Entrevista en Construnews — Monográfico infraestructuras en España

A continuación, os paso una entrevista que me hicieron recientemente en Construnews sobre las infraestructuras en España. Forma parte de una serie de entrevistas a personas relacionadas directamente con el sector de la construcción. Espero que os resulte interesante.

“Hay que reingenierizar el modelo de financiación, ejecutar estratégicamente los corredores ferroviarios y desbloquear el suelo para vivienda asequible”

¿Cómo valora el estado actual de las infraestructuras en España (transporte, energía, digitalización, logística)? ¿Cuáles son, a su juicio, los principales retos de país en los próximos 5‑10 años?

La valoración del estado actual de las infraestructuras españolas indica que el notable patrimonio de ingeniería civil presenta síntomas claros de desequilibrio, ya que el modelo se ha centrado excesivamente en la construcción de nuevas infraestructuras de muy alta capacidad, dejando en un segundo plano la conservación preventiva y correctiva de la red existente. En el ámbito viario, los firmes están deteriorados y los sistemas de contención y señalización están obsoletos. En el sector ferroviario, el éxito de la alta velocidad contrasta con la situación de la red convencional y de cercanías, que necesita atención debido a la falta de renovación de los sistemas de seguridad y de las catenarias, lo que provoca incidencias. Además, el hecho de que el ancho de vía sea diferente al de Europa sigue suponiendo un desafío para el transporte de mercancías. El reto más significativo es, por un lado, abordar la vivienda como un problema social y estructural prioritario a nivel nacional, dado el creciente difícil acceso de la población joven y de rentas medias. Por otro lado, la vulnerabilidad ante la emergencia climática, especialmente en lo referente a la gestión del agua, es crítica, por lo que existe una urgencia en materia de defensa contra inundaciones. Gran parte de los sistemas de drenaje se diseñaron basándose en series estadísticas que han quedado obsoletas, y no se está invirtiendo lo suficiente en modernizar las infraestructuras hidráulicas para soportar nuevos caudales punta.

¿Qué segmentos infraestructurales ofrecen mayor potencial de crecimiento para el sector de la construcción y la ingeniería? ¿Y cuáles están quedando fuera del foco?

La inversión se centra en una transición estructural que se está desplazando de la expansión territorial a la intensificación, la digitalización y la resiliencia. El principal motor de crecimiento es la transición energética, ya que la integración masiva de las energías renovables exige un ambicioso programa de refuerzo, digitalización y almacenamiento de la red eléctrica a gran escala. La necesidad de dotar al sistema de baterías industriales y de sistemas de bombeo reversible supone la aparición de un nuevo y gran nicho de mercado. El desarrollo urgente de vivienda asequible y social también se perfila como un segmento clave para el crecimiento del sector. La crisis hídrica convierte la reingeniería hidráulica en un sector estratégico, ya que la oportunidad radica en crear una nueva oferta hídrica mediante desaladoras y sistemas de tratamiento avanzado para la reutilización de aguas residuales, junto con la renovación de las redes de distribución para reducir las pérdidas por fugas. La ingeniería logística crecerá en la dotación de terminales intermodales y en la adaptación de las líneas de transporte al ancho de vía estándar europeo. No obstante, la priorización de grandes proyectos deja en un segundo plano segmentos cruciales para la cohesión. El mantenimiento de las carreteras de titularidad autonómica y provincial es un problema pendiente, al igual que la renovación de los sistemas de señalización del ferrocarril de cercanías. La falta de atención a las pequeñas obras de defensa hidráulica a nivel local (drenajes, encauzamientos) también es crítica.

El déficit de conservación lastra la red existente: señales obsoletas, firmes deteriorados y falta de mantenimiento.

¿Cómo evalúa la coordinación entre administraciones, sector privado y financiación (incluyendo fondos europeos)? ¿Qué mecanismos están funcionando y cuáles habría que reforzar?

La coordinación administrativa presenta una diferencia entre la solidez de la planificación de alto nivel y la lentitud de la fase de materialización. Aunque existe un consenso técnico adecuado y el sector privado ha demostrado su capacidad de ejecución, la principal fricción se debe a la fragmentación administrativa a nivel local y a la superposición de competencias en la financiación del mantenimiento de las redes. Esta situación provoca cuellos de botella en los trámites de expropiación y licencias. La llegada de los fondos europeos de recuperación ha supuesto una inyección de capital necesaria y ha dotado a la inversión de una clara orientación hacia la descarbonización. No obstante, ha puesto de manifiesto la necesidad de reforzar la capacidad administrativa para absorber y licitar el volumen de capital. El mayor riesgo económico es que esta financiación sustituya a la inversión ordinaria en conservación en lugar de complementarla. Para garantizar la sostenibilidad, es necesario establecer mecanismos que separen la gestión técnica del ciclo político. La propuesta más proactiva consiste en crear una Agencia Técnica de Proyectos Estratégicos que tenga autonomía para ejecutar obras de impacto nacional de forma ágil. En cuanto a la financiación, es fundamental sustituir el modelo presupuestario anual por contratos-programa plurianuales y de carácter finalista para la conservación.

Más allá de los discursos, ¿cómo se está incorporando la sostenibilidad en el diseño, ejecución y explotación de infraestructuras? ¿Podría compartir un caso inspirador o representativo?

La sostenibilidad ha dejado de ser un mero postulado ético para convertirse en un requisito técnico y normativo que rediseña el ciclo de vida de las infraestructuras. La ingeniería actual integra este concepto desde la fase de planificación, exigiendo el análisis del ciclo de vida de los activos para cuantificar y minimizar la huella de carbono de los materiales. Esto se traduce en una preferencia técnica por el uso de hormigones y asfaltos con un alto porcentaje de material reciclado y por la implementación de soluciones basadas en la naturaleza. Durante la ejecución, la sostenibilidad se centra en la economía circular mediante la obligación contractual de reutilizar y reciclar in situ los materiales de demolición. Durante la fase de explotación, la sostenibilidad se vincula a la eficiencia: la digitalización mediante sensores permite un mantenimiento predictivo que alarga la vida útil de los activos. Un ejemplo representativo de esta integración es la reingeniería hídrica en zonas con estrés hídrico. Se han desarrollado sistemas de regeneración de aguas residuales con tratamientos terciarios avanzados que permiten cerrar el ciclo del agua y producir un recurso predecible. Este proceso, que requiere mucha energía, se gestiona de forma sostenible al generarse energía a partir de biogás o energía solar.

La transición energética y la ingeniería del agua abren nuevos nichos clave para el sector.

Las infraestructuras ya no son solo estructuras físicas: mantenimiento predictivo, digital twins, infraestructura como servicio… ¿Cuál es su visión sobre esta transformación? ¿Qué proyectos le parecen referentes?

La ingeniería de infraestructuras ha superado la fase de la mera estructura física para transformarse en un sistema dinámico de información y servicio. El enfoque ha cambiado del coste de construcción a la eficiencia operativa a largo plazo. Esta revolución se basa en tres pilares: la monitorización masiva de activos para el mantenimiento predictivo, la creación del gemelo digital, que simula el comportamiento de la infraestructura ante escenarios de estrés, y la adopción del concepto de infraestructura como servicio, que fomenta la colaboración público-privada para construir sistemas duraderos. El gemelo digital es la herramienta clave, ya que permite realizar ensayos virtuales de resiliencia y ampliación sin afectar al activo físico. España está a la vanguardia en la aplicación práctica de esta tecnología. Un ejemplo destacado es la gestión de los túneles de la red de carreteras de alta capacidad, donde la iluminación y la ventilación se ajustan dinámicamente en tiempo real. Otro caso inspirador es el del sector ferroviario, donde el modelado virtual se utiliza para gestionar activos críticos, como la catenaria y los puentes, y simular el impacto físico para anticiparse a la probabilidad de fallo.

En un entorno de alta inversión pública y necesidad de eficiencia, ¿cómo se está calculando y midiendo el ROI en infraestructuras? ¿Podría compartir ejemplos reales o estimaciones? ¿Qué factores lo están condicionando más?

La medición de la rentabilidad de la inversión pública se centra en el retorno social de la inversión, desvinculándose del retorno financiero privado. El cálculo se realiza mediante el análisis coste-beneficio socioeconómico, cuyo principal indicador es el valor actual neto social (VAN social). El mantenimiento preventivo es el segmento con mayor y más estable rentabilidad social; los informes técnicos demuestran que por cada euro invertido en conservación oportuna se evitan entre cuatro y cinco euros en costes de reparación o reconstrucción futura. En contraste, la alta velocidad ferroviaria genera una Tasa Interna de Retorno Social significativa (a menudo superior al 8 %), pero su rentabilidad financiera es insuficiente. La precisión del cálculo se ve comprometida por la sobreestimación recurrente de las previsiones de demanda en las fases iniciales de muchos proyectos. Otros factores críticos son la dificultad para valorar monetariamente las externalidades blandas y los retrasos en la ejecución de la obra, ya que estos elevan el coste final y reducen la rentabilidad esperada.

A raíz de las últimas iniciativas de Bruselas (como el plan para conectar capitales europeas por alta velocidad), ¿qué papel debería jugar España en el nuevo mapa europeo? ¿Estamos preparados o en riesgo de quedar fuera?

El impulso de Bruselas para consolidar la Red Transeuropea de Transporte otorga a España un doble papel estratégico: eje principal de conexión de alta velocidad para viajeros y plataforma logística clave para canalizar el tráfico de mercancías. Sin embargo, a pesar de tener una de las redes de alta velocidad más extensas, España corre el riesgo de quedar menos integrada en el mapa logístico por una barrera técnica: el uso mayoritario del ancho de vía ibérico. Esta diferencia limita la competitividad del transporte de mercancías por ferrocarril. Si no se completa la adecuación al ancho de vía internacional de los corredores Mediterráneo y Atlántico antes de las fechas límite, existe el riesgo de que las mercancías elijan rutas alternativas. Para evitar una menor integración, es necesario reingenierizar los procesos de licitación pública para agilizar la ejecución de la inversión y centrarla en finalizar estos corredores clave y crear los nodos logísticos interiores.

Pensando en todos los modos —carretera, ferrocarril, puertos, aeropuertos, redes logísticas y digitales—, ¿qué ejes o áreas infraestructurales deberían ser prioritarios para mejorar la competitividad y cohesión territorial en España?

La inversión estratégica para mejorar la competitividad y la cohesión territorial debe resolver los cuellos de botella y priorizar la seguridad. El primer eje ineludible se centra en la intermodalidad y la logística de mercancías. Es de máxima prioridad estratégica completar la adaptación de los corredores mediterráneo y atlántico al ancho de vía internacional. El segundo gran eje es la vivienda, cuya provisión masiva y asequible es crucial para la cohesión social y para facilitar la movilidad laboral en zonas de alta demanda. El tercer eje fundamental es la seguridad y el abastecimiento hídrico. La respuesta a la sequía estructural pasa por invertir en infraestructuras que no dependan de las precipitaciones, como la regeneración de aguas residuales mediante un tratamiento avanzado y la ampliación de las plantas desaladoras. También es crucial invertir en obras de defensa y drenaje en cuencas fluviales para proteger a las poblaciones de las avenidas extremas. El cuarto eje se centra en la cohesión a través de la calidad del servicio. Es fundamental saldar el grave déficit de conservación acumulado en la red de carreteras de titularidad autonómica y provincial, que son vitales para la vertebración de la España rural. En cuanto a la prioridad digital, el objetivo es cerrar la brecha y garantizar la cobertura universal de banda ancha ultrarrápida en todos los municipios.

La sostenibilidad ya no es discurso: se mide, se diseña y se exige en todas las fases del ciclo de vida.

El aumento de costes de materiales, la tramitación lenta o la falta de personal cualificado afectan a las infraestructuras. ¿Qué medidas urgentes propondría para desbloquear estos frenos?

La alta inversión pública se ve obstaculizada por tres frenos principales: la volatilidad de los costes, la complejidad administrativa y la necesidad de reforzar el talento. La medida más urgente para hacer frente a la volatilidad de los precios es implementar un sistema de revisión contractual objetivo, automático y no discrecional. Esta medida debe complementarse con la posibilidad de que la Administración adquiera con antelación materiales estratégicos para proyectos clave. Para combatir la lentitud en la tramitación, es imperativo crear Unidades de Gestión de Proyectos Estratégicos que actúen como ventanilla única y coordinen los plazos de licencias y expropiaciones entre las distintas administraciones. Por último, para abordar la falta de personal cualificado, la Administración debe ofrecer condiciones salariales y de progresión profesional más competitivas. Es crucial que la normativa de contratación pública flexibilice la valoración y permita que la calidad técnica y la experiencia del equipo pesen más que el precio en los concursos de servicios de ingeniería.

Si pudiera proponer tres decisiones inmediatas que mejoren las infraestructuras españolas a corto y medio plazo, ¿cuáles serían y por qué?

La mejora de las infraestructuras españolas a corto y medio plazo requiere tomar cuatro decisiones de alto impacto ineludibles. La primera es la reingeniería del modelo de financiación del mantenimiento. Hay que establecer un sistema de contratos programa plurianuales para la conservación de la red de carreteras de alta capacidad y de ferrocarril. La segunda decisión ineludible se centra en la ejecución estratégica y la interoperabilidad. Es urgente crear una unidad ejecutora especializada y con autonomía técnica que se encargue de gestionar de manera integral y acelerada los corredores ferroviarios Mediterráneo y Atlántico. Esta medida resolvería el cuello de botella técnico del ancho de vía y garantizaría el cumplimiento de los plazos exigidos por la Unión Europea para 2030. La tercera decisión debe abordar la gestión eficiente del suelo y la construcción de viviendas asequibles, simplificando los trámites urbanísticos y movilizando suelo público de manera inmediata para aumentar el parque de viviendas sociales. Por último, la cuarta decisión debe resolver los frenos de la gestión: la volatilidad de los costes y la falta de talento. Es imprescindible revisar automáticamente los precios de los contratos de obra pública. De forma complementaria, es necesario modificar la normativa de contratación pública para que, en los servicios de ingeniería, la calidad técnica y la experiencia del equipo humano pesen más que el precio ofertado.

Digital twins, mantenimiento predictivo e infraestructuras como servicio: el futuro ya está en marcha.

Os dejo una conversación donde se habla de estos temas.

En este vídeo se resumen algunas de las ideas principales sobre las infraestructuras en España.

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Gemelo digital para la gestión predictiva de infraestructuras civiles

El artículo presenta un marco conceptual para el desarrollo de gemelos digitales aplicados a estructuras de ingeniería civil que combina modelos basados en la física con técnicas avanzadas de aprendizaje profundo. Se propone una integración dinámica entre el sistema físico y su representación digital mediante redes bayesianas dinámicas, lo que permite la toma de decisiones informada y la optimización continua. Entre las contribuciones destacadas, se encuentra la implementación de modelos de aprendizaje profundo para diagnosticar el estado estructural en tiempo real a partir de datos de sensores. Además, el enfoque incluye un proceso de aprendizaje previo fuera de línea para optimizar las políticas de mantenimiento.

La investigación presenta casos de estudio que validan la viabilidad del marco propuesto: una viga en voladizo en forma de L y un puente ferroviario. En estos ejemplos, se demuestra la capacidad del sistema para predecir el deterioro estructural y sugerir las acciones de mantenimiento adecuadas. El uso de modelos de orden reducido permite gestionar el coste computacional de manera eficiente y garantizar la aplicabilidad práctica del enfoque.

Introducción

La gestión eficiente de estructuras de ingeniería civil, como puentes, edificios y otras infraestructuras críticas, es un desafío constante debido al envejecimiento, el uso intensivo y los cambios en las condiciones ambientales. Un mantenimiento inadecuado puede provocar fallos catastróficos con consecuencias sociales, económicas y medioambientales significativas. En este contexto, los gemelos digitales han emergido como una tecnología prometedora para mejorar la supervisión, el mantenimiento y la toma de decisiones.

Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo físico que se actualiza continuamente con datos obtenidos de sensores instalados en el activo real. Esto permite simular su comportamiento, predecir su evolución y planificar intervenciones de manera óptima. El concepto se ha explorado ampliamente en sectores como el aeroespacial y el manufacturero, pero su aplicación en el ámbito de la ingeniería civil es relativamente reciente.

En el campo de los gemelos digitales para ingeniería civil, las investigaciones previas han abordado diferentes aspectos del monitoreo estructural, como la detección de daños mediante métodos de análisis modal y la integración de técnicas avanzadas de procesamiento de señales. Se han utilizado modelos físicos basados en elementos finitos para representar el comportamiento estructural y técnicas de aprendizaje automático para detectar y clasificar anomalías. Sin embargo, la mayoría de estos enfoques tienen limitaciones relacionadas con la precisión de las predicciones y la gestión de la incertidumbre en condiciones operativas variables.

Un enfoque emergente consiste en integrar modelos probabilísticos, como las redes bayesianas, con técnicas de aprendizaje profundo. Esto permite incorporar la variabilidad y la incertidumbre inherentes a los datos estructurales. No obstante, aún es necesario mejorar la capacidad de realizar predicciones precisas de manera continua en tiempo real.

Teniendo en cuenta las limitaciones identificadas en los trabajos previos, este estudio busca responder a la siguiente pregunta de investigación: ¿cómo se puede desarrollar un marco de gemelo digital que combine modelos físicos y aprendizaje profundo para mejorar la predicción y la toma de decisiones en el mantenimiento de estructuras de ingeniería civil, teniendo en cuenta la incertidumbre y la variabilidad operativa?

El artículo examina un enfoque innovador basado en modelos físicos y técnicas de aprendizaje profundo, y propone un sistema de toma de decisiones apoyado en redes bayesianas dinámicas. Este marco permite una interacción continua entre el activo físico y su representación digital, lo que mejora significativamente los procesos de mantenimiento preventivo y correctivo.

Gemelos digitales predictivos para estructuras de ingeniería civil: abstracción gráfica del flujo de información de extremo a extremo habilitada por el modelo gráfico probabilístico (Torzoni et al., 2024)

Metodología

La metodología propuesta combina modelos matemáticos basados en la física y técnicas de aprendizaje profundo para crear un gemelo digital capaz de gestionar estructuras de ingeniería civil. El enfoque consta de tres fases principales:

  1. Modelo numérico basado en la física:
    • Se emplean modelos de elementos finitos para representar el comportamiento estructural bajo diferentes condiciones operativas y de daño.
    • Los modelos son simplificados mediante técnicas de reducción de orden, utilizando descomposición en bases propias (POD), para hacer viable el análisis computacional en tiempo real.
  2. Asimilación de datos mediante aprendizaje profundo:
    • Los datos estructurales recopilados por sensores se procesan mediante redes neuronales profundas.
    • Un modelo de clasificación identifica la ubicación y severidad del daño, mientras que un modelo de regresión cuantifica la magnitud del deterioro.
  3. Toma de decisiones basada en redes bayesianas dinámicas:
    • Los resultados se integran en un modelo probabilístico que permite la predicción de estados futuros y la planificación de intervenciones de mantenimiento.
    • El sistema optimiza decisiones considerando incertidumbres operativas y costos asociados a las acciones de mantenimiento.

Resultados

Los resultados obtenidos evidencian que el gemelo digital propuesto puede rastrear con precisión la evolución del estado estructural y generar recomendaciones de mantenimiento en tiempo real. La precisión global alcanzada en la clasificación de estados digitales fue del 93,61 %, lo que destaca su capacidad para manejar datos ruidosos y condiciones operativas variables. Sin embargo, se observaron algunas limitaciones en la detección de daños en regiones alejadas de los sensores, lo que subraya la necesidad de mejorar la sensibilidad de los dispositivos de monitorización.

Otro aspecto relevante es la capacidad de predicción del sistema. Las simulaciones muestran que el gemelo digital puede prever de manera efectiva el deterioro futuro, lo que permite planificar de manera proactiva las intervenciones. Esto supone una mejora significativa con respecto a los enfoques tradicionales de mantenimiento reactivo.

Desde un punto de vista metodológico, la integración de modelos probabilísticos y aprendizaje profundo proporciona una solución robusta y adaptable a diferentes estructuras. No obstante, el éxito del sistema depende en gran medida de la calidad y la cantidad de datos disponibles para el entrenamiento inicial.

El estudio responde a la pregunta de investigación mediante la implementación exitosa de un marco de gemelo digital que combina modelos físicos y aprendizaje profundo. El sistema propuesto gestiona la incertidumbre mediante redes bayesianas dinámicas y mejora la toma de decisiones en mantenimiento al proporcionar predicciones precisas y recomendaciones basadas en datos en tiempo real. Los experimentos confirmaron su capacidad para gestionar estructuras complejas, lo que demuestra una mejora tangible en comparación con los enfoques tradicionales.

Conclusiones y recomendaciones

En conclusión, el desarrollo de un gemelo digital que integre modelos físicos y técnicas de aprendizaje profundo supone un avance significativo en la gestión de infraestructuras críticas. La metodología propuesta permite realizar un seguimiento continuo, realizar predicciones proactivas y tomar decisiones informadas.

El trabajo plantea varias líneas de investigación para el futuro:

  1. Mejora de los modelos predictivos: Explorar técnicas avanzadas de aprendizaje automático para aumentar la precisión y reducir el sesgo en la estimación de estados estructurales.
  2. Optimización de redes de sensores: Investigar configuraciones óptimas de sensores para mejorar la cobertura y sensibilidad del monitoreo.
  3. Aplicaciones a gran escala: Desarrollar estudios de caso adicionales que incluyan estructuras complejas como puentes de gran envergadura y edificios multifuncionales.
  4. Integración con tecnologías emergentes: Incorporar técnicas de computación en el borde y redes 5G para facilitar la transmisión y procesamiento de datos en tiempo real.
  5. Estudio de costos y beneficios: Evaluar la relación costo-beneficio del sistema para su implementación en proyectos reales, considerando factores económicos y de sostenibilidad.

Estos pasos permitirán ampliar la aplicabilidad del sistema y mejorar su eficiencia en el mantenimiento de infraestructuras críticas. En resumen, el artículo establece una base sólida para el desarrollo de gemelos digitales en ingeniería civil, al proponer un enfoque integral y avanzado desde el punto de vista técnico que combina modelos físicos y aprendizaje automático. Las investigaciones futuras deben centrarse en ampliar su ámbito de aplicación y mejorar su rendimiento en contextos operativos complejos.

Referencia:

Torzoni, M., Tezzele, M., Mariani, S., Manzoni, A., & Willcox, K. E. (2024). A digital twin framework for civil engineering structuresComputer Methods in Applied Mechanics and Engineering418, 116584.

Os dejo el artículo completo, pues se encuentra en abierto:

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Constructibilidad para la optimización en BIM y gemelos híbridos digitales

En otros artículos anteriores ya hemos hablado de la computación cuántica y de los gemelos híbridos digitales en ingeniería civil y edificación. Ahora os paso una comunicación que hicimos en el EAAE-ARCC International Conference que se celebró en Valencia el verano pasado, organizado por la Universitat Politècnica de València.

La introducción de los estándares de Lean Construction en la industria de la construcción ha cambiado la forma en que los profesionales abordan los problemas. El BIM y los gemelos digitales híbridos son tecnologías emergentes que mejoran la eficiencia de los procedimientos del sector. Los algoritmos de optimización se utilizan a menudo en combinación con estas técnicas para mejorar los resultados en varios puntos de la fase de diseño, incluido el proyecto estructural. La optimización puede realizarse utilizando diferentes criterios, como la economía, la sostenibilidad, el consumo de energía o la constructibilidad, o una combinación de ellos. Aunque existen fórmulas exactas para cuantificar algunos de estos criterios, no existe una fórmula universal para cuantificar la constructibilidad. En este artículo, establecemos los puntos clave para definir un criterio de constructibilidad para cada proyecto estructural y explorar su eficiencia. La forma de cuantificar la constructibilidad depende del diseño estructural y del elemento a optimizar, y como no existe una fórmula exacta para cuantificarla, se han definido los diferentes factores que influyen en ella y se han explorado sus combinaciones para un problema estructural determinado: la optimización de una viga de hormigón. Con ello, se consigue cuantificar la facilidad para construir un determinado proyecto estructural y reducir el tiempo de construcción y el coste de las cuadrillas y crear una forma de mejorar el diseño estructural. Este método expuesto puede ampliarse posteriormente a diferentes elementos estructurales.

Referencia:

FERNÁNDEZ-MORA, V.; YEPES, V. (2020). Constructability criterion for structural optimization in BIM and Hybrid Digital Twins. EAAE-ARCC International Conference, June, 10-13, Valencia, 8 pp. DOI: http://dx.doi.org/10.4995/EAAE-ARCC-IC-2020.2020.XXXX

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Computación cuántica y gemelos híbridos digitales en ingeniería civil y edificación

La ciudad Estado de Singapur desarrolla una copia virtual de sí misma, un proyecto basado en big data, IoT, computación en la nube y realidad virtual. https://www.esmartcity.es/2019/03/22/singapur-gemelo-digital-posibilidades-ofrece-ciudad-inteligente-tener-copia-virtual-exacta

En menos de una década, gran parte de los ingenieros dejarán de hacer proyectos, tal y como lo conocemos ahora, y pasarán a ser gestores de gemelos híbridos digitales de infraestructuras.

Este podría ser un buen titular periodístico que, incluso podría parecer ciencia ficción, pero que tiene todos los visos de convertirse en realidad en menos tiempo del previsto. Se podría pensar que las tecnologías BIM o los modelos digitales actuales ya son una realidad, es decir, se trata de dar un nuevo nombre a lo que ya conocemos y está en desarrollo, pero de lo que estamos hablando es de un nuevo paradigma que va a revolver los cimientos de la tecnología actual en el ámbito de la ingeniería. Voy a desgranar esta conclusión explicando cada uno de los avances y los conceptos que subyacen al respecto.

La semana pasada tuve la ocasión de escuchar la conferencia magistral, en el Congreso CMMoST, de Francisco Chinesta, catedrático en la ENSAM ParisTech e ingeniero industrial egresado por la Universitat Politècnica de València. Trataba de un nuevo paradigma en la ingeniería basada en datos y no era otra que la de los gemelos híbridos digitales, un paso más allá de la modelización numérica y de la minería de datos. Este hecho coincidió con el anuncio en prensa de que Google había publicado en la prestigiosa revista Nature un artículo demostrando la supremacía cuántica, un artículo no exento de polémica, pues parece ser que se diseñó un algoritmo que tiene como objetivo generar números aleatorios mediante un procedimiento matemático muy complejo y que obligaría al superordenador Summit, que es actualmente el más potente del mundo gracias a sus 200 petaflops, a invertir 10.000 años en resolver el problema, que que el procesador cuántico Sycamore de 54 qubits de Google habría resuelto en tres minutos y 20 segundos.

Si nos centramos en la supuesta supremacía cuántica de Google, se debería matizar la noticia al respecto. En efecto, IBM ya se ha defendido diciendo que su ordenador Summit no se encuentra tan alejado, pues se ha resuelto un problema muy específico relacionado con generar números aleatorios y que parece que Sycamore sabe resolver muy bien. De hecho, IBM afirma que ha reajustado su superordenador y que ahora es capaz de resolver ese mismo problema en 2,5 días con un margen de error mucho menor que el ordenador cuántico. Aquí lo importante es saber si esta computación cuántica estará, sin trabas o límites, accesible a cualquier centro de investigación o empresa para resolver problemas de altísima complejidad computacional (problemas NP-hard como pueden ser los de optimización combinatoria). Tal vez los superordenadores convencionales servirán para resolver unos problemas específicos en tareas convencionales, y los cuánticos, imparables en resolver otro tipo de problemas. Todo se andará, pero parece que esto es imparable.

Por tanto, parece que el hardware necesario para la una computación ultrarrápida está o estará a nuestro alcance en un futuro no muy lejano. Ahora se trata de ver cómo ha cambiado el paradigma de la modelización matemática. Para ello podríamos empezar definiendo al «gemelo digital», o digital twin. Se trata de un modelo virtual de un proceso, producto o servicio que sirve de enlace entre un ente en el mundo real y su representación digital que está utilizando continuamente datos de los sensores. A diferencia del modelado BIM, el gemelo digital no representa exclusivamente objetos espaciales, sino que también podría representar procesos, u otro tipo de entes sin soporte físico. Se trata de una tecnología que, según todos los expertos, marcarán tendencia en los próximos años y que, según el informe «Beyond the hype«, de KPMG, será la base de la cuarta Revolución Industrial.

https://www.geofumadas.com/por-que-usar-gemelos-digitales-en-la-construccion/

Sin embargo, el gemelo digital no es una idea nueva, pues a principios de este siglo ya la introdujo Michael Grieves, en colaboración con John Vickers, director de tecnología de la NASA. Esta tecnología se aplica al Internet de las Cosas, que se refiere a la interconexión digital de objetos cotidianos con internet. Además, se encuentra muy relacionada con la inteligencia artificial y con la minería de datos «data-mining«. Empresas como Siemens ya están preparando convertir sus plantas industriales en fábricas de datos con su gemelo digital, o General Electric, que cuenta ya con 800.000 gemelos digitales para monitorizar virtualmente la cadena de suministro.

Con todo, tal y como explicó el profesor Chinesta (Chinesta et al., 2018), existe actualmente un cambio de paradigma hacia los gemelos digitales híbridos que, extrapolando su uso, va a significar la gran revolución en la forma de proyectar y gestionar las infraestructuras, tal y como avancé al principio del artículo.

En efecto, los modelos utilizados en ciencia y en ingeniería son muy complejos. La simulación numérica, la modelización y la experimentación han sido los tres pilares sobre los que se ha desarrollado la ingeniería en el siglo XX. La modelización numérica, que sería el nombre tradicional que se ha dado al «gemelo digital» presenta problemas prácticos por ser modelos estáticos, pues no se retroalimentan de forma continua de datos procedentes del mundo real a través de la monitorización continua. Estos modelos numéricos (usualmente elementos finitos, diferencias finitas, volumen finito, etc.) son suficientemente precisos si se calibran bien los parámetros que lo definen. La alternativa a estos modelos numéricos son el uso de modelos predictivos basados en datos masivos big-data, constituyendo «cajas negras» con alta capacidad de predicción debido a su aprendizaje automático «machine-learning«, pero que esconden el fundamento físico que sustentan los datos (por ejemplo, redes neuronales). Sin embargo, la experimentación es extraordinariamente cara y lenta para alimentar estos modelos basados en datos masivos.

El cambio de paradigma, por tanto, se basa en el uso de datos inteligentes «smart-data paradimg«. Este cambio se debe basar, no en la reducción de la complejidad de los modelos, sino en la reducción dimensional de los problemas, de la retroalimentación continua de datos del modelo numérico respecto a la realidad monitorizada y el uso de potentes herramientas de cálculo que permitan la interacción en tiempo real, obteniendo respuestas a cambios paramétricos en el problema. Dicho de otra forma, deberíamos poder interactuar a tiempo real con el gemelo virtual. Por tanto, estamos ante otra realidad, que es el gemelo virtual híbrido.

Por tanto, estamos ahora en disposición de centrarnos en la afirmación que hice al principio. La nueva tecnología en gemelos digitales híbridos, junto con la nueva capacidad de cálculo numérico en ciernes, va a transformar definitivamente la forma de entender, proyectar y gestionar las infraestructuras. Ya no se trata de proyectar, por ejemplo, un puente. Ni tampoco estamos hablando de diseñar un prototipo en 3D del mismo puente, ni siquiera de modelar en BIM dicha estructura. Estamos hablando de crear un gemelo digital que se retroalimentará continuamente del puente real, que estará monitorizado. Se reajustarán los parámetros de cálculo del puente con los resultados obtenidos de la prueba de carga, se podrán predecir las labores de mantenimiento, se podrá conocer con antelación el comportamiento ante un fenómeno extraordinario como una explosión o un terremoto. Por tanto, una nueva profesión, que será la del ingeniero de gemelos virtuales híbridos de infraestructuras será una de las nuevas profesiones que reemplazarán a otras que quedarán obsoletas.

Se tratará de gestionar el gemelo durante el proyecto, la construcción, la explotación e incluso el desmantelamiento de la infraestructura. Se podrán analizar cambios de usos previstos, la utilización óptima de recursos, monitorizar la seguridad, y lo más importante, incorporar nuevas funciones objetivo como son la sostenibilidad económica, medioambiental y social a lo largo del ciclo de vida completo. Este tipo de enfoque es el que nuestro grupo de investigación tiene en el proyecto DIMILIFE. Proyectos como puentes, presas, aeropuertos, redes de carreteras, redes de ferrocarriles, centrales nucleares, etc. tendrán su gemelo digital. Para que sea efectivo, se deberá prever, desde el principio, la monitorización de la infraestructura para ayudar a la toma de decisiones. Además, servirá para avanzar en la aproximación cognitiva en la toma de decisiones (Yepes et al., 2015).

Os paso a continuación un vídeo sobre el uso de los gemelos digitales en la ciudad de Singapur.

A continuación os pongo un vídeo sacado de la página de Elías Cueto, de la Universidad de Zaragoza, en la que vemos cómo se interactúa con un gemelo virtual de un conejo.

 

En este otro vídeo, el profesor Chinesta explica el cambio de paradigma del que hemos hablado anteriormente en el artículo.

¿Qué es la computación cuántica? Aquí tenemos un vídeo de Eduardo Sáenz de Cabezón:

Referencias:

Chinesta, F.; Cueto, E.; Abisset-Chavanne, E.; Duval, J.L. (2018). Virtual, Digital and Hybrid Twins: A New Paradigm in Data-Based Engineering and Engineered Data. Archives of Computational Methods in Engineering, DOI: 10.1007/s11831-018-9301-4

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. DOI:10.1016/j.acme.2015.05.001

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