El profesor universitario como investigador

Los objetivos que los poderes públicos deberían asignar a la Universidad, están en consonancia con las ideas enunciadas, ya hace años, por Ortega y Gasset cuando afirmó que las tres misiones fundamentales de la Universidad son:

  1. Formar a los profesionales facultativos que la sociedad demanda.
  2. Ser depositaria y difusora de la cultura de la época, y,
  3. Producir nueva ciencia y formar científicos.

A estas misiones habría que añadir algunos planteamientos recogidos en nuestra legislación como la Ley Orgánica 4/2007 de Universidades, donde se indica que “las universidades, además de un motor para el avance del conocimiento, deben ser un motor para el desarrollo social y económico del país. Junto a la investigación básica, la universidad deberá impulsar la transferencia al sector productivo de los resultados de su investigación en coordinación y complementariedad con los demás agentes del sistema de ciencia y tecnología”. Esta misma Ley indica que “la investigación científica es fundamento esencial de la docencia y una herramienta primordial para el desarrollo social a través de la transferencia de sus resultados a la sociedad”.

La investigación, en consecuencia, debe estar presente en las actividades que se realicen en la Universidad. En cuanto a su necesidad para formar a los profesionales facultativos que la sociedad demanda es importante remarcar la relación entre la docencia y la investigación. Si los planteamientos sobre la importancia de la investigación para la docencia son válidos para la enseñanza de primer y segundo ciclo, cobran una especial relevancia para el tercer ciclo y los cursos de postgrado. Dado que una de las misiones del tercer ciclo es formar científicos, poco cabe decir si el profesor no investiga. Con respecto a los cursos de postgrado cabe indicar dos aspectos: en primer lugar, en un contexto de praxis y medios tecnológicos con una rápida evolución en el tiempo, el profesional deberá reciclarse varias veces a lo largo de su vida; por tanto, si la Universidad asume el reto de que ese reciclaje pase por sus aulas, deberá tener un profesorado que conozca la ciencia y la tecnología que se produce en su tiempo, y ello solo se logra con la investigación; en segundo lugar, el nivel de especialización de los contenidos docentes de este tipo de cursos, obliga al docente que los imparta a practicar la investigación. Respecto a la segunda de las misiones, ser depositaria y difusora de la cultura de la época, la labor de la Universidad consiste en la generación y captación de las nuevas ideas y conocimientos, su incorporación a la cultura propia y su difusión a la sociedad. Ello exige grupos de investigación y profesorado de primer nivel que estén en contacto con la ciencia y la tecnología de la época. Para la asimilación de la cultura, los grupos de investigación presentan cualidades idóneas al conocer la ciencia y practicar sus métodos, la difusión va implícita en la docencia.

Lo anteriormente comentado viene a remarcar la idea de que la docencia y la investigación no pueden ser actividades antagónicas para el profesor universitario. Todo lo contrario, son complementarias entre sí y, por ello, conviene potenciar y racionalizar ambos aspectos inherentes a la propia misión de la Universidad. La investigación científica constituye una actividad intelectual que requiere determinadas aptitudes. Así, el profesor universitario, en su papel de investigador, debería disponer de ciertas aptitudes básicas como haber alcanzado una formación adecuada en el campo que desea investigar, tener ciertas cualidades morales, curiosidad y capacidad de asombro y disponer de los medios e instrumentos necesarios para desarrollar su trabajo.

La función investigadora del profesor debería canalizarse dentro de algún proyecto que marcara claramente la línea de investigación. Estos proyectos, evidentemente, precisan recursos, cuya consecución resulta en ocasiones muy complicada en situaciones, como la actual, de fuertes restricciones presupuestarias y caída muy importante de la actividad en el sector de la construcción.

Los resultados más relevantes de la actividad investigadora deben publicarse y transferirse, en la medida de lo posible, al sector empresarial. La difusión de los resultados de mayor relevancia es en revistas científicas de impacto, aunque también destacan los libros y capítulos de libro, y, en menor medida, la publicación en congresos, conferencias y seminarios. Los resultados, además, influyen fuertemente en la acreditación de la calidad investigadora, por lo que la elección de revistas de prestigio e impacto resulta muy importante. El Journal Citation Report (JCR), elaborado por el Institute for Scientific Information (ISI), publica el factor de impacto de la mayoría de las revistas de reconocido prestigio, siendo un indicador de calidad muy aceptado en la actualidad.

La explotación de los resultados de investigación y su transferencia a las empresas constituye un aspecto significativo de la actividad investigadora. Normalmente, la solicitud y explotación de patentes y productos con registro de propiedad intelectual acreditan dicha actividad. Por otra parte, también debe plantearse la posibilidad de creación y apoyo a empresas spin-off, pues supone una vía de promoción y salto al sector productivo por parte de los investigadores. En este sentido, la dirección de ejercicios final de máster y, especialmente, tesis doctorales contribuye a la formación de nuevo personal de investigación, completando así el ciclo de generación de recursos humanos dedicados a la investigación y desarrollo.

Todo lo anteriormente expuesto forma parte de los criterios actuales que guían a la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA) en la evaluación del profesorado. Estos criterios, de alguna forma están definiendo un modelo de profesor tipo al cual se deben acercar todos aquellos que pretendan seguir la carrera de docente universitario. Con todo, en mi opinión, en el caso del profesor de los futuros ingenieros civiles, se deberían incluir ciertas exigencias que deberían modificar ligeramente las presentadas por ANECA. Fundamentalmente una Universidad que forme buenos ingenieros deberá contar como docentes también a buenos ingenieros, que además deberán tener capacidad docente e investigadora. En este sentido, siguiendo a Murcia (2005), “sería muy conveniente que los profesores de tecnologías, más que los investigadores no docentes, deberían tener actividad profesional en su campo. En la medida en que esto se aceptara, lo primero sería admitirlo, reconociendo el interés para la docencia de esta tarea profesional (que legalmente la universidad se ve en gran dificultad para asumir entre sus actividades), e incluso incentivar después de su realización adecuando mecanismos existentes o creando otros; pero no cubrirla bajo el epígrafe de investigación”.

Referencias:

Murcia, J. (2005). En el camino de una investigación más potente para la construcción de obra civil. I Jornadas de Investigación en Construcción. Instituto de CC. “E. Torroja”. CSIC. Vol. I, pp. 305-318. Ed. AMIET. Madrid, 2, 3 y 4 de junio de 2005.

Yepes, V. (2017). Proyecto de investigación. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 538 pp.

 

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¿Qué se estudia en la asignatura Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón?

El programa de la asignatura “Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón” se ha diseñado basándose en el programa presentado en el departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil por parte de la unidad docente de “Procedimientos de Construcción y Gestión de Obras”, al que está adscrita en la actualidad la asignatura, y aprobado por el Consejo del Departamento. Las líneas maestras de los contenidos se definieron previamente en la Memoria de Verificación del título oficial de “Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón por la Universitat Politècnica de València”. Se trata de una de las asignaturas de la materia “Análisis de estructuras de hormigón”, siendo obligatoria para todos los alumnos de esta titulación y se imparte en el primer cuatrimestre del primer curso. La asignación de créditos ECTS es de 5,0, repartidos en 3,0 créditos de teoría y 2,0 de prácticas, de acuerdo con el Plan de Estudios actualmente en vigor en el Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil.

Resultados de aprendizaje

Los resultados de aprendizaje de la asignatura se definen a partir de las competencias y de los contenidos (Yepes, 2017). Como resultado de aprendizaje general, al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de “comprender los diferentes métodos predictivos y procedimientos de optimización de estructuras de hormigón de modo que dispongan de las herramientas necesarias para la toma de decisiones en el ámbito del proyecto, construcción y mantenimiento de estas estructuras considerando los aspectos de sostenibilidad económica, social y ambiental”.

En relación con los resultados específicos de aprendizaje de la asignatura, tenemos los siguientes:

  • RA1    Seleccionar y aplicar las distintas técnicas procedentes de la estadística, de la investigación operativa y de la minería de datos en la toma de decisiones en el ámbito del hormigón
  • RA2    Modelizar un problema de optimización de una estructura de hormigón y resolverlo mediante algoritmos heurísticos secuenciales y poblacionales
  • RA3    Aplicar la inferencia estadística multidimensional para interpretar el comportamiento de las variables cualitativas y cuantitativas en el ámbito del hormigón
  • RA4    Formular modelos lineales de regresión múltiple e interpretar su validez límites predictivos
  • RA5    Emplear técnicas de diseño de experimentos para conocer los efectos principales y las interacciones entre los distintos factores que afectan a una variable de respuesta en el ámbito del hormigón
  • RA6    Optimizar el comportamiento de una estructura de hormigón utilizando la metodología de la superficie de respuesta
  • RA7    Aplicar redes neuronales artificiales en la predicción de sistemas altamente no lineales en el ámbito del hormigón
  • RA8    Aplicar técnicas de decisión multicriterio en la selección de la mejor tipología estructural considerando aspectos económicos, ambientales y sociales
  • RA9    Elegir la mejor opción de una frontera de Pareto tras aplicar técnicas de decisión multicriterio
  • RA10 Aplicar programas estadísticos avanzados, tales como SPSS o Minitab, y otros como Matlab, Sap y Excel en la predicción de variables de respuesta y en problemas de optimización en el ámbito del hormigón

 

Conocimientos previos

Los alumnos que cursan esta asignatura, tienen diversas procedencias: Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos, Ingeniería Industrial, Arquitectura, Ingeniería Agronómica, Licenciado en Químicas, Ingeniería Geológica, Ingeniería Técnica de Obras Públicas, Ingeniería Técnica Industrial, o los actuales grados en ingeniería civil, de obras públicas o máster en ingeniería de caminos, canales y puertos, entre otros. Además los alumnos, en un porcentaje significativo, proceden de universidades latinoamericanas o europeas. Como es fácil de comprender, los alumnos tienen formaciones muy diferentes, habiendo estudiado las asignaturas relacionadas con el hormigón, con los métodos numéricos o la estadística de forma muy diversa, con niveles de adquisición de conocimientos descompensados. Esta situación implica cierta nivelación en cada uno de los temas, de forma que se adquieran los niveles básicos de comprensión de los contenidos de forma progresiva con el objetivo que todos los alumnos adquieran las competencias y los resultados de aprendizaje previstos.

Según la Guía Docente de la asignatura, los conocimientos recomendados versarían sobre estadística y sobre lenguajes de programación (MATLAB, SPSS, MINITAB, SAP, etc.), aunque no son imprescindibles.  Además, resultan necesarios unos conocimientos básicos sobre el hormigón y su análisis como material estructural. Ello obliga al profesor a sintetizar el contenido previo para la correcta comprensión de la asignatura.

 

Programa resumido de la asignatura

La asignatura se desarrolla siguiendo un programa que tiene en cuenta los resultados de aprendizaje antes definidos, las actividades formativas y el sistema propuesto para la evaluación. Ello permite organizar la asignatura en 25 temas y sus prácticas de informática asociadas.

  • Tema 1. La investigación operativa y la toma de decisiones
  • Tema 2. La modelización de un problema estructural de hormigón
  • Tema 3. Algoritmos y problemas de decisión
  • Tema 4. Optimización y programación matemática
  • Tema 5. Optimización combinatoria y algoritmos heurísticos
  • Tema 6. Clasificación y uso de heurísticas y metaheurísticas
  • Tema 7. Búsqueda local de máximo gradiente
  • Tema 8. Recocido simulado, aceptación por umbrales y búsqueda tabú
  • Tema 9. Sistemas de inteligencia de enjambre
  • Tema 10. Programación evolutiva y estrategias evolutivas
  • Tema 11. Algoritmos genéticos y meméticos
  • Tema 12. GRASP, búsqueda dispersa y búsqueda de la armonía
  • Tema 13. Heurísticas de optimización multiobjetivo
  • Tema 14. Inferencia estadística bidimensional
  • Tema 15. Inferencia estadística multidimensional
  • Tema 16. Modelos lineales de regresión múltiple
  • Tema 17. Modelos de ecuaciones estructurales
  • Tema 18. Diseño de experimentos
  • Tema 19. Optimización mediante la metodología de superficie de respuesta
  • Tema 20. Modelos Kriging y diseños robustos
  • Tema 21. Redes neuronales artificiales
  • Tema 22. Programación genética y lógica difusa
  • Tema 23. La toma de decisiones en el ciclo de vida de una estructura de hormigón
  • Tema 24. Técnicas de decisión multicriterio continua
  • Tema 25. Técnicas de decisión multicriterio discreta

 

 

Los 25 temas se encuentran agrupados en 4 bloques temáticos. El primero de los bloques es introductorio. Consta de 5 temas que presentan al alumno la aplicación de las técnicas de la investigación científica en el ámbito de la toma de decisiones en las empresas a través de lo que se conoce como investigación operativa. Se introduce al alumno en la forma de abordar los problemas reales en el ámbito de las estructuras de hormigón a través de modelos de distinto tipo. Se describen los componentes básicos de un problema de optimización: función objetivo, variables de decisión, parámetros y restricciones. A continuación se describe el concepto de algoritmo y complejidad algorítmica para explicar las limitaciones de la programación matemática en la resolución de problemas reales, lo cual da paso a la introducción de los algoritmos heurísticos como aproximaciones en la búsqueda de óptimos locales de calidad en tiempos de cálculo razonables.

El segundo de los bloques se centra en la descripción y aplicación de la optimización heurística en las estructuras de hormigón. Se describe paso a paso tanto las técnicas de búsqueda secuencial de máximo gradiente y de “hill-climbing” como otras técnicas poblacionales basadas en los algoritmos genéticos o en la inteligencia de partículas. Este bloque termina con una explicación de la optimización multiobjetivo y la construcción de fronteras de Pareto de calidad en el caso de confluencia de funciones objetivo contrapuestas.

El bloque tercero se centra específicamente en los modelos predictivos de las estructuras de hormigón. Se hace un repaso de las técnicas de inferencia bidimensional y multidimensional para pasar a los modelos predictivos lineales, tanto los basados en regresiones múltiples como en los modelos de ecuaciones estructurales. Posteriormente se aborda el diseño de experimentos como técnicas estadísticas básicas en la predicción de los efectos principales y las interacciones de los distintos factores que afectan a un problema de hormigón. El estudio de los diseños factoriales lleva directamente al planteamiento de la metodología de la superficie de respuesta, que permite realizar la optimización de la respuesta. Tanto la metodología de la superficie de respuesta como los modelos Kriging o las redes neuronales, constituyen metamodelos que se explican como herramientas muy útiles para simplificar el espacio de soluciones de los problemas reales del hormigón estructural. En particular, los modelos Kriging permiten el diseño robusto óptimo, es decir, aquel que se comporta bien incluso ante cambios en las variables o en las condiciones de contorno. Para los sistemas altamente complejos, se explican las redes neuronales artificiales que, además, permiten su uso como metamodelos o como parte de un algoritmo heurístico de optimización. La programación genética y la lógica difusa también se explican en una lección como herramientas posibles en el ámbito de los modelos predictivos y cuando los parámetros o restricciones del problema no son determinísticos.

El cuarto bloque se dedica a la toma de decisión multicriterio en las estructuras de hormigón. A los alumnos se les explica cómo, antes de realizar una optimización multiobjetivo, es necesario seleccionar la mejor tipología estructural con base en criterios que no siempre son objetivos: economía, plazo, estética, medioambiente, aspectos sociales, durabilidad, etc. Se introducen las distintas técnicas de toma de decisión multicriterio y se comentan su empleo, incluso, para la obtención de pesos objetivos de criterios que pueden ser incluso subjetivo, o bien para la selección de la mejor opción dentro de una frontera de Pareto tras una optimización multiobjetivo.

En la Tabla siguiente se muestra el programa resumido de la asignatura “Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón” (T, Teoría; P, Prácticas informáticas), indicándose el número de horas asignadas a cada tema.

Referencias:

YEPES, V. (2017). Proyecto docente. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 642 pp.

 

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Antecedentes y motivación del proyecto de investigación DIMALIFE (2018-2020)

Hoy 2 de enero de 2018 empezamos oficialmente el proyecto de investigación DIMALIFE (BIA2017-85098-R): «Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos». Se trata de un proyecto trianual (2018-2020) financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, así como por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). La entidad solicitante es la Universitat Politècnica de València y el Centro el ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón). Los investigadores principales son Víctor Yepes (IP1) y Eugenio Pellicer (IP2). Al proyecto también se le ha asignado un Contrato Predoctoral, que sacaremos a concurso próximamente. Con las restricciones presupuestarias tan fuertes en materia de I+D+i y con la alta competencia existente por conseguir proyectos de investigación, lo cierto es que estamos muy satisfechos por haber conseguido financiación. Además, estamos abiertos a cualquier tipo de colaboración tanto desde el mundo empresarial o universitario para reforzar este reto. Por tanto, lo primero que vamos a hacer es explicar los antecedentes y la motivación del proyecto.

La sostenibilidad económica y el desarrollo social de la mayoría de los países dependen directamente del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras (Frangopol, 2011). Las infraestructuras del transporte presentan una especial relevancia, especialmente sus infraestructuras viarias y puentes, cuya construcción y mantenimiento influyen fuertemente en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, tal y como indica Marí (2007), estas actividades impactan significativamente en el medio ambiente, presentan efectos irreversibles y pueden comprometer el presente y el futuro de la sociedad. El gran reto, por tanto, será disponer de infraestructuras capaces de maximizar su beneficio social sin comprometer su sostenibilidad (Aguado et al., 2012). La sostenibilidad, de hecho, constituye un enfoque que ha dado un giro radical a la forma de afrontar nuestra existencia. El calentamiento global, las tensiones sociales derivadas de la presión demográfica y del reparto desequilibrado de la riqueza son, entre otros, los grandes retos que debe afrontar esta generación. Continue reading «Antecedentes y motivación del proyecto de investigación DIMALIFE (2018-2020)» →

International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM-OPTI 2018

The use of novel materials and new structural concepts nowadays is not restricted to highly technical areas like aerospace, aeronautical applications or the automotive industry, but affects all engineering fields including those such as civil engineering and architecture.

The conference addresses issues involving advanced types of structures, particularly those based on new concepts or new materials and their system design. Contributions will highlight the latest development in design, optimisation, manufacturing and experimentation in those areas. The meeting also aims to search for higher performance sustainable materials.

Most high performance structures require the development of a generation of new materials, which can more easily resist a range of external stimuli or react in a non-conventional manner. Particular emphasis will be placed on intelligent structures and materials as well as the application of computational methods for their modelling, control and management.

The conference also addresses the topic of design optimisation. Contributions on numerical methods and different optimisation techniques are also welcome, as well as papers on new software. Optimisation problems of interest to the meeting involve those related to size, shape and topology of structures and materials. Optimisation techniques have much to offer to those involved in the design of new industrial products.

The development of new algorithms and the appearance of powerful commercial computer codes with easy to use graphical interfaces has created a fertile field for the incorporation of optimisation in the design process in all engineering disciplines.

This scientific event is a new edition of the High Performance Design of Structures and Materials conference and follows the success of a number of meetings on structures and materials and on optimum design that originated in Southampton as long ago as 1989. As the meetings evolved they gave rise to the current series, which started in Seville in 2002, and followed by Ancona in 2004, Ostend in 2006, the Algarve in 2008, Tallinn in 2010, the New Forest, home of the Wessex Institute in 2012, Ostend in 2014 and Siena in 2016.

The meeting will provide a friendly and useful forum for the interchange of ideas and interaction amongst researchers, designers and scholars in the community to share advances in High Performance and Optimum Design of Structures and Materials.

More information: http://www.wessex.ac.uk/conferences/2018/hpsm-opti-2018

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¿Qué es y para qué sirve una red neuronal artificial?

Parece que hoy, al igual que hace algunos milenios, la profesión de «oráculo» es una de las más demandadas, especialmente cuando se afrontan tiempos difíciles y el ser humano pretende predecir qué va a pasar para tomar la decisión correcta. Una de las profesiones de más futuro, según algunos, es la relacionada con el «Big Data«. Pues bien, este post trata de introducir, de forma muy somera, una herramienta extraordinariamente potente para predecir relaciones fuertemente no lineales a partir de grandes volúmenes de datos. También es una herramienta que, mal empleada, nos engaña. Todo empezó cuando nuestro Premio Nobel Santiago Ramón y Cajal comenzó a describir nuestro sistema nervioso.
Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como «ANN») son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para generar un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales. Forman parte de los denominados «Sistemas Inteligentes«, dentro de la rama de la Inteligencia Artificial.

Nuestro grupo de investigación ha publicado algunos artículos empleando esta herramienta en el ámbito del hormigón:

  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks. Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150. DOI:1007/s00158-017-1653-0
  • MARTÍ-VARGAS, J.R.; FERRI, F.J.; YEPES, V. (2013). Prediction of the transfer length of prestressing strands with neural networks. Computers and Concrete, 12(2):187-209. DOI: http://dx.doi.org/10.12989/cac.2013.12.2.187.

Un tutorial muy interesante sobre este tema es: http://www.gc.ssr.upm.es/inves/neural/ann2/anntutorial.html , así como el siguiente: http://sabia.tic.udc.es/mgestal/cv/RNAtutorial/index.html

 

Red neuronal. https://blog.walthercuro.com/crear-tu-primera-red-neuronal-artificial/

¿Queréis usar una red neural en línea? Os paso el siguiente enlace: http://playground.tensorflow.org/

También os dejo unos cuantos vídeos que pueden complementar la información sobre el tema. Espero que os gusten.

Este programa de Redes creo que puede ampliar algo más la filosofía subyacente del aprendizaje y la inteligencia:

También dejo una presentación de clase sobre el tema:

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Perspectivas de la ingeniería y su desarrollo global

La Revista del Colegio de Ingenieros de Chile, en su número 215 de 2016, ha publicado un resumen de una entrevista que me hicieron hace poco. La entrevista la han adaptado a formato de artículo y en él se analiza brevemente las perspectivas de la ingeniería y su desarrollo, especialmente enfocado desde el punto de vista de la formación y la innovación en la construcción. El gran desafío consiste en formar a profesionales que van a trabajar en un horizonte de cinco a diez años, por lo que es necesario plantear los conocimientos que necesitarán para abordar nuevos retos en un mundo en constante cambio. Os dejo a continuación el artículo y el enlace de la revista por si queréis tener acceso al número completo.

El enlace es el siguiente: http://www.ingenieros.cl/2016-edicion-215/

Referencia:

Yepes, V. (2016). Perspectivas de la ingeniería y su desarrollo global. Revista Ingenieros, 215:29-31.

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El pensamiento lateral: Seis sombreros para pensar

Seis sombreros para pensar (en inglés Six Thinking Hats) es un libro de Edward De Bono nacido en malta el 19 de mayo de 1933, en el que se expone una metodología para discusiones y toma de decisiones en grupo, conocida como método de los seis sombreros para pensar, de los seis sombreros de Bono, o simplemente de los seis sombreros. La herramienta, combinada con el pensamiento lateral al que es asociada, provee de unas materias a los grupos para pensar juntos más efectivamente, y materias para planear procesos de pensamiento de un modo detallado y cohesivo.

Cada uno de los seis sombreros es de un color diferente, lo que simboliza las diferentes formas en las que se puede observar la realidad. Cuando haya que adoptar una decisión, ya sea de manera individual o en grupo, Edward de Bono propone ponerse en secuencia un sombrero de cada color en la cabeza y expresar una opinión sobre el tema tratado. La única restricción es que esa opinión debe ajustarse a las reglas asociadas a cada color. Así, por ejemplo, si llevamos puesto el sombrero blanco, nuestra opinión debe ser lo más neutral posible y debemos analizar las cosas con datos, hechos o cifras. Por el contrario, si utilizamos el sombrero rojo, nuestra visión puede ser más subjetiva y guiarse por las emociones, los sentimientos o las intuiciones.

  • Sombrero azul: es el que controla al resto de sombreros; controla los tiempos y el orden de los mismos.
  • Sombrero blanco: para pensar de manera más objetiva y neutral posible.
  • Sombrero rojo: para expresar nuestros sentimientos, sin necesidad de justificación.
  • Sombrero negro: para ser críticos de una manera negativa y pensar por qué algo no podría salir bien.
  • Sombrero amarillo: al contrario que el sombrero negro, con este se intenta buscar los aspectos positivos sobre un determinado aspecto.
  • Sombrero verde: abre las posibilidades creativas y está íntimamente relacionado con su idea de pensamiento lateral o divergente.

El objetivo de este modelo es encontrar una descripción poliédrica de los problemas sin juzgar previamente lo que está bien o está mal, lo correcto o incorrecto. La idea es descubrir las diferentes facetas de la realidad, hacer visibles los aspectos que puedan permanecer ocultos y facilitar el proceso de toma de decisiones final.

Al no buscar la polémica estéril, este método ayuda a poner de acuerdo a personas que puedan mantener puntos de vista aparentemente irreconciliables, utilizando la empatía para evitar las confrontaciones infructuosas.

Os dejo algunos vídeos al respecto.

También os dejo el Maniqui Challenge que hicimos durante el curso 2016-17 en las clases de “Gestión de la Innovación en el Sector de la Construcción”, del Máster en Planificación y Gestión de la Construcción (MAPGIC). Como veis, la actividad se realizó con éxito.

La barca de Lambot, el «Antecessor» del hormigón armado

Lambot
Barca de Lambot

Seguimos con este post otro anterior en el que nos preguntábamos por el origen del cemento artificial. Aquí vamos a dedicar unos minutos a recordar el origen del hormigón armado. Como suele suceder, siempre existe un pionero que se adelanta a su tiempo y un empresario que pone en marcha el negocio. Aquí los dos personajes serán Lambot y Monier, ambos franceses.

La Exposición Universal de Paris de 1855 trajo consigo la presentación de una barca de carcasa metálica recubierto por un hormigón de cal hidráulica. Tenía 4 m de largo, 1.30 m de ancho y un espesor de sólo 4 cm. Este invento se construyó unos años antes, en 1848, por un francés llamado Jean-Louis Lambot (1814-1887) con la idea de utilizarlo en un lago existente de su propiedad en Miraval, al sur de Francia. Lambot se dedicó a la agricultura en la casa de su familia y en 1845 ya hizo un depósito y unas cajas de naranjas con malla recubierta de cemento y otros elementos para mobiliaria de jardín. No pasó de ser una anécdota, pero fue la primera vez que se aplicaron armaduras o flejes de hierro embebidos en el hormigón para intentar subsanar la escasa resistencia a la tracción del hormigón. Con todo, lo que realmente quería nuestro inventor era una malla de almabres trenzados que sirviera de estructura a sus creaciones, aunque se le ocurrió utilizar el cemento -material de moda- como recubrimiento para darle forma, impermeabilidad y rigidez. A este material le llamó «ferciment«, y desde luego, fue el «homo antecessor» del hormigón armado que hoy día conocemos. Continue reading «La barca de Lambot, el «Antecessor» del hormigón armado» →

Trucos de obra: rellenar una barrera doble tipo New Jersey

Imagen: V. Yepes (1991).
Imagen: V. Yepes (1991).

¿Cómo se puede rellenar una doble barrera de hormigón tipo New Jersey de forma rápida y económica? Os voy a explicar un truco que utilizamos en una de mis primeras obras, cuando trabajaba en Dragados y Construcciones, en el año 1991. Se trata de la remodelación de la autovía V-30, una vía rápida de circunvalación de la ciudad de Valencia que permite un acceso rápido al Puerto de Valencia desde la A-7 en su tramo del By-pass de Valencia.

La solución fue ingeniosa y sencilla. Montamos en obra una máquina que constaba de una tolva en la que los camiones vertían el material. Esta tolva alimentaba una cinta transportadora que vertía el material directamente entre las dos barreras tipo New Jersey. Un tractor sencillo empujaba esta tolva. A este invento lo llamamos Sirius 70 y alcanzamos producciones de unos 70 m³/h. A continuación, os dejo algunas fotografías de aquella época para que podáis ver lo que hicimos. Espero que os guste el truco y la anécdota.

Imagen: V. Yepes (1991)
Imagen: V. Yepes (1991)

 

Imagen: V. Yepes (1991)
Imagen: V. Yepes (1991)

 

Imagen: V. Yepes (1991)
Imagen: V. Yepes (1991)

 

Imagen: V. Yepes (1991)
Imagen: V. Yepes (1991)

 

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Una revolución llamada BIM

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Bim_revit.jpg
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Bim_revit.jpg

Alejandro López Vidal, director técnico de la Asociación Nacional de la Industria del Prefabricado de Hormigón (ANDECE) nos ofrece un artículo publicado en la Revista Técnica CEMENTO HORMIGÓN, nº 974 (2016) sobre la revolución que supone el Building Information Modeling (BIM).

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