Etiqueta: aprendizaje automático

Aprendizaje supervisado en ingeniería civil

En un artículo anterior hablamos del aprendizaje no supervisado aplicado a la ingeniería civil. La otra rama del aprendizaje automático (machine learning) es el aprendizaje supervisado. Se trata de un enfoque que utiliza conjuntos de datos de entrada y sus correspondientes respuestas para entrenar modelos capaces de realizar predicciones sobre datos nuevos. Este método es particularmente útil en contextos donde se dispone de información previa sobre la variable que se desea predecir, lo que permite establecer relaciones y patrones en los datos.

El aprendizaje supervisado emerge como una herramienta muy poderosa en el campo de la ingeniería civil, ya que facilita la toma de decisiones y la optimización de procesos mediante el análisis de datos. Este enfoque se basa en el uso de algoritmos que aprenden a partir de un conjunto de datos etiquetados, lo que les permite realizar predicciones sobre nuevos datos. A continuación, se presentan algunas aplicaciones y beneficios del aprendizaje supervisado en este campo.

Técnicas de aprendizaje supervisado

Las técnicas de aprendizaje supervisado se dividen en dos categorías principales: clasificación y regresión. La clasificación se centra en predecir respuestas discretas, es decir, en asignar una etiqueta a un conjunto de datos. Por ejemplo, en el ámbito del correo electrónico, se puede clasificar un mensaje como genuino o spam. Este tipo de modelos se aplica en diversas áreas, como la imagenología médica, donde se pueden clasificar tumores en diferentes categorías de tamaño, o en el reconocimiento de voz, donde se identifican comandos específicos. La clasificación se basa en la capacidad de los modelos para categorizar datos en grupos definidos, lo que resulta esencial en aplicaciones como la evaluación crediticia, donde se determina la solvencia de una persona.

Por el contrario, la regresión se ocupa de predecir respuestas continuas, lo que implica estimar valores en un rango numérico. Por ejemplo, se puede utilizar la regresión para prever cambios en la temperatura o fluctuaciones en la demanda eléctrica. Este enfoque es aplicable en contextos como la previsión de precios de acciones, donde se busca anticipar el comportamiento del mercado, o en el reconocimiento de escritura a mano, donde se traduce la entrada manual en texto digital. La elección entre clasificación y regresión depende de la naturaleza de los datos y de la pregunta específica que se desea responder.

Selección del algoritmo adecuado.

La selección de un algoritmo de aprendizaje automático es un proceso que requiere un enfoque metódico, ya que hay que encontrar el equilibrio entre diversas características de los algoritmos. Entre estas características se encuentran la velocidad de entrenamiento, el uso de memoria, la precisión predictiva en nuevos datos y la transparencia o interpretabilidad del modelo. La velocidad de entrenamiento se refiere al tiempo que un algoritmo necesita para aprender de los datos, mientras que el uso de memoria se relaciona con la cantidad de recursos computacionales que requiere. La precisión predictiva es crucial, ya que determina la capacidad del modelo para generalizar a datos no vistos. Por último, la interpretabilidad se refiere a la facilidad con la que se pueden entender las decisiones del modelo, lo que es especialmente relevante en aplicaciones donde la confianza en el modelo es esencial.

El uso de conjuntos de datos de entrenamiento más grandes generalmente permite que los modelos generalicen mejor en datos nuevos, lo que se traduce en una mayor precisión en las predicciones. Sin embargo, la selección del algoritmo también puede depender del contexto específico y de las características de los datos disponibles.

Clasificación binaria y multicategoría

Al abordar un problema de clasificación, es fundamental determinar si se trata de un problema binario o multicategórico. En un problema de clasificación binaria, cada instancia se clasifica en una de las dos clases, como ocurre cuando se identifica la autenticidad de los correos electrónicos o su clasificación como spam. Este tipo de clasificación es más sencillo y, por lo general, se puede resolver con algoritmos diseñados específicamente para este propósito. En contraste, un problema de clasificación multicategórica implica más de dos clases, como clasificar imágenes de animales en perros, gatos u otros. Los problemas multicategóricos suelen ser más complejos, ya que requieren modelos más sofisticados que puedan manejar la diversidad de clases y sus interacciones.

Es importante señalar que algunos algoritmos, como la regresión logística, están diseñados específicamente para problemas de clasificación binaria y tienden a ser más eficientes durante el entrenamiento. Sin embargo, existen técnicas que permiten adaptar algoritmos de clasificación binaria para abordar problemas multicategóricos, lo que amplía su aplicabilidad.

Algoritmos de clasificación comunes

Existen diversos varios algoritmos de clasificación ampliamente utilizados en el campo del aprendizaje supervisado.

  • La regresión logística es uno de los métodos más comunes, ya que permite predecir la probabilidad de que una respuesta binaria pertenezca a una de las dos clases. Este algoritmo es valorado por su simplicidad y se emplea frecuentemente como punto de partida en problemas de clasificación binaria. Su capacidad para ofrecer una interpretación clara de los resultados lo convierte en una herramienta muy valiosa en diversas aplicaciones.
  • El algoritmo k-vecinos más cercanos (kNN) clasifica objetos basándose en las clases de sus vecinos más cercanos, utilizando métricas de distancia como la euclidiana o la de Manhattan. Este enfoque es intuitivo y fácil de implementar, aunque puede resultar costoso en términos de cálculo en conjuntos de datos grandes.
  • El soporte vectorial (SVM) es otro algoritmo destacado que clasifica datos al encontrar un límite de decisión lineal que separe las clases. En situaciones en las que los datos no son linealmente separables, se puede aplicar una transformación de kernel para facilitar la clasificación. Este método es especialmente útil en contextos de alta dimensionalidad, donde la complejidad de los datos puede dificultar la clasificación.
  • Las redes neuronales, inspiradas en la estructura del cerebro humano, son útiles para modelar sistemas altamente no lineales. Estas redes se entrenan ajustando las conexiones entre neuronas, lo que permite que el modelo aprenda patrones complejos en los datos. Aunque su interpretación puede ser más complicada, su capacidad para capturar relaciones no lineales las hace valiosas en diversas aplicaciones.
  • El clasificador Naïve Bayes se basa en la suposición de que la presencia de una característica en una clase no depende de la presencia de otras características. Este enfoque permite clasificar nuevos datos en función de la probabilidad máxima de pertenencia a una clase, lo que resulta útil en contextos en los que se requiere una clasificación rápida y eficiente.
  • El análisis discriminante clasifica los datos mediante combinaciones lineales de características, asumiendo que los diferentes conjuntos de datos tienen distribuciones gaussianas. Este método es apreciado por su simplicidad y facilidad de interpretación.
  • Los árboles de decisión permiten predecir respuestas basándose en decisiones tomadas en un árbol estructurado, donde cada rama representa una condición de decisión. Este enfoque es intuitivo y fácil de interpretar, por lo que es una opción popular en diversas aplicaciones.

Algoritmos de regresión comunes

Los algoritmos de regresión son esenciales para predecir valores continuos.

  • La regresión lineal es una técnica que describe una variable de respuesta continua como una función lineal de una o más variables predictoras. Este modelo es fácil de interpretar y se utiliza frecuentemente como referencia para modelos más complejos. Su simplicidad y eficacia en contextos lineales lo convierten en una opción inicial para el análisis de datos.
  • La regresión no lineal se utiliza cuando los datos presentan tendencias no lineales significativas. Este enfoque permite modelar relaciones más complejas que no pueden ser capturadas por modelos lineales, lo que resulta útil en contextos donde las variables interactúan de manera no lineal.
  • El modelo de regresión de procesos gaussianos es un enfoque no paramétrico que se utiliza para predecir valores continuos y es común en el análisis espacial. Este método es especialmente valioso en contextos donde se requiere interpolación y se trabaja con datos que presentan incertidumbre.
  • La regresión SVM, similar a su contraparte de clasificación, busca un modelo que se desvíe de los datos medidos en la menor cantidad posible. Este enfoque es útil en contextos de alta dimensionalidad, donde se espera que haya un gran número de variables predictoras.
  • El modelo lineal generalizado se utiliza cuando las variables de respuesta tienen distribuciones no normales, lo que permite abordar una variedad de situaciones en las que no se cumplen los supuestos de la regresión lineal.
  • Los árboles de regresión son una adaptación de los árboles de decisión que permiten predecir respuestas continuas, por lo que son útiles en contextos donde se requiere una interpretación clara y rápida.

Mejora de modelos

La mejora de un modelo implica aumentar su precisión y capacidad predictiva, así como prevenir el sobreajuste, que ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. Este proceso incluye la ingeniería de características, que abarca la selección y transformación de variables, y la optimización de hiperparámetros, que busca identificar el conjunto de parámetros que mejor se ajustan al modelo.

  • La selección de características es un aspecto crítico en el aprendizaje supervisado, especialmente en conjuntos de datos de alta dimensión. Este proceso permite identificar las variables más relevantes para la predicción, lo que no solo mejora la precisión del modelo, sino que también reduce el tiempo de entrenamiento y la complejidad del mismo. Entre las técnicas de selección de características se encuentran la regresión por pasos, que implica agregar o eliminar características de manera secuencial, y la regularización, que utiliza estimadores de reducción para eliminar características redundantes.
  • La transformación de características es otra estrategia importante que busca mejorar la representación de los datos. Técnicas como el análisis de componentes principales (PCA) permiten realizar transformaciones lineales en los datos, que capturan la mayor parte de la varianza en un número reducido de componentes. Esto resulta útil en contextos donde se trabaja con datos de alta dimensionalidad, ya que facilita la visualización y el análisis.
  • La optimización de hiperparámetros es un proceso iterativo que busca encontrar los valores óptimos para los parámetros del modelo. Este proceso puede llevarse a cabo mediante métodos como la optimización bayesiana, la búsqueda en cuadrícula y la optimización basada en gradientes. Un modelo bien ajustado puede superar a un modelo complejo que no ha sido optimizado adecuadamente, lo que subraya la importancia de este proceso en el desarrollo de modelos efectivos.

Aplicaciones del aprendizaje supervisado en ingeniería civil

  • Predicción de fallos estructurales: los modelos de aprendizaje supervisado se utilizan para predecir fallos en estructuras como puentes y edificios. Al analizar datos históricos de inspecciones y condiciones ambientales, es posible identificar patrones que indiquen un posible fallo estructural. Esto permite a los ingenieros realizar mantenimientos preventivos y mejorar la seguridad de las infraestructuras.
  • Optimización de recursos en construcción: en la planificación de proyectos, el aprendizaje supervisado optimiza el uso de recursos como, por ejemplo, materiales y mano de obra. Al predecir la demanda de recursos en función de variables como el clima y la evolución del proyecto, es posible reducir costes y mejorar la eficiencia.
  • Análisis de riesgos: los modelos de aprendizaje supervisado son útiles para evaluar riesgos en proyectos de ingeniería civil. Al analizar datos sobre desastres naturales, como inundaciones y terremotos, se pueden identificar zonas vulnerables y desarrollar estrategias de mitigación eficaces.
  • Control de infraestructuras: la incorporación de sensores en infraestructuras permite la recolección de datos en tiempo real. Los algoritmos de aprendizaje supervisado pueden analizar estos datos para detectar anomalías y prever el mantenimiento necesario, lo que contribuye a la sostenibilidad y durabilidad de las estructuras.

Por tanto, el aprendizaje supervisado se está consolidando como una herramienta esencial en ingeniería civil, ya que ofrece soluciones innovadoras para predecir, optimizar y controlar infraestructuras. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y ofrecer información valiosa está transformando la forma en que se gestionan los proyectos en este ámbito.

Os dejo un mapa mental acerca del aprendizaje supervisado.

También os dejo unos vídeos al respecto. Espero que os sean de interés.

Referencias

  1. Garcia, J., Villavicencio, G., Altimiras, F., Crawford, B., Soto, R., Minatogawa, V., Franco, M., Martínez-Muñoz, D., & Yepes, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142, 104532.
  2. Kaveh, A. (2024). Applications of artificial neural networks and machine learning in civil engineering. Studies in computational intelligence, 1168, 472.
  3. Khallaf, R., & Khallaf, M. (2021). Classification and analysis of deep learning applications in construction: A systematic literature review. Automation in construction, 129, 103760.
  4. Mostofi, F., & Toğan, V. (2023). A data-driven recommendation system for construction safety risk assessment. Journal of Construction Engineering and Management, 149(12), 04023139.
  5. Naderpour, H., Mirrashid, M., & Parsa, P. (2021). Failure mode prediction of reinforced concrete columns using machine learning methods. Engineering Structures, 248, 113263.
  6. Reich, Y. (1997). Machine learning techniques for civil engineering problems. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 12(4), 295-310.
  7. Thai, H. T. (2022). Machine learning for structural engineering: A state-of-the-art review. In Structures (Vol. 38, pp. 448-491). Elsevier.

Descargar (PDF, 1.52MB)

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

Aprendizaje no supervisado en la ingeniería civil

El aprendizaje no supervisado es una rama del aprendizaje automático (Machine Learning) que se centra en analizar y estructurar datos sin etiquetas ni categorías predefinidas. A diferencia del aprendizaje supervisado, en el que los modelos se entrenan con datos etiquetados, en el aprendizaje no supervisado los algoritmos deben identificar de manera autónoma patrones, relaciones o estructuras ocultas dentro de los datos. Se trata de una herramienta poderosa para explorar y entender datos complejos sin la necesidad de etiquetas predefinidas, descubriendo patrones y estructuras ocultas que pueden ser de gran valor en diversas aplicaciones prácticas.

El aprendizaje no supervisado permite analizar datos sin un objetivo definido o sin conocimiento previo de su estructura. Este enfoque es ideal para explorar patrones latentes y reducir la dimensionalidad de grandes conjuntos de datos, lo que facilita una mejor comprensión de su estructura. Además, al no depender de etiquetas previamente asignadas, permite adaptarse de manera flexible a diversos tipos de datos, incluidos aquellos cuya estructura subyacente no es evidente. Esta característica lo hace especialmente valioso en ámbitos como la exploración científica y el análisis de datos de mercado, donde los datos pueden ser abundantes, pero carecer de categorías predefinidas.

A pesar de sus ventajas, el aprendizaje no supervisado plantea desafíos como la interpretación de los resultados, ya que sin etiquetas predefinidas puede ser difícil evaluar la precisión de los modelos. Además, la elección del número óptimo de grupos o la validación de las reglas de asociación descubiertas puede requerir la intervención de expertos y métodos adicionales de validación.

El aprendizaje no supervisado incluye diversas técnicas que permiten analizar y extraer patrones de grandes conjuntos de datos sin necesidad de etiquetas. Una de las principales técnicas es el agrupamiento (clustering), que busca dividir los datos en grupos basados en similitudes inherentes. Existen dos tipos de algoritmos de agrupamiento: el agrupamiento duro, que asigna un dato a un único grupo, y el agrupamiento suave, que permite que un dato pertenezca a varios grupos con diferentes grados de pertenencia. Técnicas como k-means y k-medoids se utilizan mucho en este contexto. Mientras que k-means busca minimizar la distancia entre los datos y los centros de los grupos, k-medoids es más robusto frente a valores atípicos y adecuado para datos categóricos. Por otro lado, el agrupamiento jerárquico genera un dendrograma que permite explorar relaciones jerárquicas en los datos. Los mapas autoorganizados, que emplean redes neuronales, se utilizan para reducir la dimensionalidad de los datos sin perder su estructura y facilitar su interpretación en campos como la bioinformática y la economía.

En situaciones donde los datos tienen relaciones difusas, el agrupamiento suave, como el fuzzy c-means, asigna grados de pertenencia a cada dato, lo que resulta útil en áreas como la biomedicina. Los modelos de mezcla gaussiana, que utilizan distribuciones normales multivariadas, también se aplican a problemas complejos como la segmentación de mercado o la detección de anomalías. Además, el aprendizaje no supervisado incluye técnicas de asociación que buscan descubrir relaciones entre variables en grandes bases de datos, como el análisis de la cesta de la compra, donde se identifican productos que suelen comprarse juntos. También se utilizan técnicas de reducción de la dimensionalidad, que simplifican los datos de alta dimensionalidad sin perder mucha variabilidad. El análisis de componentes principales (PCA) es una técnica común en este ámbito, ya que transforma los datos en combinaciones lineales que facilitan su visualización y análisis, especialmente en casos de datos ruidosos, como los procedentes de sensores industriales o dispositivos médicos. Otras técnicas, como el análisis factorial y la factorización matricial no negativa, también se utilizan para reducir la complejidad de los datos y hacerlos más manejables, y son útiles en áreas como la bioinformática, el procesamiento de imágenes y el análisis de textos.

El aprendizaje no supervisado tiene diversas aplicaciones, como el análisis de clientes, que permite identificar segmentos con características o comportamientos similares, lo que optimiza las estrategias de marketing y la personalización de los servicios. También se utiliza en la detección de anomalías, ya que ayuda a identificar datos atípicos que pueden indicar fraudes, fallos en los sistemas o comportamientos inusuales en áreas industriales y financieras; en este campo, el análisis factorial revela dinámicas compartidas entre sectores económicos, lo que mejora la predicción de tendencias de mercado. En el procesamiento de imágenes, facilita tareas como la segmentación, que consiste en agrupar píxeles con características similares para identificar objetos o regiones dentro de una imagen. Además, en el análisis de textos, técnicas como la factorización matricial no negativa permiten descubrir temas latentes en grandes colecciones de documentos, mejorando los sistemas de recomendación y el análisis de sentimientos. En la investigación genómica, el clustering suave ha permitido identificar genes implicados en el desarrollo de enfermedades, lo que ha contribuido a avanzar en la medicina personalizada. Esta capacidad para analizar patrones complejos en datos biológicos ha acelerado el descubrimiento de biomarcadores y posibles dianas terapéuticas. Este enfoque también permite identificar correlaciones entre variables macroeconómicas que de otra manera podrían pasar desapercibidas. Por otro lado, el PCA se ha aplicado con éxito en la monitorización de sistemas industriales, ya que permite predecir fallos y reducir costes operativos mediante el análisis de variaciones en múltiples sensores. En el ámbito de la minería de textos, la factorización no negativa permite descubrir temas latentes, lo que mejora los sistemas de recomendación y análisis de sentimiento. Esto resulta particularmente valioso en aplicaciones de marketing digital, donde la segmentación precisa del contenido puede aumentar la eficacia de las campañas.

El aprendizaje no supervisado ha encontrado diversas aplicaciones en el ámbito de la ingeniería civil, ya que permite optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. A continuación, se destacan algunas de ellas:

  • Clasificación de suelos y materiales de construcción: Mediante técnicas de agrupación (clustering), es posible agrupar muestras de suelo o materiales de construcción según sus propiedades físicas y mecánicas. Esto facilita la selección adecuada de materiales para proyectos específicos y optimiza el diseño de cimentaciones y estructuras.
  • Análisis de patrones de tráfico: El aprendizaje automático permite identificar patrones en los flujos de tráfico, detectando comportamientos anómalos o recurrentes. Esta información es esencial para diseñar infraestructuras viales más eficientes y aplicar medidas de control de tráfico.
  • Monitorización de estructuras: Mediante la reducción dimensional y el análisis de datos procedentes de sensores instalados en puentes, edificios y otras infraestructuras, se pueden detectar anomalías o cambios en el comportamiento estructural. Esto contribuye a la prevención de fallos y al mantenimiento predictivo.
  • Optimización de rutas para maquinaria pesada: En proyectos de construcción a gran escala, el aprendizaje no supervisado ayuda a determinar las rutas más eficientes para la maquinaria, considerando factores como el terreno, el consumo de combustible y la seguridad, lo que se traduce en una mayor productividad y reducción de costes.
  • Segmentación de imágenes por satélite y aéreas: Las técnicas de aprendizaje no supervisado permiten clasificar y segmentar imágenes obtenidas de satélites o drones, identificando áreas urbanas, vegetación, cuerpos de agua y otros elementos. Esto es útil para la planificación urbana y la gestión de recursos naturales.
  • Análisis de datos de sensores en tiempo real: En la construcción de túneles y excavaciones, el análisis en tiempo real de datos de sensores puede realizarse mediante algoritmos no supervisados para detectar condiciones peligrosas, como deslizamientos de tierra o acumulación de gases, lo que mejora la seguridad en las obras.

En conclusión, el aprendizaje no supervisado es una herramienta versátil y potente para abordar problemas complejos y descubrir patrones ocultos en datos sin etiquetar. Su aplicación trasciende sectores, ya que ofrece soluciones prácticas para la investigación, la industria y el análisis de datos. En un mundo impulsado por el crecimiento exponencial de la información, el dominio de estas técnicas se presenta como una ventaja competitiva fundamental. La capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y extraer información útil sigue siendo un motor clave de innovación y progreso.

Os dejo un mapa mental acerca del aprendizaje no supervisado.

Para profundizar en este tema, puedes consultar la siguiente conferencia:

Descargar (PDF, 1.18MB)

Referencia:

GARCÍA, J.; VILLAVICENCIO, G.; ALTIMIRAS, F.; CRAWFORD, B.; SOTO, R.; MINTATOGAWA, V.; FRANCO, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142:104532. DOI:10.1016/j.autcon.2022.104532

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

Investigación reciente muestra cómo la inteligencia artificial optimiza la gestión del agua

En un estudio pionero, investigadores de la Universitat Politècnica de València y la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile) han revelado el enorme potencial del aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en la mejora de la integridad y calidad de las infraestructuras hídricas.

Publicado en la Applied Sciences, revista del primer cuartil del JCR, el estudio analiza en profundidad la literatura científica reciente sobre el tema, para lo cual revisa 1087 artículos con el fin de identificar las áreas más prometedoras en la aplicación de estas tecnologías a la gestión del agua. Esta revisión va más allá de lo convencional al aplicar modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (NLP), específicamente BERTopic, que permiten comprender el contexto y los temas emergentes en esta área de investigación.

Contexto y relevancia del estudio

El mantenimiento de infraestructuras de agua seguras y eficientes es un desafío global, especialmente en un contexto de cambio climático, urbanización creciente y escasez de recursos hídricos. A medida que aumentan los eventos climáticos extremos, las infraestructuras se ven sometidas a un estrés adicional. Estas condiciones afectan al acceso y a la distribución de agua de calidad, clave para la salud pública, el medio ambiente y sectores estratégicos como la agricultura, la industria y la energía.

En este contexto, el aprendizaje automático se presenta como una herramienta potente para gestionar y optimizar la calidad y el suministro del agua. Los algoritmos de ML pueden procesar grandes volúmenes de datos de sensores y otras fuentes para mejorar las predicciones y la toma de decisiones en tiempo real. Además, permiten diseñar protocolos de tratamiento del agua más eficientes, reducir las pérdidas en las redes de distribución y anticiparse a los problemas antes de que se conviertan en fallos significativos.

Metodología y clasificación de temas

Para explorar el uso del ML en la gestión de infraestructuras hídricas, el equipo realizó una búsqueda sistemática en la base de datos Scopus, centrada en artículos en inglés publicados desde 2015. Los investigadores aplicaron el modelo BERTopic, una técnica de NLP que utiliza redes neuronales (transformers) entrenadas para identificar y organizar los principales temas en la literatura. Esto permitió clasificar con precisión los estudios en cuatro grandes áreas de aplicación:

  1. Detección de contaminantes y erosión del suelo: El uso de ML en esta área permite la detección avanzada de contaminantes como los nitratos y los metales pesados en las aguas subterráneas. Mediante imágenes satelitales y sensores en campo, estos modelos analizan factores ambientales y condiciones del suelo para predecir y mapear zonas de riesgo de contaminación y erosión.
  2. Predicción de niveles de agua: El estudio destaca cómo las técnicas de aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales y los modelos de series temporales, pueden prever las fluctuaciones en los niveles de agua de ríos, lagos y acuíferos. Esto resulta crucial para la gestión de los recursos hídricos en situaciones climáticas extremas, como las inundaciones y las sequías, y también para optimizar el uso del agua en la agricultura y la industria.
  3. Detección de fugas en redes de agua: Las pérdidas de agua suponen un problema significativo en las redes de distribución, especialmente en las zonas urbanas. El estudio descubrió que el ML, junto con tecnologías de sensores IoT, permite la detección precisa de fugas mediante el análisis de patrones de flujo y presión en las tuberías. Los algoritmos pueden identificar y localizar fugas, lo que reduce el desperdicio y mejora la eficiencia de la distribución.
  4. Evaluación de la potabilidad y calidad del agua: Garantizar el acceso a agua potable es fundamental para la salud pública, y el estudio subraya la utilidad del aprendizaje profundo en el control de la calidad del agua. Los algoritmos analizan parámetros de calidad como la turbidez, el pH y la presencia de sustancias químicas nocivas, con el fin de asegurar la potabilidad. Estos modelos también permiten automatizar los sistemas de alerta temprana en zonas con infraestructuras hídricas vulnerables.

Implicaciones y futuros pasos

Este estudio concluye que el uso de aprendizaje automático en la gestión del agua permite una mayor eficiencia y sostenibilidad, y supone un paso adelante en la administración de los recursos hídricos frente a los desafíos ambientales en aumento. Los autores señalan que la combinación de ML con sistemas de monitoreo avanzado puede transformar la forma en que gestionamos las infraestructuras hídricas, permitiendo predicciones precisas y decisiones basadas en datos en tiempo real.

En el futuro, se centrarán en mejorar la precisión de los modelos para áreas específicas, así como en implementar estos sistemas a gran escala. Además, se abren nuevas oportunidades para optimizar las redes de distribución mediante sistemas automatizados, algo vital en un contexto donde el agua es un recurso cada vez más valioso y escaso.

Este estudio no solo aporta conocimiento a la comunidad científica, sino que también proporciona una base sólida para que gestores y responsables de políticas públicas integren el aprendizaje automático en sus prácticas de gestión del agua, avanzando así hacia una gestión hídrica más sostenible y resiliente.

Referencia:

GARCÍA, J.; LEIVA-ARAOS, A.; DÍAZ-SAAVEDRA, E.; MORAGA, P.; PINTO, H.; YEPES, V. (2023). Relevance of Machine Learning Techniques in Water Infrastructure Integrity and Quality: A Review Powered by Natural Language Processing. Applied Sciences, 13(22):12497. DOI:10.3390/app132212497

Descargar (PDF, 23.87MB)

Revisión de estado del conocimiento en infraestructuras hídricas usando técnicas de aprendizaje automático

Acabamos de recibir la noticia de la publicación de nuestro artículo en la revista Applied Sciences, la cual está indexada en el JCR. Este estudio explora las diversas aplicaciones del aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en relación con la integridad y calidad de las infraestructuras hidráulicas, identificando cuatro áreas clave donde se ha implementado con éxito. Estas áreas abarcan desde la detección de contaminantes en el agua y la erosión del suelo, hasta la predicción de niveles hídricos, la identificación de fugas en redes de agua y la evaluación de la calidad y potabilidad del agua.

Cabe destacar que esta investigación se llevó a cabo en el marco de una colaboración fructífera entre nuestro grupo de investigación e investigadores chilenos, liderados por el profesor José Antonio García Conejeros. El proyecto en sí, denominado HYDELIFE, forma parte de las iniciativas que superviso como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Se realizó un análisis bibliográfico de artículos científicos a partir de 2015, que arrojó un total de 1087 artículos, para explorar las aplicaciones de las técnicas de aprendizaje automático en la integridad y la calidad de la infraestructura hídrica. Entre las contribuciones realizadas por el trabajo, caben destacar las siguientes:

  • Se identificaron cuatro áreas clave en las que el aprendizaje automático se ha aplicado a la gestión del agua: los avances en la detección de contaminantes del agua y la erosión del suelo, la previsión de los niveles del agua, las técnicas avanzadas para la detección de fugas en las redes de agua y la evaluación de la calidad y potabilidad del agua.
  • Destacó el potencial de las técnicas de aprendizaje automático (Random Forest, Support Vector Regresion, Convolutional Neural Networks y Gradient Boosting) combinadas con sistemas de monitoreo de vanguardia en múltiples aspectos de la infraestructura y la calidad del agua.
  • Proporcionó información sobre el impacto transformador del aprendizaje automático en la infraestructura hídrica y sugirió caminos prometedores para continuar con la investigación.
  • Empleó un enfoque semiautomático para realizar análisis bibliográficos, aprovechando las representaciones codificadas bidireccionales de Transformers (BERTopic), para abordar las limitaciones y garantizar una representación precisa de los documentos.
  • Las técnicas de aprendizaje automático ofrecen una alta precisión, un tiempo de procesamiento reducido y datos valiosos para la toma de decisiones en materia de gestión sostenible de los recursos y sistemas de alerta temprana.
  • La colaboración interdisciplinaria, los marcos integrados y las tecnologías avanzadas, como la teledetección y la IoT, son esenciales para avanzar en la investigación sobre la integridad y la calidad de la infraestructura hídrica.

Abstract:

Water infrastructure integrity, quality, and distribution are fundamental for public health, environmental sustainability, economic development, and climate change resilience. Ensuring the robustness and quality of water infrastructure is pivotal for sectors like agriculture, industry, and energy production. Machine learning (ML) offers the potential for bolstering water infrastructure integrity and quality by analyzing extensive data from sensors and other sources, optimizing treatment protocols, minimizing water losses, and improving distribution methods. This study delves into ML applications in water infrastructure integrity and quality by analyzing English-language articles from 2015 onward, compiling 1087 articles. A natural language processing approach centered on topic modeling was initially adopted to classify salient topics. From each identified topic, key terms were extracted and utilized in a semi-automatic selection process, pinpointing the most relevant articles for further scrutiny. At the same time, unsupervised ML algorithms can assist in extracting themes from the documents, generating meaningful topics often requires intricate hyperparameter adjustments. Leveraging the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERTopic) enhanced the study’s contextual comprehension in topic modeling. This semi-automatic methodology for bibliographic exploration begins with broad categorizing topics, advancing to an exhaustive analysis. The insights drawn underscore ML’s instrumental role in enhancing water infrastructure’s integrity and quality, suggesting promising future research directions. Specifically, the study has identified four key areas where ML has been applied to water management: (1) advancements in the detection of water contaminants and soil erosion; (2) forecasting of water levels; (3) advanced techniques for leak detection in water networks; and (4) evaluation of water quality and potability. These findings underscore the transformative impact of ML on water infrastructure and suggest promising paths for continued investigation.

Keywords:

Water infrastructure integrity; machine learning; environmental sustainability; natural language processing; BERTopic

Reference:

GARCÍA, J.; LEIVA-ARAOS, A.; DÍAZ-SAAVEDRA, E.; MORAGA, P.; PINTO, H.; YEPES, V. (2023). Relevance of Machine Learning Techniques in Water Infrastructure Integrity and Quality: A Review Powered by Natural Language Processing. Applied Sciences, 13(22):12497. DOI:10.3390/app132212497

Descargar (PDF, 23.87MB)

Objetivos y metodología del proyecto de investigación HYDELIFE

Figura 1. Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
Figura 1. Laboratorio de materiales del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)

En varios artículos anteriores detallamos los antecedentes, la motivación, las hipótesis de partida, así como la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar los objetivos y la metodología de este proyecto, del cual soy investigador principal: Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos (PID2020-117056RB-I00). Los investigadores de este proyecto pertenemos al Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH).

El objetivo general perseguido se basa en afrontar el reto social que supone la creación y la conservación de las construcciones modulares y puentes mixtos en escenarios de fuertes restricciones presupuestarias, mediante la resolución de los problemas complejos planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas. Para ello se precisa un salto científico capaz de integrar a los distintos actores y grupos de expertos en la toma de decisiones considerando criterios de sostenibilidad social y ambiental a lo largo de todo el ciclo de vida de las infraestructuras considerando la variabilidad inherente al mundo real. Para integrar las incertidumbres que afectan al sistema, se propone aplicar técnicas metaheurísticas híbridas basadas en fiabilidad, aplicadas no sólo al proyecto de nuevas estructuras, sino al mantenimiento de las actuales. Un estudio de sensibilidad de los escenarios presupuestarios y de las hipótesis tomadas en los inventarios del análisis del ciclo de vida proporcionará conocimiento no trivial sobre las mejores prácticas. Esta metodología será aplicable también a otro tipo de infraestructuras.

El objetivo general se desarrollará mediante los objetivos específicos mostrados en la Figura 2 y que se describen a continuación, de los cuales será responsable el investigador principal:

  • OE-1: Análisis de funciones de distribución específicas para el diseño óptimo basado en fiabilidad que integre aspectos ambientales, sociales y económicos que sirva para la toma de decisión multicriterio.
  • OE-2: Determinación de indicadores clave basados en redes bayesianas y lógica neutrosófica para garantizar una efectiva integración de la sostenibilidad ambiental y social en la licitación de proyectos mantenimiento de construcciones modulares, puentes mixtos e híbridos.
  • OE-3: Identificación de estrategias de mantenimiento robusto óptimo de construcciones modulares y puentes mixtos y estructuras híbridas.
  • OE-4: Formulación y resolución del problema de optimización multiobjetivo que contemple el ciclo completo de construcciones modulares, puentes mixtos y estructuras híbridas mediante metaheurísticas híbridas.
  • OE-5: Comparación del diseño robusto óptimo respecto a la optimización heurística considerando incertidumbres en los escenarios presupuestarios y en las hipótesis del análisis del ciclo de vida.
  • OE-6: Difusión de resultados y redacción de informes.
Figura 2.- Objetivos específicos del proyecto HYDELIFE

Metodología propuesta en relación con los objetivos y con el estado del arte

El análisis del estado del arte alumbró dos huecos en la investigación, el empleo de metaheurísticas híbridas con Deep Learning y su aplicación a construcciones modulares, puentes mixtos y estructuras híbridas. Además, el empleo de la lógica neutrosófica y las redes bayesianas abre puertas en el ámbito de la decisión multicriterio. Estas novedades se combinan en la metodología con técnicas y disciplinas ya empleadas en otros proyectos: análisis del ciclo de vida, análisis basado en fiabilidad, diseño óptimo robusto, metamodelos y técnicas de minería de datos. Por tanto, se trata de una combinación integrada cuyo objetivo es la priorización del tipo de diseño, en el caso de estructuras de nueva planta, o bien de su mantenimiento, basándose en criterios de sostenibilidad social y ambiental bajo presupuestos restrictivos, considerando la variabilidad inherente a los problemas reales.

La Figura 3 muestra el esquema metodológico propuesto para HYDELIFE, relacionando las fases con los objetivos propuestos. Se utiliza un enfoque mixto e interactivo, donde el decisor proporciona información sobre las preferencias al analista que, tras una optimización multiobjetivo basada en fiabilidad y metamodelos, aporta un conjunto de soluciones eficientes que el responsable debe evaluar antes de tomar su decisión. Por tanto, la novedad de la propuesta metodológica trifase se basa en la integración de técnicas de información a priori, donde el decisor (grupos de interés) informa de las preferencias al analista (en cuanto a tipologías, métodos constructivos, conservación, etc.), produciéndose con esta información una optimización multiobjetivo capaz de generar alternativas eficientes utilizando la variabilidad en los parámetros, variables y restricciones. La última fase pasa por un proceso de información a posteriori para que el decisor contemple aspectos no considerados en la optimización para dar la solución final completa.

Figura 3.- Esquema metodológico diseñado para HYDELIFE en relación con los objetivos

Proyecto de Investigación:

  • Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.

En este momento llevamos seis meses de trabajo, pues el proyecto comenzó en septiembre del 2021. Pero ya podemos dar algunos resultados que se pueden ver en la siguiente lista de referencias.

Referencias:

MARTÍNEZ FERNÁNDEZ, P.; VILLALBA SANCHIS, I.; INSA FRANCO, R.; YEPES, V. (2022). Slab track optimisation using metamodels to improve rail construction sustainability. Journal of Construction Engineering and Management, (accepted, in press).

MATHERN, A.; PENADÉS-PLÀ, V.; ARMESTO BARROS, J.; YEPES, V. (2022). Practical metamodel-assisted multi-objective design optimization for improved sustainability and buildability of wind turbine foundations. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65:46. DOI:10.1007/s00158-021-03154-0

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Multi-criteria decision-making applied to the sustainability of building structures based on Modern Methods of Construction. Journal of Cleaner Production, 330:129724. DOI:10.1016/j.jclepro.2021.129724

YEPES, V.; LOPEZ, S. (2021). Knowledge management in the construction industry: Current state of knowledge and future research. Journal of Civil Engineering and Management, 27(8):671-680. DOI:10.3846/jcem.2021.16006

SIERRA, L.; ARAYA, F.; YEPES, V. (2021). Consideration of uncertainty and multiple disciplines in the determination of sustainable criteria for rural roads using neutrosophic logic.  Sustainability, 13(17):9854. DOI:10.3390/su13179854

ATA-ALI, N.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2021). Recycled versus non-recycled insulation alternatives LCA analysis for different climatic conditions in Spain. Resources, Conservation and Recycling, 175, 105838. DOI:10.1016/j.resconrec.2021.105838

HOOSE, A.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2021). Selection of Production Mix in the Agricultural Machinery Industry considering Sustainability in Decision Making. Sustainability, 13(16), 9110. DOI:10.3390/su13169110

MAUREIRA, C.; PINTO, H.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2021). Towards an AEC-AI industry optimization algorithmic knowledge mapping. IEEE Access, 9:110842-110879. DOI:10.1109/ACCESS.2021.3102215

MARTÍN, R.; YEPES, V. (2021). Bridging the gap between landscape and management within marinas: A review. Land, 10(8), 821. DOI:10.3390/land10080821

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Comparative life cycle analysis of concrete and composite bridges varying steel recycling ratio. Materials, 14(15):4218. DOI:10.3390/ma14154218

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Optimized application of sustainable development strategy in international engineering project management. Mathematics, 9(14):1633. DOI:10.3390/math9141633

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2021). Life cycle assessment of bridges using Bayesian Networks and Fuzzy Mathematics. Applied Sciences, 11(11):4916. DOI:10.3390/app11114916

BIANCHI, P.F.; YEPES, V.; VITORIO, P.C., Jr.; KRIPKA, M. (2021). Study of alternatives for the design of sustainable low-income housing in Brazil. Sustainability, 13(9):4757. DOI:10.3390/su13094757

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homes. Environmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572

NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic completion technique for incomplete higher-order AHP comparison matrices. Mathematics, 9(5):496. DOI:10.3390/math9050496

TANG, M.; LIAO, H.; YEPES, V.; LAURINAVICIUS, A.; TUPENAITE, L. (2021). Quantifiying and mapping the evolution of a leader journal in the field of civil engineering. Journal of Civil Engineering and Management, 27(2):100-116. DOI:10.3846/jcem.2021.14365

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J.; YEPES, V. (2021). Embodied energy optimization of buttressed earth-retaining walls with hybrid simulated annealing. Applied Sciences, 11(4):1800. DOI:10.3390/app11041800

GARCÍA, J.; ASTORGA, G.; YEPES, V. (2021). An analysis of a KNN perturbation operator: an application to the binarization of continuous metaheuristics. Mathematics, 9(3):225. DOI:10.3390/math9030225.

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Environmental, economic and social impact assessment: study of bridges in China’s five major economic regions. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(1):122. DOI:10.3390/ijerph18010122

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

Salto cualitativo en el proyecto de investigación HYDELIFE

ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón). Universitat Politècnica de València

La línea de investigación emprendida por nuestro grupo no puede quedarse en la mera optimización económica del hormigón estructural, que podría ser un objetivo a corto plazo de interés evidente para las empresas constructoras o de prefabricados. En anteriores proyectos (HORSOST, BRIDLIFE, DIMALIFE) afrontados por nuestro grupo se abordó tanto el diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos, como la toma de decisiones en la gestión del ciclo de vida de puentes pretensados de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. También se emplearon metamodelos y el diseño óptimo robusto y basado en fiabilidad para obtener diseños automáticos de puentes e infraestructuras que consideraban hormigones con baja huella de carbono, donde se incluían los aspectos de durabilidad, de consumo energético y de emisiones de CO2, de seguridad, y otros que se estudiaban a lo largo del ciclo de vida de las estructuras, en especial en puentes de hormigón pretensado, tanto prefabricados, como construidos “in situ”. Además, se emplearon técnicas de decisión multicriterio para abordar, en primer lugar, la decisión de la mejor tipología constructiva de un puente, y posteriormente, para decidir la mejor de las opciones resultantes de la frontera de Pareto.

La producción científica de estos proyectos fue significativa. Se ha abordado la optimización multiobjetivo (coste, CO2 y energía) de puentes con vigas artesa (Martí et al., 2015; Martí et al., 2016; Yepes et al., 2015;2017), de puentes cajón (García-Segura et al., 2016;2017a;b). Se ha abordado la optimización del mantenimiento de puentes en ambiente marino (Navarro et al., 2017;2018), del mantenimiento de redes de pavimento (Yepes et al., 2016; Torres-Machí, 2017). Se ha analizado la sostenibilidad social de las infraestructuras (Sierra et al., 2017a;b). Se han utilizado metodologías emergentes en la toma de decisiones como la lógica neutrosófica (Navarro et al., 2020) o redes bayesianas (Sierra et al., 2018). Se han utilizado en la optimización metamodelos de redes neuronales (García-Segura et al., 2017b), modelos kriging (Penadés-Plà et al., 2019), el análisis de fiabilidad (García-Segura et al., 2017a). Se han propuesto sistemas de indicadores de sostenibilidad social y medioambiental (Milani et al., 2020; Sánchez-Garrido y Yepes, 2020). Se ha aplicado el diseño robusto a los puentes (Penadés-Plà et al., 2020). Se ha analizado la resiliencia de las infraestructuras (Salas et al., 2020). Se han realizado análisis del ciclo de vida de estructuras e infraestructuras óptimas (Penadés-Plà et al. 2017; Zastrow et al., 2017; Pons et al., 2018;2020; Navarro et al. 2018; Zhou et al., 2020). También se encuentra en fase de evaluación la patente “Viga en cajón mixta acero-hormigón, P202030530” (Alcalá y Navarro, 2020), autor que forma parte del equipo de investigación.

Sin embargo, con el fin de poder dar un paso adelante, es necesario abordar las limitaciones y el alcance de estos proyectos previos. El proyecto HYDELIFE busca un salto cualitativo en nuestra línea de investigación que pretende superar algunas limitaciones en cuanto al alcance planteado hasta ahora. En primer lugar, no se puede perder la oportunidad de incorporar las técnicas emergentes procedentes del DL en la hibridación de las metaheurísticas, pues sería renunciar a la potencia predictiva de la inteligencia artificial y a la eficiencia de esta nueva generación de algoritmos. En segundo lugar, debe abordarse la construcción industrializada modular tanto en edificación como en obra civil, estudiando en detalle y confrontando los puentes mixtos y estructuras híbridas con las soluciones de hormigón en un análisis completo de ciclo de vida que incluya la sostenibilidad social y medioambiental. Para ello se pretende profundizar en las técnicas de decisión multicriterio emergentes como la lógica neutrosófica y otras como las redes bayesianas. En este contexto, a pesar de que se ha avanzado en la optimización multiobjetivo de las estructuras, en el mundo real existen incertidumbres, imperfecciones o desviaciones respecto a los parámetros utilizados en los códigos (propiedades del material, geometría, cargas, etc.). Una estructura óptima se encuentra cercana a la región de infactibilidad, por lo que es necesario incorporar las incertidumbres para proporcionar diseños más robustos y fiables (Martínez-Frutos et al., 2014), tanto desde el diseño basado en fiabilidad como en el diseño óptimo robusto.

El gran problema de la optimización multiobjetivo de estructuras al incorporar las incertidumbres es su muy elevado coste computacional. Tal y como hemos visto en algunos de nuestros trabajos, este problema lo hemos abordado con metamodelos que proporcionan una relación funcional aproximada de las variables de diseño respecto a sus respuestas con un número moderado de análisis completos. Sin embargo, las metaheurísticas híbridas basadas en DL emergen como técnicas que pueden mejorar estos planteamientos previos.

Los trabajos desarrollados hasta el momento por nuestro grupo de investigación han permitido avances importantes en el diseño automatizado y óptimo de las estructuras de hormigón con múltiples criterios a lo largo del ciclo de vida, sin embargo, existen una serie de limitaciones que este HYDELIFE tiene intención de superar:

  • Ampliación del análisis del ciclo de vida no solo a los puentes de hormigón, sino a otras tipologías como puentes mixtos y estructuras híbridas, además de estructuras industrializadas modulares.
  • Utilizar metaheurísticas híbridas basadas en la inteligencia artificial con un doble objetivo: mejorar la calidad de las soluciones al incorporar el aprendizaje profundo en la base de datos generadas en la búsqueda de los algoritmos y reducir los tiempos de cálculo.
  • Explorar el efecto de la aleatoriedad de los parámetros con la incorporación del diseño óptimo robusto y del diseño óptimo basado en fiabilidad para evitar que los proyectos reales optimizados sean infactibles ante pequeños cambios.
  • Profundización en las funciones de distribución de los impactos sociales y ambientales en las construcciones modulares y mixtas.
  • Profundización en la investigación dirigida a la fase de mantenimiento, centrando más el problema social que plantean las estructuras modulares y mixtas en servicio.
  • Analizar la sensibilidad que existe en las políticas presupuestarias poco sensibles a la realidad del sector en la gestión de las estructuras. Ello supone modelar distintos escenarios económicos y analizar las soluciones eficientes derivadas, especialmente en épocas de crisis.
  • Profundización en la determinación de los factores determinantes en la toma de decisión multicriterio.
  • Profundización en los costes de mantenimiento y los esperados en caso de fallo. Además, las incertidumbres asociadas con el deterioro requieren métodos probabilísticos.
  • Profundizar en el análisis de ciclo de vida la inclusión de la demolición y reutilización de los materiales de las infraestructuras, siendo una de las variables de diseño la durabilidad.

Lo indicado hasta ahora, que resume los antecedentes y las realizaciones del grupo, se podría sintetizar en los siguientes aspectos:

  1. La temática a investigar se ha ido profundizando en cada uno de los proyectos realizados, acorde a los objetivos previstos.
  2. Los estudios realizados estaban basados en la optimización multiobjetivo, la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida y el diseño robusto y basado en fiabilidad de puentes pretensados. El objetivo es dar un salto al incorporar en las metaheurísticas el aprendizaje profundo y ampliar el alcance a otro tipo de construcciones industrializadas modulares y puentes mixtos e híbridos.

Referencias

  • AFZAL, M.; LIU, Y.H.; CHENG, J.C.P.; GAN, V.J.L. (2020). Reinforced concrete structural design optimization: A critical review. Clean. Prod., 260:120623.
  • AGUADO, A. et al. (2012). Sustainability Assessment of Concrete Structures within the Spanish Structural Concrete Code. J Constr Eng Manage ASCE, 138(2):268-276.
  • ALCALÁ, J.; NAVARRO, F. (2020). Viga en cajón mixta acero-hormigón. Patente P202030530, 4 junio 2020.
  • AMERICAN ROAD & TRANSPORTATION BUILDERS ASSOCIATION (2019). 2019 Bridge Report. https://artbabridgereport.org/
  • BIONDINI, F., FRANGOPOL, D. M. (2016). Life-Cycle of Deteriorating Structural Systems under Uncertainty: Review. J Struct Eng ASCE, 142(9), F4016001.
  • CHACÓN, R. (2014). Vigas armadas híbridas de acero. Estado del conocimiento. Revista Ciencia e Ingeniería, 35(2):95-102.
  • FRANGOPOL, D. M. (2011). Life-cycle performance, management, and optimisation of structural systems under uncertainty: accomplishments and challenges. Struct Infrast Eng, 7(6), 389-413.
  • GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020b). The buttressed walls problem: An application of a hybrid clustering particle swarm optimization algorithm. Mathematics, 8(6), 862.
  • GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020a). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics, 8(4), 555.
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Struct., 125:325-336.
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017a). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks. Multidiscip. Optim., 56(1):139-150.
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M.; YANG, D.Y. (2017b). Lifetime Reliability-Based Optimization of Post-Tensioned Box-Girder Bridges. Struct., 145:381-391.
  • GOBIERNO DE ESPAÑA (2020). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. https://www.lamoncloa.gob.es/presidente/actividades/Documents/2020/021220-ENIA.pdf
  • MARI, A. (2007). Educar para la sostenibilidad en el ámbito de la ingeniería. Conferencia de clausura. II Jornadas de enseñanza del hormigón estructural. ACHE, Madrid, pp. 33-49.
  • MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Clean. Prod., 120:231-240.
  • MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2015). Memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. J. Struct. Eng., 141(2): 04014114.
  • MARTÍNEZ-FRUTOS, J.; MARTÍ, P. (2014). Diseño óptimo robusto utilizando modelos Kriging: aplicación al diseño óptimo robusto de estructuras articuladas. Rev Int Metod Numer., 30(2):97-105.
  • MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Civ. Eng., 2020, 8823370.
  • MILANI, C.J.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2020). Proposal of sustainability indicators for the design of small-span bridges. J. Environ. Res. Public Health, 17(12):4488.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018a). Life cycle cost assessment of preventive strategies applied to prestressed concrete bridges exposed to chlorides. Sustainability, 10(3):845.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018b). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments. Impact Assess. Rev., 72:50-63.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018c). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks. Clean. Prod., 196: 698-713.
  • NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective. Impact Assess. Rev., 74:23-34.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). Sustainability assessment of concrete bridge deck designs in coastal environments using neutrosophic criteria weights. Struct Infrast Eng, 16(7): 949-967.
  • PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2017). Life-cycle assessment: A comparison between two optimal post-tensioned concrete box-girder road bridges. Sustainability, 9(10):1864.
  • PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2019). Accelerated optimization method for low-embodied energy concrete box-girder bridge design. Struct., 179:556-565.
  • PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA-SEGURA, T.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2020). Environmental and social impact assessment of optimized post-tensioned concrete road bridges. Sustainability, 12(10), 4265.
  • PONS, J.J.; PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Life cycle assessment of earth-retaining walls: An environmental comparison. Clean. Prod., 192:411-420.
  • RAC Foundation. (2019). Bridge maintenance table – GB local authorities. https://www.racfoundation.org/media-centre/bridge-maintenance-backlog-grows
  • RAHMAN, M.M. (2014). Barriers of implementing modern methods of construction. Manage. Eng., 30(1):69-77.
  • SALAS, J.; YEPES, V. (2020). Enhancing sustainability and resilience through multi-level infrastructure planning. J. Environ. Res. Public Health, 17(3): 962.
  • SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. Struct., 171:170-189.
  • SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2020). Multi-criteria assessment of alternative sustainable structures for a self-promoted, single-family home. Clean. Prod., 258: 120556.
  • SARMA, K.C.; ADELI, H. (1998). Cost optimization of concrete structures. J Struct Eng ASCE, 124(5): 570-578.
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017a). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Impact Assess. Rev., 67:61-72.
  • SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017b). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Impact Assess. Rev., 65:41-53.
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Clean. Prod., 176:521-534.
  • TAFFESE, W.Z.; SISTONEN, E. (2017). Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions. Constr., 77:1-14.
  • THURLBY, R. (2013). Managing the asset time bomb: a system dynamics approach. Inst. Civ. Eng. – Forensic Engineering, 166(3):134-142.
  • TONG, X.; YANG, H.; WANG, L.; MIAO, Y. (2019). The development and field evaluation of an IoT system of low-power vibration for bridge health monitoring. Sensors, 19(5):1222.
  • TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Clean. Prod., 148:90-102.
  • YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Cost and CO2 emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm. Constr., 49:123-134.
  • YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Civ. Eng. Manage., 22(4):540-550.
  • YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges. Civ. Mech. Eng., 17(4):738-749.
  • YEPES, V.; DASÍ-GIL, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; LÓPEZ-DESFILÍS, V.J.; MARTÍ, J.V. (2019). Heuristic techniques for the design of steel-concrete composite pedestrian bridges. Sci., 9(16), 3253.
  • YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12(7), 2767.
  • ZASTROW, P.; MOLINA-MORENO, F.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Life cycle assessment of cost-optimized buttress earth-retaining walls: a parametric study. Clean. Prod., 140:1037-1048.
  • ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2020). Bridge Carbon Emissions and Driving Factors Based on a Life-Cycle Assessment Case Study: Cable-Stayed Bridge over Hun He River in Liaoning, China. J. Environ. Res. Public Health, 17(16):5953.

Proyecto de Investigación:

  • Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.

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

Hipótesis de partida del proyecto HYDELIFE

Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH). http://congress.cimne.com/SAHC2020/frontal/JoseM.Adam.asp

En varios artículos anteriores detallamos los antecedentes, la motivación, así como la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar las hipótesis e partida sobre las que se basa este proyecto.

La hipótesis principal de partida es que las emergentes metaheurísticas híbridas son capaces de extraer información no trivial de las inmensas bases de datos procedentes de la optimización y mejorar la calidad y el tiempo de cálculo tanto en el diseño como en el mantenimiento óptimo de puentes y estructuras. Con esta propuesta metodológica se pretende abordar las incertidumbres del mundo real planteando el diseño y el mantenimiento óptimo basándose en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a los procesos de toma de decisión multicriterio que atienda a la sostenibilidad social y ambiental del ciclo de vida completo que contemple las fluctuaciones tanto de los parámetros como de los escenarios posibles, especialmente en el caso de fuertes restricciones presupuestarias. Esta metodología presenta, no obstante, serias dificultades, por lo que se deben explorar metamodelos y DL capaces de acelerar los complejos procesos de cálculo.

Para la consecución de los objetivos del proyecto, es necesario alcanzar una serie de objetivos específicos que, a su vez, se basan en unas determinadas hipótesis:

  • Hipótesis 1: Las metaheurísticas mejoran la calidad y reducen el tiempo de cálculo cuando se hibridan con el aprendizaje profundo (DL).
  • Hipótesis 2: El análisis del ciclo de vida de la construcción industrializada modular presenta mejores indicadores medioambientales y sociales que la construcción tradicional.
  • Hipótesis 3: La optimización multiobjetivo de los puentes mixtos de hormigón y acero y las estructuras híbridas de acero reduce los impactos sociales y ambientales a lo largo del ciclo de vida.
  • Hipótesis 4: La optimización multiobjetivo puede llevar a soluciones que pueden ser infactibles con pequeñas variaciones en los parámetros o en las restricciones.
  • Hipótesis 5: Tanto el diseño óptimo basado en fiabilidad como el diseño óptimo robusto conducen a soluciones menos sensibles a la variabilidad y a los cambios en los escenarios (especialmente presupuestarios), pero se basan en funciones de probabilidad poco realistas por falta de datos.
  • Hipótesis 6: Es posible utilizar metamodelos y DL en el diseño óptimo robusto y en el diseño basado en fiabilidad para el proyecto y para el mantenimiento de puentes mixtos y estructuras modulares.
  • Hipótesis 7: Las soluciones de mantenimiento óptimo de puentes mixtos y estructuras modulares son diferentes si el análisis del ciclo de vida se incluye o no en la fase de proyecto.
  • Hipótesis 8: Incluso considerando la variabilidad innata al mundo real, es posible integrar múltiples actores, escenarios y criterios (tangibles e intangibles) en técnicas analíticas que asistan en la toma de decisiones complejas que incluyan aspectos de sostenibilidad social y ambiental mediante herramientas colaborativas.
  • Hipótesis 9: Las decisiones públicas (instituciones) y privadas (empresas) adecuadas pueden mejorar la sostenibilidad, las prestaciones a largo plazo y la durabilidad de las estructuras incluso con escenarios presupuestarios muy restrictivos.
  • Hipótesis 10: Dado un horizonte temporal para una estructura, es posible encontrar un diseño y una gestión posterior de dicho activo que mejore otras alternativas, incluso con presupuestos restrictivos.
  • Hipótesis 11: Las medidas estratégicas, de proyecto y preventivas derivadas de un sistema de apoyo a la toma de decisiones multicriterio son preferibles por su menor coste social y ambiental a la reparación severa de los puentes y estructuras modulares.
  • Hipótesis 12: Es posible encontrar buenas prácticas en el diseño, conservación, mantenimiento y desmantelamiento de los puentes y estructuras modulares que sean robustas a cambios en los escenarios presupuestarios.

Proyecto de Investigación:

  • Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.

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

El aprendizaje profundo (deep learning) en la optimización de estructuras

Figura 1. Relación de pertenencia entre la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

En este artículo vamos a esbozar las posibilidades de la inteligencia artificial en la optimización de estructuras, en particular, el uso del aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo (deep learning, DL) constituye un subconjunto del aprendizaje automático (machine learning, ML), que a su vez lo es de la inteligencia artificial (ver Figura 1). Si la inteligencia artificial empezó sobre los años 50, el aprendizaje automático surgió sobre los 80, mientras que el aprendizaje profundo nació en este siglo XXI, a partir del 2010, con la aparición de grandes superordenadores y por el aumento de los datos accesibles. Como curiosidad, uno de los grandes hitos del DL se produjo en 2012, cuando Google fue capaz de reconocer un gato entre los más de 10 millones de vídeos de Youtube, utilizando para ello 16000 ordenadores. Ahora serían necesarios muchos menos medios.

En cualquiera de estos tres casos, estamos hablando de sistemas informáticos capaces de analizar grandes cantidades de datos (big data), identificar patrones y tendencias y, por tanto, predecir de forma automática, rápida y precisa. De la inteligencia artificial y su aplicabilidad a la ingeniería civil ya hablamos en un artículo anterior.

Figura 2. Cronología en la aparición de los distintos tipos de algoritmos de inteligencia artificial. https://www.privatewallmag.com/inteligencia-artificial-machine-deep-learning/

Si pensamos en el cálculo estructural, utilizamos modelos, más o menos sofistificados, que permiten, si se conocen con suficiente precisión las acciones, averiguar los esfuerzos a los que se encuentran sometidos cada uno de los elementos en los que hemos dividido una estructura. Con dichos esfuerzos se identifican una serie de estados límite, que son un conjunto de situaciones potencialmente peligrosas para la estructura y comparar si la capacidad estructural del elemento analizado, dependiente de las propiedades geométricas y de sus materiales constituyentes, supera el valor último de la solicitación a la que, bajo cierta probabilidad, puede llegar a alcanzar el elemento estructural analizado.

Estos métodos tradicionales emplean desde hipótesis de elasticidad y comportamiento lineal, a otros modelos con comportamiento plástico o no lineales más complejos. Suele utilizarse, con mayor o menos sofisticación, el método de los elementos finitos (MEF) y el método matricial de la rigidez. En definitiva, en determinados casos, suelen emplearse los ordenadores para resolver de forma aproximada, ecuaciones diferenciales parciales muy complejas, habituales en la ingeniería estructural, pero también en otros campos de la ingeniería y la física. Para que estos sistemas de cálculo resulten precisos, es necesario alimentar los modelos con datos sobre materiales, condiciones de contorno, acciones, etc., lo más reales posibles. Para eso se comprueban y calibran estos modelos en ensayos reales de laboratorio (Friswell y Mottershead, 1995). De alguna forma, estamos retroalimentando de información al modelo, y por tanto “aprende”.

Figura 2. Malla 2D de elementos finitos, más densa alrededor de la zona de mayor interés. Wikipedia.

Si analizamos bien lo que hacemos, estamos utilizando un modelo, más o menos complicado, para predecir cómo se va a comportar la estructura. Pues bien, si tuviésemos una cantidad suficiente de datos procedentes de laboratorio y de casos reales, un sistema inteligente extraería información y sería capaz de predecir el resultado final. Mientras que la inteligencia artificial debería alimentarse de una ingente cantidad de datos (big data), el método de los elementos finitos precisa menor cantidad de información bruta (smart data), pues ha habido una labor previa muy concienzuda y rigurosa, para intentar comprender el fenómeno subyacente y modelizarlo adecuadamente. Pero, en definitiva, son dos procedimientos diferentes que nos llevan a un mismo objetivo: diseñar estructuras seguras. Otro tema será si éstas estructuras son óptimas desde algún punto de vista (economía, sostenibilidad, etc.).

La optimización de las estructuras constituye un campo científico donde se ha trabajado intensamente en las últimas décadas. Debido a que los problemas reales requieren un número elevado de variables, la resolución exacta del problema de optimización asociado es inabordable. Se trata de problemas NP-hard, de elevada complejidad computacional, que requiere de metaheurísticas para llegar a soluciones satisfactorias en tiempos de cálculo razonables.

Una de las características de la optimización mediante metaheurísticas es el elevado número de iteraciones en el espacio de soluciones, lo cual permite generar una inmensa cantidad de datos para el conjunto de estructuras visitadas. Es el campo ideal para la inteligencia artificial, pues permite extraer información para acelerar y afinar la búsqueda de la solución óptima. Un ejemplo de este tipo es nuestro trabajo (García-Segura et al., 2017) de optimización multiobjetivo de puentes cajón, donde una red neuronal aprendía de los datos intermedios de la búsqueda y luego predecía con una extraordinaria exactitud el cálculo del puente, sin necesidad de calcularlo. Ello permitía reducir considerablemente el tiempo final de computación.

Sin embargo, este tipo de aplicación es muy sencilla, pues solo ha reducido el tiempo de cálculo (cada comprobación completa de un puente por el método de los elementos finitos es mucho más lenta que una predicción con una red neuronal). Se trata ahora de dar un paso más allá. Se trata de que la metaheurística sea capaz de aprender de los datos recogidos utilizando la inteligencia artificial para ser mucho más efectiva, y no solo más rápida.

Tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático no son una ciencia nueva. El problema es que sus aplicaciones eran limitadas por la falta de datos y de tecnologías para procesarlas de forma rápida y eficiente. Hoy en día se ha dado un salto cualitativo y se puede utilizar el DL, que como ya hemos dicho es una parte del ML, pero que utiliza algoritmos más sofisticados, construidos a partir del principio de las redes neuronales. Digamos que el DL (redes neuronales) utiliza algoritmos distintos al ML (algoritmos de regresión, árboles de decisión, entre otros). En ambos casos, los algoritmos pueden aprender de forma supervisada o no supervisada. En las no supervisadas se facilitan los datos de entrada, no los de salida. La razón por la que se llama aprendizaje profundo hace referencia a las redes neuronales profundas, que utilizan un número elevado de capas en la red, digamos, por ejemplo, 1000 capas. De hecho, el DL también se le conoce a menudo como “redes neuronales profundas”. Esta técnica de redes artificiales de neuronas es una de las técnicas más comunes del DL.

Figura. Esquema explicativo de diferencia entre ML y DL. https://www.privatewallmag.com/inteligencia-artificial-machine-deep-learning/

Una de las redes neuronales utilizadas en DL son las redes neuronales convolucionales, que es una variación del perceptrón multicapa, pero donde su aplicación se realiza en matrices bidimensionales, y por tanto, son muy efectivas en las tareas de visión artificial, como en la clasificación y segmentación de imágenes. En ingeniería, por ejemplo, se puede utilizar para la monitorización de la condición estructural, por ejemplo, para el análisis del deterioro. Habría que imaginar hasta dónde se podría llegar grabando en imágenes digitales la rotura en laboratorio de estructuras de hormigón y ver la capacidad predictiva de este tipo de herramientas si contaran con suficiente cantidad de datos. Todo se andará. Aquí os dejo una aplicación tradicional típica (Antoni Cladera, de la Universitat de les Illes Balears), donde se explica el modelo de rotura de una viga a flexión en la pizarra y luego se rompe la viga en el laboratorio. ¡Cuántos datos estamos perdiendo en la grabación! Un ejemplo muy reciente del uso del DL y Digital Image Correlation (DIC) aplicado a roturas de probetas en laboratorio es el trabajo de Gulgec et al. (2020).

Sin embargo, aquí nos interesa detenernos en la exploración de la integración específica del DL en las metaheurísticas con el objeto de mejorar la calidad de las soluciones o los tiempos de convergencia cuando se trata de optimizar estructuras. Un ejemplo de este camino novedoso en la investigación es la aplicabilidad de algoritmos que hibriden DL y metaheurísticas. Ya hemos publicado algunos artículos en este sentido aplicados a la optimización de muros de contrafuertes (Yepes et al., 2020; García et al., 2020a, 2020b). Además, hemos propuesto como editor invitado, un número especial en la revista Mathematics (indexada en el primer decil del JCR) denominado “Deep learning and hybrid-metaheuristics: novel engineering applications“.

Dejo a continuación un pequeño vídeo explicativo de las diferencias entre la inteligencia artificial, machine learning y deep learning.

Referencias:

FRISWELL, M.; MOTTERSHEAD, J. E. (1995). Finite element model updating in structural dynamics (Vol. 38). Dordrecht, Netherlands: Springer Science & Business Media.

GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020a). The buttressed  walls problem: An application of a hybrid clustering particle swarm optimization algorithm. Mathematics,  8(6):862. https://doi.org/10.3390/math8060862

GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020b). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics,  8(4), 555. DOI:10.3390/math8040555

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

GULGEC, N.S.; TAKAC, M., PAKZAD S.N. (2020). Uncertainty quantification in digital image correlation for experimental evaluation of deep learning based damage diagnostic. Structure and Infrastructure Engineering, https://doi.org/10.1080/15732479.2020.1815224

YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12(7), 2767. DOI:10.3390/su12072767

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

La inteligencia artificial en la ingeniería civil

https://www.chilecubica.com/revistas-de-construcci%C3%B3n/inteligencia-artificial/

La inteligencia artificial (IA) – tecnologías capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana – constituye un enfoque alternativo a las técnicas de modelización clásicas. La IA es la rama de la ciencia de la computación que desarrolla máquinas y software con una inteligencia que trata de imitar las funciones cognitivas humanas. En comparación con los métodos tradicionales, la IA ofrece ventajas para abordar los problemas asociados con las incertidumbres y es una ayuda efectiva para resolver problemas de elevada complejidad, como son la mayoría de problemas reales en ingeniería. Además, las soluciones aportadas por la IA constituyen buenas alternativas para determinar los parámetros de diseño cuando no es posible efectuar ensayos, lo que supone un ahorro importante en tiempo y esfuerzo dedicado a los experimentos. La IA también es capaz de acelerar el proceso de toma de decisiones, disminuye las tasas de error y aumenta la eficiencia de los cálculos. Entre las diferentes técnicas de IA destacan el aprendizaje automático (machine learning), el reconocimiento de patrones (pattern recognition) y el aprendizaje profundo (deep learning), técnicas que han adquirido recientemente una atención considerable y que se están estableciendo como una nueva clase de métodos inteligentes para su uso en la ingeniería civil.

Todos conocemos problemas de ingeniería civil cuya solución pone al límite las técnicas computacionales tradicionales. Muchas veces se solucionan porque existen expertos con la formación adecuada capaces de intuir la solución más adecuada, para luego comprobarla con los métodos convencionales de cálculo. En este contexto, la inteligencia artificial está tratando de capturar la esencia de la cognición humana para acelerar la resolución de estos problemas complejos. La IA se ha desarrollado basándose en la interacción de varias disciplinas, como son la informática, la teoría de la información, la cibernética, la lingüística y la neurofisiología.

Figura 1. Interrelación entre diferentes técnicas computacionales inteligentes. Elaboración propia basada en Salehi y Burgueño (2018)

A veces el concepto de “inteligencia artificial (IA)” se confunde con el de “inteligencia de máquina (IM)” (machine intelligence). En general, la IM se refiere a máquinas con un comportamiento y un razonamiento inteligente similar al de los humanos, mientras que la IA se refiere a la capacidad de una máquina de imitar las funciones cognitivas de los humanos para realizar tareas de forma inteligente. Otro término importante es la “computación cognitiva (CC)” (cognitive computing), que se inspira en las capacidades de la mente humana. Los sistemas cognitivos son capaces de resolver problemas imitando el pensamiento y el razonamiento humano. Tales sistemas se basan en la capacidad de las máquinas para medir, razonar y adaptarse utilizando la experiencia adquirida.

Las principales características de los sistemas de CC son su capacidad para interpretar grandes datos, el entrenamiento dinámico y el aprendizaje adaptativo, el descubrimiento probabilístico de patrones relevantes. Técnicamente, la IA se refiere a ordenadores y máquinas que pueden comportarse de forma inteligente, mientras que el CC se concentra en la resolución de los problemas empleando el pensamiento humano. La diferencia más significativa entre la IA y la CC puede definirse en función de su interactuación con los humanos. Para cualquier sistema de IA, hay un agente que decide qué acciones deben tomarse. Sin embargo, los sistemas de CC aprenden, razonan e interactúan como los humanos.

Por otra parte, los “sistemas expertos” son una rama de la IA. Un sistema experto se definiría como un programa de ordenador que intenta imitar a los expertos humanos para resolver problemas que exigen conocimientos humanos y experiencia. Por tanto, la IA incluye diferentes ramas como los sistemas expertos, el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones y la lógica difusa.

La IA se ha usado en estas últimas décadas de forma intensiva en las investigaciones relacionadas con la ingeniería civil. Son notables las aplicaciones de las redes neuronales, los algoritmos genéticos, la lógica difusa y la programación paralela. Además, la optimización heurística ha tenido una especial relevancia en muchos campos de la ingeniería civil, especialmente en el ámbito de las estructuras y las infraestructuras. Sin embargo, los métodos más recientes como el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son métodos totalmente emergentes en este ámbito de la ingeniería. Estas técnicas emergentes tienen la capacidad de aprender complicadas interrelaciones entre los parámetros y las variables, y así permiten resolver una diversidad de problemas que son difíciles, o no son posibles, de resolver con los métodos tradicionales.

El aprendizaje automático es capaz de descubrir información oculta sobre el rendimiento de una estructura al aprender la influencia de diversos mecanismos de daño o degradación y los datos recogidos de los sensores. Además, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo tienen una elevada potencialidad en el dominio de la mecánica computacional, como por ejemplo, para optimizar los procesos en el método de elementos finitos para mejorar la eficiencia de los cálculos. Estos métodos también se pueden utilizar para resolver problemas complejos a través del novedoso concepto de la Internet de las Cosas. En este contexto del Internet de las Cosas, se pueden emplear estas técnicas emergentes para analizar e interpretar grandes bases de datos. Esto abre las puertas al desarrollo de infraestructuras, ciudades o estructuras inteligentes.

Sin embargo, aún nos encontramos con limitaciones en el uso de estos métodos emergentes. Entre esas limitaciones figura la falta de selección racional del método de IA, que no se tenga en cuenta el efecto de los datos incompletos o con ruido, que no se considere la eficiencia de la computación, el hecho de que se informe sobre la exactitud de la clasificación sin explorar soluciones alternativas para aumentar el rendimiento, y la insuficiencia de la presentación del proceso para seleccionar los parámetros óptimos para la técnica de IA. Con todo, a pesar de estas limitaciones, el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo se postulan como métodos pioneros para aumentar la eficiencia de muchas aplicaciones actuales de la ingeniería civil, así como para la creación de usos innovadores.

Referencias:

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.

NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2019). A review of multi-criteria assessment techniques applied to sustainable infrastructures design. Advances in Civil Engineering, 2019: 6134803.

SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. Engineering Structures, 171:170-189.

SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513.

YEPES, V. (2013). Métodos no convencionales de investigación basados en la inteligencia artificial. https://victoryepes.blogs.upv.es/2013/11/12/metodos-no-convencionales-de-investigacion-basado-en-la-inteligencia-artificial/

YEPES, V. (2020). Computación cuántica y gemelos híbridos digitales en ingeniería civil y edificación. https://victoryepes.blogs.upv.es/2019/10/30/computacion-cuantica-gemelos-digitales/

YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036

Os dejo a continuación un informe sobre cómo la inteligencia de máquina permite crear valor y se postula como una herramienta de primer nivel en todos los ámbitos.

Descargar (PDF, 1.05MB)

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