete road frame systems. Cleaner Environmental Systems, 22, 100462. DOI:10.1016/j.cesys.2026.100462

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Special Issue: Multi-Objective Optimization: Theory, Methods, and Applications

Mathematics is a peer-reviewed, open-access journal that provides an advanced forum for studies related to mathematics. It is published online by MDPI semimonthly. The European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT) and the International Society for the Study of Information (IS4SI) are affiliated with Mathematics, and their members receive a discount on article processing charges.

  • Open Access— free for readers, with article processing charges (APC) paid by authors or their institutions.
  • High Visibility: indexed within Scopus, SCIE (Web of Science), RePEc, and other databases.
  • Journal Rank: JCR – Q1 (Mathematics) / CiteScore – Q1 (General Mathematics)
  • Rapid Publication: manuscripts are peer-reviewed, and a first decision is provided to authors approximately 16.9 days after submission; acceptance to publication is undertaken in 2.6 days (median values for papers published in this journal in the second half of 2023).
  • Recognition of Reviewers: reviewers who provide timely, thorough peer-review reports receive vouchers entitling them to a discount on the APC of their next publication in any MDPI journal in appreciation of the work done.
  • Sections: published in 13 topical sections.
  • Companion journals for Mathematics include: Foundations, AppliedMath, Analytics, International Journal of Topology, Geometry and Logics.

Impact Factor: JCR – Q1 (Mathematics) / CiteScore – Q1 (General Mathematics)

Special Issue: Multi-Objective Optimization: Theory, Methods, and Applications

A special issue of Mathematics (ISSN 2227-7390). This special issue belongs to the section «E: Applied Mathematics«.

Deadline for manuscript submissions: 28 February 2027 

Special Issue Editors

 

Prof. Dr. Víctor Yepes E-Mail Website Guest Editor
Institute of Concrete Science and Technology (ICITECH), Construction Engineering Department, Universitat Politècnica de València, 46022 València, Spain
Interests: multiobjective optimization; structures optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals

 

Prof. Dr. Moacir Kripka E-Mail Website Guest Editor
Civil and Environmental Engineering Graduate Program (PPGEng), University of Passo Fundo, Passo Fundo CEP 99052-900, Brazil
Interests: structural analysis; optimization; engineering optimization; linear programming; mathematical programming; heuristics; structural optimization; concrete; combinatorial optimization; structural engineering; multiobjective optimization; reinforced concrete; optimization methods; discrete optimization; optimization theory; optimization software
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals

 

Dr. José Antonio García E-Mail Website Guest Editor
Escuela de Ingeniería en Construcción, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Avenida Brasil 2147, Valparaíso 2362804, Chile
Interests: optimization; deep learning; operations research; artificial intelligence applications to industrial problems
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals

 

Special Issue Information

Dear Colleagues,

As a result of increased competitiveness driven by globalization, the use of optimization techniques has increased in recent decades. With the development of new methods and the greater availability of computer resources, applications across the most diverse fields of knowledge have spread, from academic research to the day-to-day operations of companies. However, a more realistic approach can be achieved if several objectives are integrated into the process. Thus, an exciting strategy cannot only meet cost requirements, for example, but must also address durability, efficiency, reliability, and sustainability. Given that several objectives are involved, which are usually in conflict with each other, new strategies are needed, along with new, more complete applications. In this sense, the Special Issue, titled “Multi-Objective Optimization: Theory, Methods, and Applications”, aims to provide a platform for the dissemination of knowledge related to multi-objective optimization. Research articles that employ efficient, innovative optimization methods and explore new applications across diverse areas of expertise are sought, promoting the exchange of ideas and trends related to the subject.

Prof. Dr. Víctor Yepes
Prof. Dr. Moacir Kripka
Dr. José Antonio García
Guest Editors

 

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Manuscripts should be submitted online at www.mdpi.com by registering and logging in to this website. Once you are registered, click here to go to the submission form. Manuscripts can be submitted until the deadline. All submissions that pass pre-check are peer-reviewed. Accepted papers will be published continuously in the journal (as soon as accepted) and will be listed together on the special issue website. Research articles, review articles, and short communications are invited. For planned papers, a title and short abstract (about 250 words) can be sent to the Editorial Office for assessment.

Submitted manuscripts should not have been published previously, nor be under consideration for publication elsewhere (except conference proceedings papers). All manuscripts are thoroughly refereed through a single-blind peer-review process. A guide for authors and other relevant information for manuscript submission is available on the Instructions for Authors page. Mathematics is an international, peer-reviewed, open-access, semimonthly journal published by MDPI.

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Keywords

  • multi-objective optimization
  • optimization methods
  • optimization applications
  • innovative methods and algorithms

Published Papers

This special issue is now open for submission.

El futuro de nuestros puentes. IA, resiliencia y la nueva frontera de la infraestructura

Erguidos como centinelas de nuestra conectividad, los puentes constituyen la columna vertebral de la civilización moderna. Sin embargo, tras su imponente fisonomía de acero y hormigón se esconde una crisis silenciosa: el envejecimiento de una infraestructura crítica sometida a cargas de tráfico y embates climáticos para los que nunca fue diseñada. Mantener operativas estas arterias ya no es una labor que pueda encomendarse únicamente al martillo de inspección y al ojo humano, sino que requiere una transformación tecnológica.

La conferencia IABMAS 2024, celebrada en Copenhague, se ha convertido en el epicentro de esta transformación. En ella, la ingeniería civil ha dejado de ser una disciplina puramente física para abrazar una narrativa de datos, algoritmos y robótica avanzada, y redefinir el límite entre lo que consideramos una estructura inerte y un sistema inteligente capaz de «comunicar» su estado de salud.

La IA que «escucha» el cansancio de los puentes.

Uno de los hitos más fascinantes presentados por Sadeghi Eshkevari y su equipo es el uso de redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés) para estimar la fatiga estructural. En ingeniería tradicional, la deformación de un material es el «patrón oro» para evaluar su vida útil, pero su medición requiere sensores costosos y difíciles de mantener.

La solución contraintuitiva consiste en la detección indirecta de la deformación mediante IA. Mientras que la aceleración mide la vibración global de la estructura y la deformación mide la alteración interna de la materia, la IA de Eshkevari logra vincular ambas fenomenologías sin contacto físico directo. La clave reside en la arquitectura del modelo, que emplea capas de autoatención (self-attention layers). Estas capas no solo filtran el ruido, sino que también permiten que el algoritmo valore la importancia de distintos puntos de datos a lo largo del tiempo, lo que demuestra una gran robustez frente a las incertidumbres operativas, las fluctuaciones térmicas y las interferencias del tráfico real.

El puente que se negó a caer: lecciones del puente de Vecht.

Para salvar una infraestructura, a veces es necesario comprender su agonía. Los investigadores Ensink, Lantsoght y Hendriks llevaron a cabo un experimento de colapso controlado en el puente Vecht, una estructura de 1962 en los Países Bajos del tipo «viga en T» (post-tensioned concrete slab-between-girder).

El resultado supuso un jarro de agua fría para los modelos teóricos conservadores, ya que el puente demostró tener una capacidad de carga drásticamente superior a la calculada. ¿La razón? Mecanismos de resistencia «ocultos», como la acción de membrana compresiva (compressive membrane action), un fenómeno en el que la geometría de la estructura genera fuerzas internas de compresión que refuerzan el sistema desde el interior. Según los autores:

«Se espera que estos resultados experimentales sirvan de base para desarrollar mejores métodos de evaluación de puentes de vigas y losas en todo el mundo».

Este hallazgo es trascendental, ya que nos permite evitar la demolición innecesaria de puentes que, sobre el papel, deberían haber fallado, pero que, en la práctica, poseen reservas de seguridad insospechadas.

Digitalización frente a sostenibilidad: una distinción necesaria.

En la euforia de la transformación digital, tendemos a confundir los medios con los fines. El profesor Joan Ramon Casas (2026) propone una distinción intelectualmente rigurosa: la sostenibilidad es una necesidad social, mientras que la digitalización es solo una herramienta.

Un sistema de gestión de puentes (BMS, por sus siglas en inglés) no es, por sí solo, sostenible por ser digital. La sostenibilidad real exige optimizar el ciclo de vida y reducir la huella de carbono, algo que solo puede lograr la tecnología, guiada por el discernimiento. Casas enfatiza que la idea de un sistema totalmente automatizado es peligrosa, ya que la clave está en el binomio técnico-humano.

«Una mezcla armoniosa de la tecnología proporcionada por la herramienta (digitalización) y el juicio humano, aportado por la educación y la experiencia en el campo de los puentes (bagaje profesional), es esencial».

Inspección robótica: más allá del ojo humano.

La inspección de puentes está dejando atrás la subjetividad del ojo humano para entrar en la era de la precisión quirúrgica. Los equipos de Alqurashi y de Wang han presentado avances disruptivos mediante vehículos terrestres no tripulados (UGV), pero con enfoques complementarios que marcarán el futuro de la gestión.

  • Tomografía por ultrasonido y termografía: Alqurashi utiliza la termografía infrarroja para realizar escaneos rápidos a gran escala e identificar regiones «sospechosas» que luego se analizan mediante tomografía por ultrasonido para determinar con precisión la profundidad de las delaminaciones y los desprendimientos (spalling).
  • Mapeo 3D basado en LiDAR: Wang aborda el desafío que plantean las vigas de cajón de sección variable. Su sistema utiliza LiDAR para la navegación autónoma y la planificación de tareas en entornos en los que la oclusión de las señales hace que la inspección humana resulte casi imposible.

La IA procesa estos datos en tiempo real, localizando defectos con coordenadas globales precisas y eliminando el error y la lentitud del procesamiento manual.

El precio de la belleza: la estética en la ingeniería a gran escala.

Según Tang, la ingeniería no puede desvincularse del arte. No obstante, la estética plantea un dilema de realismo económico. Tang distingue entre los puentes de gran envergadura, que a menudo se encuentran en entornos remotos donde la elegancia debe emanar de la pura eficiencia estructural, y los puentes urbanos, que deben dialogar con la arquitectura circundante.

La cuestión no es solo el sobrecoste de la construcción, sino también la mayor propensión al mantenimiento más complejo. La belleza es una inversión social, pero Tang advierte que los diseñadores deben abordarla con cautela y realismo, ya que el propósito primordial sigue siendo la movilidad segura y eficiente.

Puentes ante el «Apocalipsis»: resiliencia ante el cambio climático.

La infraestructura moderna ya no se diseña solo para el tráfico, sino para garantizar la supervivencia en un entorno hostil. La resiliencia ha pasado de ser un concepto abstracto a una metodología de cálculo prioritaria.

  • Autómatas celulares y corrosión: Nava, D’Iorio y Biondini han desarrollado modelos de autómatas celulares no estacionarios para simular cómo la corrosión por cloruros se acelera ante las nuevas fluctuaciones de temperatura y humedad derivadas del cambio climático.
  • Análisis de opciones reales (ROA): Kim, Yang y Frangopol proponen el uso del ROA para optimizar el momento de los refuerzos sísmicos, lo que permite a las agencias decidir cuándo intervenir en función de la valoración de los beneficios acumulados y de los riesgos futuros.
  • Hidrodinámica y socavación: El trabajo de Arora y Banerjee se centra en las fuerzas hidrodinámicas en las inundaciones extremas y demuestra que el refuerzo de la superestructura es la única manera de garantizar la supervivencia de los puentes antiguos frente a las crecidas violentas.

Ishibashi et al. aportan un detalle crucial: el cambio de paradigma hacia la resiliencia de la red. A veces, la estrategia más eficaz no consiste en reforzar cada columna, sino en prever el despliegue de vigas de puentes temporales prealmacenadas para restablecer la funcionalidad del transporte tras un desastre. Lo importante no es la invulnerabilidad de un solo puente, sino la capacidad del sistema para no colapsar en su conjunto.

Conclusión: hacia una infraestructura que aprende y se adapta.

Hemos cruzado el umbral hacia una era en la que el mantenimiento de puentes se basa en datos y en previsiones. La infraestructura del mañana será un sistema que aprende de sus vibraciones, que se cartografía mediante robots y que se gestiona desde la perspectiva de la sostenibilidad ética. No obstante, este despliegue tecnológico no sustituye al ingeniero, sino que aumenta su responsabilidad.

Ante la magnitud de la crisis de infraestructuras a la que nos enfrentamos, ya no se trata de si la tecnología es fiable, sino de si podemos permitirnos no confiar en la vigilancia invisible de los algoritmos para garantizar la seguridad de nuestras ciudades.

En esta conversación podemos escuchar algunas de las ideas más interesantes sobre este tema.

El siguiente vídeo resume bien los conceptos clave tratados aquí.

The_Digital_Bridge_Blueprint

Referencia:

Jensen, J. S., Frangopol, D. M., Schmidt, J. W., & Tsompanakis, Y. (2026). Advances in bridge maintenance, safety, management, digitalisation and sustainability. Structure and Infrastructure Engineering, 1–6. https://doi.org/10.1080/15732479.2026.2665704

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El «sesgo hacia el error»: por qué el futuro de la ingeniería depende de auditar la IA (y no solo de usarla)

La educación técnica atraviesa una tensión paradójica que amenaza los cimientos del pensamiento crítico. En las asignaturas de modelización y diseño estructural de los grados y másteres en Ingeniería de Caminos y Civil, la inteligencia artificial generativa (IAG) ha pasado de ser una novedad a convertirse en un estándar operativo. Sin embargo, esta adopción generalizada esconde un riesgo sistémico: el «desempleo cognitivo».

Datos recientes de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) revelan que, si bien el 60 % del alumnado utiliza estas herramientas, solo el 25 % revisa críticamente los resultados. La solución no consiste en imponer restricciones, sino en diseñar una arquitectura pedagógica que integre la IA como un «socio intelectual» bajo el enfoque de mindtools (Jonassen et al., 1999) para potenciar y no sustituir el pensamiento de orden superior.

Ante este desafío nace el proyecto PROFUNDIA. Nuestra misión es clara: transformar la IA de un «atajo peligroso» en un motor de aprendizaje profundo que refuerce la autonomía del futuro ingeniero.

El éxito no radica en la tecnología, sino en la arquitectura de la auditoría humana.

El hallazgo central de la investigación realizada sobre una muestra de 100 estudiantes subraya que la utilidad percibida de la IA no es una propiedad intrínseca del software, sino del proceso de supervisión. La resolución de problemas de alta responsabilidad física, en los que el error tiene consecuencias estructurales, depende de la capacidad de reformularlos y de una supervisión crítica.

En este nuevo paradigma, el valor profesional se desplaza del «saber hacer» procedimental —que puede automatizarse— al «saber validar». El éxito pedagógico está hoy condicionado por la arquitectura del proceso cognitivo de auditoría, en el que el ingeniero actúa como filtro final de la veracidad técnica.

«Los resultados obtenidos mediante análisis estadísticos multivariantes demuestran que el éxito no reside en el mero uso de la tecnología, sino en el proceso cognitivo de auditoría humana».

Ingeniería de la pregunta: el arte de iterar.

Uno de los pilares de la interacción estratégica es la «ingeniería de la pregunta». No se trata de un simple comando de texto, sino de un ejercicio de abstracción en el que el estudiante debe traducir variables estructurales y conceptos físicos en instrucciones lógicas. El estudio destaca que la clave de esta habilidad transversal no radica en el primer intento, sino en la capacidad de iterar.

El ítem 2 del estudio («Las iteraciones de los mensajes de texto me ayudaron a mejorar progresivamente la calidad») obtuvo una media de 4,11, lo que confirma que la calidad técnica surge de un diálogo dialéctico con la máquina. Este proceso de refinamiento constante combate la «complacencia tecnológica» y garantiza que el usuario mantenga el control sobre el resultado final.

El valor disruptivo de buscar deliberadamente el error.

La innovación docente más potente consiste en utilizar la IA con un «sesgo deliberado hacia el error». En lugar de aceptar la respuesta de la IA como una verdad absoluta, el flujo de trabajo propuesto obliga al alumnado a realizar un «contraste crítico»: primero, deben resolver el problema manualmente y, después, interpelar a la IA para buscar activamente la «alucinación» o el fallo técnico.

Este enfoque es crucial desde el punto de vista estadístico. El ítem 4 (comparación entre la resolución manual y la IA) se identificó, mediante modelos de regresión múltiple, como uno de los tres predictores clave del éxito. Al buscar el fallo, el estudiante activa una reflexión metacognitiva, aprende a pensar sobre cómo piensa y fortalece su criterio técnico al corregir el algoritmo.

De las aulas al mercado laboral: la transferibilidad de la autorregulación.

La relevancia de esta formación trasciende las calificaciones. Los datos son contundentes: la pregunta 9 («Las habilidades se pueden aplicar en contextos profesionales») obtuvo la puntuación más alta del cuestionario, 4,24. Los futuros ingenieros son conscientes de que la supervisión experta de sistemas automatizados ya es una competencia esencial en la industria moderna.

La solidez de este modelo se demuestra por su capacidad explicativa, ya que la valoración global de la IA (punto 10) se explica en un 37,7 % (R² corregida) por la combinación de tres factores: la capacidad de reformular el problema (punto 1), la detección de errores por contraste (punto 4) y la percepción de la transferibilidad profesional (punto 9).

«Esta metodología favorece la adquisición de competencias esenciales en entornos profesionales donde se requiere la supervisión experta de sistemas automatizados, y prepara al ingeniero para entornos de alta complejidad».

Conclusión: ingenieros de decisiones, no usuarios de software.

La inteligencia artificial, lejos de mermar el rigor científico, puede ser el mayor catalizador del aprendizaje profundo si se gestiona desde la «autorregulación crítica» (componente 1 del análisis factorial). El futuro de la ingeniería no pertenece a quienes saben usar herramientas, sino a quienes son capaces de enseñar, corregir y auditar a la máquina según criterios científicos y normativos.

En última instancia, nos enfrentamos a una pregunta que definirá la resiliencia de la profesión ante la obsolescencia tecnológica: en un contexto de automatización creciente, ¿estamos formando usuarios de software o educando a los ingenieros de las decisiones del mañana? La responsabilidad ética del ingeniero sigue siendo la última instancia de decisión, y esa carga no puede ni debe asumirla ningún algoritmo.

En esta conversación puedes escuchar las ideas más interesantes sobre el tema.

En este vídeo se resumen bien los conceptos vistos.

The_Engineering_AI_Blueprint

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V. (2026). Impacto de la inteligencia artificial en la formación técnica: aprendizaje profundo, metacognición y transferibilidad profesional. En libro de actas: XII Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 9-10 de julio de 2026.

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Inteligencia artificial y turismo: cuando el software aprende de la naturaleza para diseñar la ruta perfecta.

Gestionar la logística de un operador turístico consiste, en esencia, en intentar imponer orden a un sistema inherentemente caótico. El desafío es monumental: coordinar rutas a 30 destinos distintos desde un centro de operaciones como el de Alicante, con una flota limitada de cuatro aviones y quince tripulaciones, en el que cada asiento cuenta.

En este entorno de baja demanda, los costes son fijos, pero la realidad es volátil: las cancelaciones de última hora y las reservas inesperadas convierten los planes iniciales en papel mojado. ¿Cómo se puede determinar la rentabilidad cuando el escenario cambia cada minuto? La solución más avanzada no proviene de la programación lineal clásica, sino de los principios de la biología evolutiva.

Inspirado en el estudio de Medina y Yepes sobre la aplicación de algoritmos genéticos (AG) al problema de rutas de vehículos con capacidad (CVRP), este análisis desglosa cómo la «supervivencia del más apto» se traduce en una estabilidad financiera sin precedentes para el sector aéreo. Podéis descargar el artículo completo aquí.

La «naturaleza» como el mejor ingeniero de rutas.

En logística avanzada, los métodos deterministas tradicionales se topan con un obstáculo insalvable cuando el número de destinos crece exponencialmente. Calcular la ruta óptima para una red que abarque de Casablanca a Venecia mediante fuerza bruta matemática resulta inmanejable en términos computacionales. Los algoritmos genéticos resuelven este problema emulando la evolución mediante los procesos de selección, cruce y mutación. En lugar de buscar una única respuesta perfecta, el sistema mantiene una «población» de soluciones que compiten entre sí.

Este enfoque permite gestionar restricciones ambiguas o contradictorias, como maximizar la ocupación frente a minimizar el tiempo de vuelo, de una forma que la matemática rígida no puede. El AG no solo busca, sino que también aprende a explorar.

«La característica específica de los AG es la exploración paralela y eficiente del espacio de soluciones, basada en la explotación de soluciones óptimas inducidas por los operadores de cruce y en la exploración de soluciones nuevas forzada por los operadores de mutación».

El poder de los «Tres Padres»: una recombinación genética única.

La gran innovación técnica que se destaca en el estudio es el uso de un operador de recombinación de tres progenitores (three-parent edge-mapped recombination operator). Mientras que en la genética biológica la herencia es dual, en la optimización de redes de distribución tres progenitores ofrecen una mayor riqueza de datos para generar una «descendencia» (una ruta) más robusta.

Este método extrae las mejores conexiones (arcos) de tres soluciones distintas. Si una conexión específica aparece en dos o tres de los «padres», se preserva en el «hijo» porque se considera una pieza de alta eficiencia. Para garantizar la viabilidad de la ruta, el algoritmo incluye una lógica de resolución de conflictos: si tres arcos convergen en un mismo nodo de la descendencia, el sistema elimina aleatoriamente uno de ellos para mantener la estructura de la red. Este enfoque de triple herencia permite alcanzar soluciones óptimas con una velocidad y precisión que superan con creces a los cruces tradicionales de dos progenitores.

De la incertidumbre del 43 % a la estabilidad del 2,7 %.

El impacto real de los AG se mide en la transformación de la volatilidad en previsibilidad. Al modelar la demanda de destinos como Ajaccio, Túnez o Malta mediante estructuras estocásticas, el estudio revela una capacidad asombrosa para absorber la incertidumbre. Con una flota de cuatro aviones de cincuenta asientos y quince tripulaciones, el sistema gestionó un volumen total de aproximadamente ochocientos pasajeros, con métricas de eficiencia envidiables.

Los datos son elocuentes: mientras que la demanda individual por destino presenta un coeficiente de variación del 43 % —una pesadilla operativa—, la optimización diaria reduce la variabilidad del coste por pasajero transportado a un asombroso 2,7 %. En la práctica, esto significa:

  • Coste medio por pasajero: 118 EUR.
  • Ocupación media de asientos: 65 %.
  • Velocidad de crucero optimizada: 240 nudos.

El sistema es tan eficiente a la hora de reorganizar escalas y rutas en función de la demanda real que el impacto financiero final permanece prácticamente inalterado a pesar de las fluctuaciones del mercado.

El «fantasma en la máquina»: el riesgo de la robustez excesiva.

Desde la perspectiva de la transformación digital, los AG presentan una paradoja fascinante: su robustez puede ser su mayor peligro. Diseñado para ofrecer siempre una solución viable, un código con errores profundos puede seguir funcionando y entregando resultados «aparentemente buenos» sin que el sistema se colapse.

El riesgo no es el fallo catastrófico, sino el equilibrio subóptimo. Un error oculto en el algoritmo podría estar dejando sobre la mesa un 5 % o un 10 % de beneficio potencial, camuflado por la capacidad del algoritmo para «sobrevivir» a sus propios defectos de programación. Esto subraya la importancia de la supervisión experta, ya que en los sistemas que evolucionan por sí mismos la validación humana es la única garantía de que no operamos con una ineficiencia invisible pero costosa.

El futuro es la interacción humano-máquina.

Los AGV no son herramientas de reemplazo, sino de colaboración. El estudio subraya la importancia de la interfaz gráfica, que permite al gestor logístico interactuar con el proceso en tiempo real. Un ser humano puede «inyectar» soluciones basadas en su experiencia o en su intuición clínica, y el algoritmo las asimilará y refinará a lo largo de miles de generaciones.

Esta sinergia es fundamental para integrar los «costes virtuales». Mientras la máquina optimiza distancias y consumo de combustible, el ser humano puede definir variables subjetivas pero críticas, como la inconveniencia política de un aeropuerto en tensión o la complejidad social de una escala concreta. Al traducir estas percepciones en valores en la función de coste, el sistema evoluciona hacia una estrategia proactiva capaz de simular escenarios futuros en lugar de simplemente reaccionar ante las cancelaciones diarias.

Conclusión: hacia una logística evolutiva.

El éxito de la red de Alicante, que conecta 30 destinos del Mediterráneo y de Europa occidental, confirma un cambio de paradigma: en la logística moderna, la flexibilidad es más valiosa que la precisión absoluta. Los modelos rígidos se quiebran ante la volatilidad de la demanda, pero los sistemas evolutivos se fortalecen con ella.

En un mercado que no perdona la ineficiencia, la pregunta para los líderes del sector es clara: ¿es mejor buscar una solución «perfecta» una sola vez o diseñar un sistema que evolucione constantemente ante cada nuevo desafío? La respuesta, como demuestran Medina y Yepes, radica en aprender de la naturaleza para conquistar los cielos.

En esta conversación puedes escuchar las ideas más interesantes sobre este tema.

Este vídeo resume los aspectos clave del artículo.

Evolutionary_Tourism_Logistics

Referencia:

MEDINA, J.R.; YEPES, V. (2003). Optimization of touristic distribution networks using genetic algorithms. SORT, 27(1): 95-112.

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