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Optimización heurística mediante recocido simulado (simulated annealing)

El recocido simulado (simulated annealing, SA) es una técnica metaheurística estocástica potente diseñada para abordar problemas de optimización global en espacios de búsqueda grandes y complejos. Inspirado en el proceso de recocido de la metalurgia, el algoritmo explora ampliamente el espacio de soluciones a «temperaturas» elevadas y se centra gradualmente en las regiones más prometedoras a medida que la temperatura desciende. Su característica distintiva es la capacidad de aceptar soluciones peores con una probabilidad que disminuye con el tiempo, lo que le permite escapar de mínimos locales y evitar la convergencia prematura.

Este método es particularmente eficaz para problemas NP-hard, como el problema del viajante, la planificación de tareas y el diseño de circuitos, en los que los algoritmos exactos resultan inviables desde el punto de vista computacional. Aunque el SA no garantiza la obtención del óptimo global, produce soluciones de alta calidad en tiempos de cálculo prácticos de forma consistente. El éxito del algoritmo depende en gran medida del ajuste preciso de sus parámetros, como la temperatura inicial, el esquema de enfriamiento y la longitud de las iteraciones en cada nivel de temperatura. Su robustez y versatilidad lo han consolidado como una herramienta fundamental en campos tan diversos como la ingeniería estructural, la química molecular, el procesamiento de imágenes y la asignación de recursos.

Principios fundamentales y origen

El recocido simulado (SA), también conocido como templado simulado, recristalización simulada o enfriamiento simulado, es una técnica metaheurística que adapta un proceso físico al ámbito de la optimización.

  • Definición: El SA es un método estocástico de optimización global. Su estrategia se basa en la analogía con el recocido metalúrgico, proceso en el que un material se calienta y luego se enfría de forma controlada para alcanzar una estructura cristalina estable y de baja energía.
  • Mecanismo central: El algoritmo mejora las soluciones de forma iterativa. Acepta incondicionalmente las soluciones candidatas que son mejores que la actual y, con una probabilidad decreciente, también acepta movimientos que la empeoran. Esta aceptación controlada de transiciones «cuesta arriba» es clave para evitar quedar atrapado en óptimos locales y para permitir un cambio gradual de la exploración a la explotación del espacio de soluciones.
  • Origen: El SA fue desarrollado de forma independiente por Kirkpatrick, Gelatt y Vecchi (1983) y por Černý (1985). Su base teórica se encuentra en el algoritmo de Metropolis (1953), que se aplicó originalmente a la simulación de sistemas termodinámicos.

Mecanismo de funcionamiento y analogía termodinámica.

El SA establece un paralelismo directo entre la optimización y la termodinámica estadística, donde los conceptos se relacionan de la siguiente manera:

  • Función objetivo: corresponde a la energía de un sistema físico. El objetivo es minimizar dicha energía.
  • Solución óptima: representa una estructura cristalina de baja energía, que es un estado estable del sistema.
  • Temperatura (T): Es el parámetro que regula el comportamiento estocástico. A altas temperaturas, el sistema es más volátil y explora más; a bajas, se estabiliza.

El proceso de optimización se rige por el factor de Boltzmann, exp(-ΔE/T), donde ΔE es el cambio en la energía (valor de la función objetivo) de la nueva configuración y T es la temperatura actual.

El criterio de aceptación de una nueva solución s' a partir de una solución actual s sigue la regla de Metropolis:

  1. Si el cambio de energía ΔE = f(s') - f(s) es menor o igual a cero (ΔE ≤ 0), la nueva solución es mejor o igual, por lo que se acepta siempre.
  2. Si el cambio de energía es positivo (ΔE > 0), la nueva solución es peor. Se acepta con una probabilidad P = exp(-ΔE/T).

Esta probabilidad es alta a temperaturas elevadas, lo que fomenta la diversificación y la exploración global. A medida que T se acerca a cero, la probabilidad de aceptar malos movimientos disminuye drásticamente, haciendo que el algoritmo sea más selectivo y se comporte de manera “codiciosa” (greedy), intensificando la búsqueda en regiones prometedoras.

Componentes clave del algoritmo

El rendimiento del SA depende de la calibración precisa de su «esquema de enfriamiento». Sus componentes matemáticos y de procedimiento clave son los siguientes:

Componente Descripción
Temperatura inicial (T₀) Se elige un valor lo suficientemente alto como para asegurar una alta probabilidad de aceptación inicial, lo que permite una exploración amplia del espacio de soluciones. El método de Medina (2001) sugiere ajustarla para que la tasa de aceptación de soluciones de mayor coste se sitúe entre el 20% y el 40%.
Esquema de enfriamiento Define cómo disminuye la temperatura. El más común es el esquema geométrico: T(t+1) = α * Tt, donde α es un coeficiente de reducción típicamente en el rango de [0.8, 0.99]. Una refrigeración rápida corre el riesgo de atrapar la solución en estados metaestables, mientras que una lenta mejora la fiabilidad a un mayor coste computacional.
Longitud de la cadena de Markov Es el número de iteraciones que se ejecutan en cada nivel de temperatura. Debe ser lo suficientemente largo como para que el sistema alcance un estado de equilibrio a esa temperatura antes de seguir enfriando.
Criterio de parada Determina cuándo finaliza el algoritmo. Las condiciones comunes incluyen que la temperatura caiga por debajo de un umbral predefinido (p. ej., el 1% de la temperatura inicial) o que las mejoras en la solución se estabilicen.

Variantes y mejoras

Con el fin de mejorar la eficiencia y la adaptabilidad del SA, se han desarrollado diversas variantes y modificaciones.

  • Estrategia “Best-So-Far”: Mantiene en memoria la mejor solución encontrada hasta el momento, independientemente del estado actual de la búsqueda.
  • Esquemas de recalentamiento: Cuando el sistema se estanca en un óptimo local, la temperatura se incrementa temporalmente para promover una nueva fase de exploración (Dowsland, 1993).
  • Hibridación: Se integra el SA con otros métodos, como algoritmos genéticos, branch-and-bound o programación entera, para aprovechar sus fortalezas complementarias.
  • Implementaciones paralelas: Distribuyen los ensayos entre múltiples procesadores para mejorar la escalabilidad y la velocidad de convergencia.
  • Evaluaciones aproximadas de ΔE: Se utilizan en problemas de alta dimensionalidad para acelerar el cálculo.

Threshold Accepting (TA)

Una variante notable es el Threshold Accepting (TA), introducido por Dueck y Scheuer en 1990. Este método sustituye la regla de aceptación probabilística por una regla determinista: se acepta una solución subóptima si su empeoramiento es inferior a un umbral predefinido.

  • Se acepta una solución subóptima si su empeoramiento (degradación) es inferior a un umbral predefinido.
    Este umbral disminuye gradualmente durante la búsqueda, de forma análoga al esquema de enfriamiento del SA.

Estudios empíricos han demostrado que el TA puede tener un rendimiento comparable o incluso superior al del SA en problemas de planificación, programación y asignación de recursos (Lin et al., 1995).

Dominios de aplicación y ejemplos notables

El SA ha demostrado ser una herramienta versátil y fiable, especialmente para problemas NP-hard para los que no existen solucionadores específicos.

Dominio Aplicación específica y referencia
Enrutamiento Resolución del Problema del Viajante de Comercio (TSP) y sus variantes con restricciones de tiempo (Kirkpatrick et al., 1983).
Planificación Solución de problemas de job-shop scheduling mediante un equilibrio entre diversificación e intensificación (van Laarhoven et al., 1992).
Asignación de recursos Manejo de la complejidad del Problema de Asignación Cuadrática (QAP) en el diseño de instalaciones (Connolly, 1990).
Procesamiento de imágenes Métodos de relajación estocástica para resolver problemas de segmentación y restauración de imágenes (Geman y Geman, 1984).
Química molecular Herramienta estándar para la cristalografía macromolecular y el refinamiento conformacional (Brünger, 1992).
Ingeniería estructural – Diseño de puentes de hormigón pretensado (Martí et al., 2013).

– Optimización paramétrica de muros de contención (Yepes et al., 2008).

– Optimización del tamaño y la disposición de las estructuras de acero (Bresolin et al., 2022).

– Minimización de costes e impacto ambiental (CO₂) en el hormigón armado (Santoro y Kripka, 2020; Medeiros y Kripka, 2014).

– Diseño de estructuras marinas bajo incertidumbre (Toğan, 2012).

Factores críticos para el rendimiento.

El éxito en la aplicación del SA depende en gran medida de la formulación del problema:

  1. Representación del espacio de configuración: La forma en que se define matemáticamente el espacio de soluciones es fundamental.
  2. Definición de movimientos: Es esencial elegir un conjunto adecuado de «movimientos» o ajustes que permitan pasar de una solución a otra vecina. Las representaciones efectivas aseguran que las transiciones entre mínimos locales impliquen pequeñas diferencias de coste, lo que reduce las «barreras de energía».
  3. Función objetivo: Una función objetivo bien elegida puede modificar la distribución de los mínimos locales hacia valores de menor coste promedio, lo que aumenta la probabilidad de encontrar soluciones mejores.
  4. Manejo de restricciones: En los problemas con restricciones, la búsqueda puede limitarse a regiones factibles o pueden permitirse soluciones infactibles penalizándolas en la función objetivo. Este último enfoque puede simplificar la estructura de vecindad y suavizar la topología del paisaje de búsqueda, lo que mejora la convergencia.

Os dejo un vídeo que grabé hace unos años para explicar esta metaheurística. Espero que os sea de interés.

Referencias:

Bresolin, J. M., Pravia, Z. M., & Kripka, M. (2022). Discrete sizing and layout optimization of steel truss-framed structures with Simulated Annealing Algorithm. Steel and Composite Structures, 44(5), 603–617. https://doi.org/10.12989/scs.2022.44.5.603

Brünger, A. T. (1992). X-PLOR Version 3.1: A system for X-ray crystallography and NMR. Yale University Press.

Černý, V. (1985). Thermodynamical approach to the travelling salesman problem: An efficient simulation algorithm. Journal of Optimization Theory and Applications, 45(1), 41–51. https://doi.org/10.1007/BF00940812

Connolly, D. T. (1990). An improved annealing scheme for the QAP. European Journal of Operational Research, 46(1), 93–100. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90301-Q

Dowsland, K. A. (1993). Simulated annealing. In C. R. Reeves (Ed.), Modern heuristic techniques for combinatorial problems (pp. 20–69). Wiley.

Dueck, G., & Scheuer, T. (1990). Threshold accepting: A general purpose optimization algorithm appearing superior to simulated annealing. Journal of Computational Physics, 90(1), 161–175. https://doi.org/10.1016/0021-9991(90)90201-B

Geman, S., & Geman, D. (1984). Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 6(6), 721–741. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1984.4767596

Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., & Vecchi, M. P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220(4598), 671–680. https://doi.org/10.1126/science.220.4598.671

Lin, C. K. Y., Haley, K. B., & Sparks, C. (1995). A comparative study of threshold accepting and simulated annealing algorithms in three scheduling problems. European Journal of Operational Research, 83(2), 330–346. https://doi.org/10.1016/0377-2217(95)00011-E

Martí, J. V., González-Vidosa, F., Yepes, V., & Alcalá, J. (2013). Design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid simulated annealing. Engineering Structures, 48, 342–352. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2012.09.014

Medeiros, F., & Kripka, M. (2014). Optimization of reinforced concrete columns according to cost and CO₂ emissions. Engineering Structures, 59, 185–194. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2013.10.045

Medina, J. R. (2001). Estimation of incident and reflected waves using simulated annealing. Journal of Waterway, Port, Coastal and Ocean Engineering, 127(4), 213–221. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-950X(2001)127:4(213)

Metropolis, N., Rosenbluth, A. W., Rosenbluth, M. N., Teller, A. H., & Teller, E. (1953). Equation of state calculations by fast computing machines. The Journal of Chemical Physics, 21(6), 1087–1092. https://doi.org/10.1063/1.1699114

Santoro, J. F., & Kripka, M. (2020). Minimizing environmental impact in the design of reinforced concrete elements using simulated annealing. Computers and Concrete, 25(2), 111–118. https://doi.org/10.12989/cac.2020.25.2.111

Toğan, V. (2012). Optimization of monopod offshore tower under uncertainties with gradient-based and gradient-free optimization algorithms. Advances in Structural Engineering, 15(12), 2021–2032. https://doi.org/10.1260/1369-4332.15.12.2021

van Laarhoven, P. J. M., & Aarts, E. H. L. (1987). Simulated annealing: Theory and applications (Mathematics and Its Applications, Vol. 37). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-015-7744-1

van Laarhoven, P. J. M., Aarts, E. H. L., & Lenstra, J. K. (1992). Job shop scheduling by simulated annealing. Operations Research, 40(1), 113–125. https://doi.org/10.1287/opre.40.1.113

Yepes, V., Alcalá, J., Perea, C., & González-Vidosa, F. (2008). A parametric study of optimum earth retaining walls by simulated annealing. Engineering Structures, 30(3), 821–830. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2007.05.023

Yepes, V. (2026). Heuristic Optimization Using Simulated Annealing. In: Kulkarni, A.J., Mezura-Montes, E., Bonakdari, H. (eds) Encyclopedia of Engineering Optimization and Heuristics. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-8165-5_48-1

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5 lecciones sorprendentes de la IA para construir puentes más sostenibles y económicos.

La tesis doctoral leída recientemente por Lorena Yepes Bellver se centra en la optimización del diseño de puentes de losa de hormigón pretensado para pasos elevados con el fin de mejorar la sostenibilidad económica y ambiental mediante la minimización de costes, energía incorporada y emisiones de CO₂. Con el fin de reducir la elevada carga computacional del análisis estructural, la metodología emplea un marco de optimización de dos fases asistido por modelos sustitutos, en el que se destaca el uso de Kriging y redes neuronales artificiales (RNA).

En concreto, la optimización basada en Kriging condujo a una reducción de costes del 6,54 % al disminuir significativamente el consumo de hormigón y acero activo sin comprometer la integridad estructural. Si bien las redes neuronales demostraron una mayor precisión predictiva global, el modelo Kriging resultó más eficaz para identificar los óptimos locales durante el proceso de búsqueda. El estudio concluye que las configuraciones de diseño óptimas priorizan el uso de altos coeficientes de esbeltez y suponen una reducción del hormigón y del acero activo en favor del acero pasivo, con el fin de mejorar la eficiencia energética. Finalmente, la investigación integra la toma de decisiones multicriterio (MCDM, por sus siglas en inglés) para evaluar de manera integral los diseños en función de sus objetivos económicos, estructurales y ambientales.

Cuando pensamos en la construcción de grandes infraestructuras, como los puentes, suele venirnos a la mente la imagen de proyectos masivos, increíblemente caros y con un gran impacto ambiental. Son gigantes de hormigón y acero que, aunque necesarios, parecen irrenunciablemente vinculados a un alto coste económico y ecológico.

Sin embargo, ¿y si la inteligencia artificial nos estuviera mostrando un camino para que estos gigantes de hormigón fueran más ligeros, económicos y respetuosos con el planeta? Una reciente tesis doctoral sobre la optimización de puentes está desvelando hallazgos impactantes y, en muchos casos, sorprendentes. Este artículo resume esa compleja investigación en cinco lecciones clave y a menudo sorprendentes que no solo se aplican a los puentes, sino que anuncian una nueva era en el diseño de infraestructuras.

1. La sostenibilidad cuesta mucho menos de lo que crees.

Uno de los descubrimientos más importantes de la investigación es que la idea de que la sostenibilidad siempre implica un alto sobrecoste es, en gran medida, un mito. La optimización computacional demuestra que la viabilidad económica y la reducción del impacto ambiental no son objetivos opuestos.

La tesis doctoral lo cuantifica con precisión: un modesto aumento de los costes de construcción (inferior al 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (en más de un 2 %). Este dato es muy relevante, ya que demuestra que con un diseño inteligente asistido por modelos predictivos se puede conseguir un beneficio medioambiental significativo con una inversión mínima. La sostenibilidad y la rentabilidad pueden y deben coexistir en el diseño de las infraestructuras del futuro.

2. El secreto está en la esbeltez: cuanto más fino, más eficiente.

En el diseño de un puente, la «relación de esbeltez» es un concepto clave que define la proporción entre la altura del tablero (su grosor) y la longitud del vano principal. Tradicionalmente, podríamos pensar que «más robusto es más seguro», pero la investigación demuestra lo contrario.

El estudio identificó una relación de esbeltez óptima para minimizar el impacto ambiental. Concretamente, el estudio halló una relación de esbeltez de aproximadamente 1/30 para optimizar las emisiones de CO₂ y de aproximadamente 1/28 para optimizar la energía incorporada. Esto significa que, en lugar de construir puentes masivos por defecto, los modelos de IA demuestran que un diseño más esbelto y afinado no solo es estructuralmente sólido, sino también mucho más eficiente en el uso de materiales. Este diseño más esbelto se logra no solo usando menos material en general, sino también mediante un sorprendente reequilibrio entre los componentes clave de la estructura, como veremos a continuación.

3. El equilibrio de materiales: menos hormigón, más acero (pasivo).

Quizás uno de los descubrimientos más sorprendentes es que el diseño más sostenible no consiste simplemente en utilizar menos cantidad de todos los materiales. La solución óptima es más un reequilibrio inteligente que una simple reducción general.

La investigación revela que los diseños optimizados lograron reducir el uso de hormigón en un 14,8 % y de acero activo (el acero de pretensado que tensa la estructura) en un 11,25 %. Sin embargo, este descenso se compensa con un aumento de la armadura pasiva (el acero convencional que refuerza el hormigón). Esto resulta contraintuitivo, ya que la intuición ingenieril a menudo favorece una reducción uniforme de los materiales. Sin embargo, los modelos computacionales identifican un complejo intercambio —sacrificar un material más barato (hormigón) por otro más caro (acero pasivo)— para alcanzar un diseño globalmente óptimo en términos de coste y emisiones de CO₂, un equilibrio que sería extremadamente difícil de lograr con métodos de diseño tradicionales.

4. Precisión frente a dirección: El verdadero poder de los modelos predictivos.

Al comparar diferentes modelos de IA, como las redes neuronales artificiales y los modelos Kriging, la tesis doctoral reveló una lección fundamental sobre su verdadero propósito en ingeniería.

El estudio reveló que, si bien las redes neuronales ofrecían predicciones absolutas más precisas, el modelo Kriging era más eficaz para identificar las regiones de diseño óptimas. Esto pone de manifiesto un aspecto crucial sobre el uso de la IA en el diseño: su mayor potencial no radica en predecir un valor exacto, como si fuera una bola de cristal, sino en guiar al ingeniero hacia la «región» del diseño donde se encuentran las mejores soluciones posibles. La IA es una herramienta de exploración y dirección que permite navegar por un universo de posibilidades para encontrar de forma eficiente los diseños más prometedores.

5. La optimización va directo al bolsillo: reducción de costes superior al 6 %.

Más allá de los objetivos medioambientales, la investigación demuestra que estos modelos de IA son herramientas muy potentes para la optimización económica directa. Este descubrimiento no se refiere al equilibrio entre coste y sostenibilidad, sino a la reducción pura y dura de los costes del proyecto.

La tesis doctoral muestra que el método de optimización basado en Kriging consigue una reducción de costes del 6,54 %. Esta importante reducción se consigue principalmente minimizando el uso de materiales: un 14,8 % menos de hormigón y un 11,25 % menos de acero activo, el acero de pretensado más especializado y costoso. Esto demuestra de forma contundente que los modelos sustitutivos no solo sirven para alcanzar metas ecológicas, sino que también son una herramienta de gran impacto para la optimización económica en proyectos a gran escala.

Conclusión: Diseñando el futuro, un puente a la vez.

La inteligencia artificial y los modelos de optimización han dejado de ser conceptos abstractos para convertirse en herramientas prácticas que permiten descubrir formas novedosas y eficientes de construir la infraestructura del futuro. Los resultados de esta investigación demuestran que es posible diseñar y construir puentes que sean más económicos y sostenibles al mismo tiempo.

Estos descubrimientos no solo se aplican a los puentes, sino que abren la puerta a una nueva forma de entender la ingeniería. Si la IA puede rediseñar algo tan grande como un puente para hacerlo más sostenible, ¿qué otras grandes industrias están a punto de transformarse con un enfoque similar?

En este audio podéis escuchar una conversación sobre este tema.

Este vídeo resume las ideas principales.

Aquí tenéis un documento resumen de las ideas básicas.

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Referencias:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591

VILLALBA, P.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). A Hybrid Fuzzy DEMATEL–DANP–TOPSIS Framework for Life Cycle-Based Sustainable Retrofit Decision-Making in Seismic RC Structures. Mathematics, 13(16), 2649. DOI:10.3390/math13162649

ZHOU, Z.; WANG, Y.J.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent monitoring of loess landslides and research on multi-factor coupling damage. Geomechanics for Energy and the Environment, 42:100692. DOI:10.1016/j.gete.2025.100692

ZHOU, Z.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Study on the failure mechanism of deep foundation pit of high-rise building: comprehensive test and microstructure coupling. Buildings, 15(8), 1270. DOI:10.3390/buildings15081270

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridges. Infrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.

BLIGHT, T.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. Plos One, 20(2): e0315426. DOI:10.1371/journal.pone.0315426

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J. Social Life Cycle Assessment of Railway Track Substructure Alternatives. J. Clean. Prod. 2024, 450, 142008.

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Artificial neural network and Kriging surrogate model for embodied energy optimization of prestressed slab bridges. Sustainability, 16(19), 8450. DOI:10.3390/su16198450

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Embodied energy optimization of prestressed concrete road flyovers by a two-phase Kriging surrogate model. Materials, 16(20); 6767. DOI:10.3390/ma16206767

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). CO₂-optimization of post-tensioned concrete slab-bridge decks using surrogate modeling. Materials, 15(14):4776. DOI:10.3390/ma15144776

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Tesis doctoral: Optimización sostenible y resiliente de edificios con estructuras híbridas y mixtas

De izquierda a derecha: Fermín Navarrina, Víctor Yepes, Iván Negrín, Tatiana García y Rasmus Rempling.

Hoy, 19 de diciembre de 2025, ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de D. Iván Antonio Negrín Díaz, titulada “Metaheuristic optimization for the sustainable and resilient design of hybrid and composite frame building structures with advanced integrated modeling”, dirigida por los profesores Víctor Yepes y Moacir Kripka. La tesis ha obtenido la máxima calificación de sobresaliente «cum laude». A continuación, presentamos un breve resumen de la misma.

El cambio climático y la rápida expansión de las áreas urbanas han intensificado el impacto ambiental del sector de la construcción, responsable de cerca del 37 % de las emisiones globales de CO₂ y de más de un tercio del consumo energético mundial. Por tanto, mejorar la sostenibilidad y la resiliencia de las estructuras de edificios se ha convertido en una prioridad esencial, plenamente alineada con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas. Esta tesis doctoral aborda este reto mediante el desarrollo de un marco de diseño optimizado que permite obtener soluciones innovadoras, sostenibles y resilientes para estructuras porticadas.

El objetivo principal de la investigación es crear y validar metodologías avanzadas que integren tipologías estructurales híbridas y mixtas con estrategias de optimización de vanguardia apoyadas en modelos estructurales de alta fiabilidad. Para ello, se formulan problemas de optimización que consideran conjuntamente criterios económicos, ambientales, constructivos, de durabilidad y de seguridad estructural, e incorporan, además, aspectos frecuentemente ignorados, como la interacción suelo-estructura, la robustez frente al colapso progresivo y el desempeño ambiental a lo largo del ciclo de vida de la estructura. Entre los objetivos específicos, destacan los siguientes: evaluar metaheurísticas avanzadas y técnicas de optimización asistida por metamodelos; cuantificar los riesgos de modelos estructurales simplificados; integrar la resiliencia como restricción de diseño; valorar los beneficios de tipologías híbridas y mixtas; explorar estrategias de optimización multiobjetivo; y comparar enfoques de diseño basados en fases iniciales y en el ciclo de vida.

Los resultados muestran que las estrategias metaheurísticas avanzadas y asistidas por metamodelos (como BBO-CINS, enfoques basados en Kriging y Optimización Escalarizada de Pareto) superan claramente a los algoritmos tradicionales, ya que logran reducciones de hasta el 90 % en el coste computacional en problemas de un solo objetivo y mejoras de hasta el 140 % en la calidad del frente de Pareto en problemas de varios objetivos. Asimismo, se evidencia el riesgo de simplificar en exceso los modelos estructurales: omitir aspectos críticos, como la interacción suelo-estructura o los elementos secundarios (forjados, muros), puede distorsionar el diseño, comprometer la seguridad (por ejemplo, al subestimar la resistencia al colapso) y aumentar los impactos ambientales a largo plazo, debido al deterioro acelerado y a las mayores necesidades de mantenimiento. También se demuestra que, al incorporar la resiliencia como restricción de diseño en lugar de tratarla como un objetivo de optimización, es posible mejorar la robustez frente al colapso progresivo sin perjudicar la sostenibilidad y reducir la carga ambiental del diseño robusto en torno al 11 % al considerar elementos estructurales secundarios.

A nivel de componentes estructurales, la optimización de las vigas de acero soldadas confirmó las ventajas de la hibridación y de las geometrías variables, lo que dio lugar a la tipología Transversely Hybrid Variable Section (THVS), que reduce los costes de fabricación hasta en un 70 % respecto a las vigas I convencionales. Su integración en pórticos compuestos de hormigón armado y elementos THVS proporcionó mejoras adicionales en sostenibilidad, con reducciones del 16 % en emisiones y del 11 % en energía incorporada en las fases iniciales de diseño, y hasta un 30 % en emisiones de ciclo de vida en comparación con los sistemas tradicionales de hormigón armado. La inclusión de forjados y muros estructurales amplificó estos beneficios, reduciendo los impactos del ciclo de vida hasta en un 42 % respecto a configuraciones de pórticos en las que solo el esqueleto trabaja estructuralmente (omitiendo forjados y muros).

En conjunto, esta tesis demuestra que las metodologías de diseño basadas en la optimización, apoyadas en modelos estructurales realistas y en estrategias computacionales avanzadas, permiten concebir edificios que, al mismo tiempo, son más sostenibles y resilientes. Al resaltar las ventajas de las tipologías híbridas y mixtas e integrar la resiliencia sin comprometer la sostenibilidad, la investigación establece un marco claro para el diseño contemporáneo. Además, al enfatizar la optimización a lo largo de todo el ciclo de vida, ofrece una base metodológica sólida para impulsar una nueva generación de edificaciones alineadas con los objetivos globales de sostenibilidad y de acción climática.

Referencias:

  1. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Life-cycle environmental impact optimization of an RC-THVS composite frame for sustainable construction. Engineering Structures, 345, 121461. DOI:10.1016/j.engstruct.2025.121461
  2. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Manufacturing cost optimization of welded steel plate I-girders integrating hybrid construction and tapered geometry. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 140, 1601-1624. DOI:10.1007/s00170-025-16365-2
  3. NEGRÍN, I.; CHAGOYÉN, E.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). An integrated framework for Optimization-based Robust Design to Progressive Collapse of RC skeleton buildings incorporating Soil-Structure Interaction effects. Innovative Infrastructure Solutions, 10:446. DOI:10.1007/s41062-025-02243-z
  4. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Design optimization of a composite typology based on RC columns and THVS girders to reduce economic cost, emissions, and embodied energy of frame building construction. Energy and Buildings, 336:115607. DOI:10.1016/j.enbuild.2025.115607
  5. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Metamodel-assisted design optimization of robust-to-progressive-collapse RC frame buildings considering the impact of floor slabs, infill walls, and SSI implementation. Engineering Structures, 325:119487. DOI:10.1016/j.engstruct.2024.119487
  6. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2024). Optimized Transverse-Longitudinal Hybrid Construction for Sustainable Design of Welded Steel Plate Girders. Advances in Civil Engineering, 2024:5561712. DOI:10.1155/2024/5561712.
  7. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Multi-criteria optimization for sustainability-based design of reinforced concrete frame buildings. Journal of Cleaner Production, 425:139115. DOI:10.1016/j.jclepro.2023.139115
  8. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted meta-heuristic design optimization of reinforced concrete frame structures considering soil-structure interaction. Engineering Structures, 293:116657. DOI:10.1016/j.engstruct.2023.116657
  9. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Design optimization of welded steel plate girders configured as a hybrid structure. Journal of Constructional Steel Research, 211:108131. DOI:10.1016/j.jcsr.2023.108131
  10. TERREROS-BEDOYA, A.; NEGRÍN, I.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V. (2023). Hybrid steel girders: review, advantages and new horizons in research and applications. Journal of Constructional Steel Research, 207:107976. DOI:10.1016/j.jcsr.2023.107976.
  11. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted design optimization in the field of structural engineering: a literature review. Structures, 52:609-631. DOI:10.1016/j.istruc.2023.04.006

 

Europa premia a la UPV por revolucionar el diseño estructural con Inteligencia Artificial

La Universitat Politècnica de València (UPV) ha obtenido un reconocimiento destacado europeo al ganar el premio al mejor proyecto en la categoría «AI for Sustainable Development» de la European Universities Competition on Artificial Intelligence, organizada por la HAW Hamburg.

El trabajo galardonado, desarrollado en el ICITECH por el doctorando Iván Negrín, demuestra cómo la inteligencia artificial puede transformar el diseño estructural para hacerlo más sostenible y resiliente, con reducciones de hasta un 32 % en la huella de carbono respecto a los sistemas convencionales. Este logro posiciona a la UPV como un referente europeo en innovación ética e impacto y reafirma su compromiso con la búsqueda de soluciones frente al cambio climático y al desarrollo insostenible.

El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. La tesis doctoral de Iván la dirigen los profesores Víctor Yepes y Moacir Kripka.

Introducción: El dilema de la construcción moderna.

La industria de la construcción se enfrenta a un reto monumental: edificar las ciudades del futuro sin agotar los recursos del presente. El enorme impacto medioambiental de los materiales y procesos tradicionales, especialmente las emisiones de CO₂, es uno de los problemas más acuciantes de nuestra era.

¿Y si la solución a este problema no radicara en un nuevo material milagroso, sino en una nueva forma de pensar? ¿Y si la inteligencia artificial (IA) pudiera enseñarnos a construir de manera mucho más eficiente y segura?

Esa es precisamente la hazaña que ha logrado un innovador proyecto de la Universitat Politècnica de València (UPV). Su enfoque es tan revolucionario que acaba de ganar un prestigioso premio europeo, lo que demuestra que la IA ya no es una promesa, sino una herramienta tangible para la ingeniería sostenible.

Clave 1: una innovación europea premiada al más alto nivel.

Este no es un proyecto académico cualquiera. La investigación, dirigida por el doctorando Iván Negrín del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) de la UPV, ha recibido el máximo reconocimiento continental.

Inicialmente seleccionado como uno de los diez finalistas, el proyecto tuvo que defenderse en una presentación final ante un jurado de expertos. Tras la deliberación del jurado, el proyecto fue galardonado como el mejor en la categoría «AI for Sustainable Development Projects» de la competición «European Universities Competition on Artificial Intelligence to Promote Sustainable Development and Address Climate Change», organizada por la Universidad de Ciencias Aplicadas de Hamburgo (HAW Hamburg). Este reconocimiento consolida la reputación del proyecto en el ámbito de la innovación europea.

Clave 2: adiós al CO₂: reduce la huella de carbono en más del 30 %.

El resultado más impactante de esta investigación es su capacidad para abordar el principal problema medioambiental del sector de la construcción: las emisiones de carbono. La plataforma de diseño asistido por IA puede reducir la huella de carbono de los edificios de manera significativa.

En concreto, consigue una reducción del 32 % de la huella de carbono en comparación con los sistemas convencionales de hormigón armado, que ya habían sido optimizados. Esta reducción abarca todo el ciclo de vida del edificio, desde la extracción de materiales y la construcción hasta su mantenimiento y su eventual demolición.

En un sector tan difícil de descarbonizar, un avance de esta magnitud, impulsado por un diseño inteligente y no por un nuevo material, supone un cambio de paradigma fundamental para la ingeniería sostenible.

Clave 3: Rompe el mito: más sostenible no significa menos resistente.

Uno de los aspectos más revolucionarios del proyecto es la forma en que resuelve un conflicto histórico en ingeniería: la sostenibilidad frente a la resiliencia. La IA ha superado la barrera que obligaba a elegir entre usar menos material para ser sostenible o más material para ser resistente.

En una primera fase, el modelo optimizó estructuras mixtas de acero y hormigón (denominadas técnicamente RC-THVS) para que fueran altamente sostenibles, aunque con una resiliencia baja. Lejos de detenerse, la IA iteró sobre su propio diseño y, en una evolución posterior (RC-THVS-R), logró una solución altamente sostenible y resiliente frente a eventos extremos.

La metodología desarrollada permite compatibilizar la sostenibilidad y la resiliencia, superando el tradicional conflicto entre ambos objetivos.

Clave 4: Ahorro desde los cimientos. Menos costes, energía y materiales.

Los beneficios de esta IA no solo benefician al planeta, sino también al bolsillo y a la eficiencia del proyecto. La optimización inteligente de las estructuras se traduce en ahorros tangibles y medibles desde las primeras fases de la construcción.

Los datos demuestran un ahorro significativo en múltiples frentes:

  • -16 % de energía incorporada.
  • -6 % de coste económico.
  • – Reducción del 17 % de las cargas transmitidas a columnas y cimentaciones.

Este último punto es clave. Una menor carga en los cimientos no solo supone un ahorro directo de materiales, sino que tiene un efecto cascada en materia de sostenibilidad: al usar menos hormigón, se reduce la cantidad de cemento empleado, uno de los principales generadores de CO₂ a nivel mundial.

Clave 5: un enfoque versátil para las ciudades del futuro (y del presente).

La aplicación de esta metodología no se limita a los grandes edificios de nueva construcción. Su versatilidad la convierte en una herramienta estratégica para el desarrollo urbano integral.

Puede aplicarse a infraestructuras de transporte, como puentes y pasarelas, para minimizar su impacto ambiental. También es fundamental para la rehabilitación de estructuras existentes, ya que permite optimizar su seguridad y reducir las emisiones asociadas a los refuerzos.

Este enfoque se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU, concretamente con los ODS 9 (Industria, innovación e infraestructura), 11 (Ciudades y comunidades sostenibles) y 13 (Acción por el clima).

Conclusión: construyendo un futuro inteligente.

Este proyecto de la UPV demuestra que la inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología futurista para convertirse en una herramienta imprescindible en la ingeniería civil. Ya no se trata de promesas, sino de soluciones prácticas que resuelven problemas reales, medibles y urgentes.

La capacidad de diseñar estructuras más baratas, ecológicas, seguras y resistentes abre un nuevo capítulo en la construcción.

¿Estamos a las puertas de una nueva era en la ingeniería en la que la sostenibilidad y la máxima seguridad ya no son objetivos contrapuestos, sino aliados inseparables gracias a la inteligencia artificial?

En futuros artículos, explicaremos con más detalle el contenido de este proyecto ganador. De momento, os dejo una conversación que lo explica muy bien y un vídeo que resume lo más importante. Espero que os resulte interesante.

Os dejo un documento resumen, por si queréis ampliar la información.

Pincha aquí para descargar

Referencias:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Environmental Life-Cycle Design Optimization of a RC-THVS composite frame for modern building construction. Engineering Structures, 345, 121461. DOI:10.1016/j.engstruct.2025.121461

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Manufacturing cost optimization of welded steel plate I-girders integrating hybrid construction and tapered geometry. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 140, 1601-1624. DOI:10.1007/s00170-025-16365-2

NEGRÍN, I.; CHAGOYÉN, E.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). An integrated framework for Optimization-based Robust Design to Progressive Collapse of RC skeleton buildings incorporating Soil-Structure Interaction effects. Innovative Infrastructure Solutions, 10:446. DOI:10.1007/s41062-025-02243-z

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Design optimization of a composite typology based on RC columns and THVS girders to reduce economic cost, emissions, and embodied energy of frame building construction. Energy and Buildings, 336:115607. DOI:10.1016/j.enbuild.2025.115607

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Metamodel-assisted design optimization of robust-to-progressive-collapse RC frame buildings considering the impact of floor slabs, infill walls, and SSI implementation. Engineering Structures, 325:119487. DOI:10.1016/j.engstruct.2024.119487

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2024). Optimized Transverse-Longitudinal Hybrid Construction for Sustainable Design of Welded Steel Plate Girders. Advances in Civil Engineering, 2024:5561712. DOI:10.1155/2024/5561712.

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Multi-criteria optimization for sustainability-based design of reinforced concrete frame buildings. Journal of Cleaner Production, 425:139115. DOI:10.1016/j.jclepro.2023.139115

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted meta-heuristic design optimization of reinforced concrete frame structures considering soil-structure interaction. Engineering Structures, 293:116657. DOI:10.1016/j.engstruct.2023.116657

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Design optimization of welded steel plate girders configured as a hybrid structure. Journal of Constructional Steel Research, 211:108131. DOI:10.1016/j.jcsr.2023.108131

TERREROS-BEDOYA, A.; NEGRÍN, I.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V. (2023). Hybrid steel girders: review, advantages and new horizons in research and applications. Journal of Constructional Steel Research, 207:107976. DOI:10.1016/j.jcsr.2023.107976.

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted design optimization in the field of structural engineering: a literature review. Structures, 52:609-631. DOI:10.1016/j.istruc.2023.04.006

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

5 lecciones sorprendentes de ingeniería avanzada para construir puentes más sostenibles y económicos

Cuando pensamos en la construcción de grandes infraestructuras, como los puentes, a menudo nos viene a la mente una imagen de fuerza bruta: toneladas de hormigón y acero ensambladas con una precisión monumental. Se trata de una proeza de la ingeniería física, un testimonio de la capacidad humana para dominar los materiales y la geografía.

Sin embargo, detrás de esta fachada de poderío industrial se está produciendo una revolución silenciosa. La inteligencia artificial y los modelos computacionales avanzados, que pueden ejecutar el equivalente a décadas de diseño y pruebas de ingeniería en cuestión de horas, están redefiniendo las reglas del juego. Lejos de ser un mero ejercicio teórico, estas herramientas permiten a los ingenieros diseñar puentes que son no solo más resistentes, sino también sorprendentemente más económicos y respetuosos con el medio ambiente.

Las lecciones que siguen se basan en los hallazgos de una tesis doctoral, defendida por la profesora Lorena Yepes Bellver, innovadora en la optimización de puentes. La tesis obtuvo la máxima calificación de sobresaliente «cum laude». Las lecciones demuestran que el futuro de la construcción no radica únicamente en nuevos materiales milagrosos, sino en la aplicación de una inteligencia que permita aprovechar los ya existentes de forma mucho más eficiente.

De izquierda a derecha: Julián Alcalá, Salvador Ivorra, Lorena Yepes, Tatiana García y Antonio Tomás.

1. El pequeño coste de un gran impacto ecológico: pagar un 1 % más para emitir un 2 % menos de CO₂.

Uno de los principales obstáculos para la adopción de prácticas sostenibles ha sido siempre la creencia de que «ser verde» es significativamente más caro. Sin embargo, la investigación en optimización de puentes revela una realidad mucho más alentadora. Gracias a los diseños perfeccionados mediante metamodelos, es posible lograr reducciones significativas de la huella de carbono con un impacto económico mínimo.

El dato clave del estudio es contundente: «Un modesto aumento de los costes de construcción (menos del 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (más del 2 %)». Este hallazgo demuestra que la sostenibilidad no tiene por qué ser un lujo, sino el resultado de una ingeniería más inteligente.

 

«Esto demuestra que el diseño de puentes sostenibles puede ser económicamente viable».

Esta lección es fundamental, ya que pone fin a una falsa dicotomía entre la economía y la ecología. Demuestra que no es necesario elegir entre un puente asequible y otro respetuoso con el medio ambiente. Gracias a las decisiones de diseño inteligentes, guiadas por la optimización avanzada, es posible alcanzar ambos objetivos simultáneamente, de modo que la sostenibilidad se convierte en una ventaja competitiva y no en una carga.

2. La paradoja de los materiales: añadir más componentes para reducir el consumo global.

La lógica convencional nos diría que, para construir de forma más sostenible, el objetivo debería ser reducir la cantidad total de materiales utilizados. Menos hormigón, menos acero, menos de todo. Sin embargo, uno de los hallazgos más sorprendentes de la tesis es una paradoja que desafía esta idea tan simple.

El diseño óptimo y más sostenible aumenta, de hecho, la cantidad de uno de sus componentes: la armadura pasiva (el acero de refuerzo convencional). A primera vista, esto parece contradictorio: ¿cómo puede ser más ecológico añadir más material?

La explicación se debe a un enfoque sistémico. Este aumento estratégico y calculado del refuerzo pasivo permite reducir considerablemente el consumo de otros dos materiales clave: el hormigón y la armadura activa (el acero de pretensado). La producción de estos materiales, especialmente la del cemento y del acero de alta resistencia, es intensiva en energía y, por tanto, genera numerosas emisiones de CO₂. En esencia, se sacrifica una pequeña cantidad de un material de menor impacto para ahorrar una cantidad mucho mayor de materiales de alto impacto.

Este enfoque, que podría describirse como «sacrificar una pieza para ganar el juego», es un ejemplo perfecto de cómo la optimización avanzada supera las reglas simplistas de reducción. En lugar de aplicar un recorte general, se analiza el sistema en su conjunto y se determina el equilibrio más eficiente. Este equilibrio inteligente de materiales solo es posible si se afina otro factor clave: la geometría de la estructura.

Retos en la optimización de puentes con metamodelos

3. Más esbelto es mejor: el secreto de la «delgadez» estructural para la sostenibilidad.

En el ámbito de la ingeniería de puentes, el concepto de «esbeltez» es fundamental. En términos sencillos, se refiere a la relación entre el canto de la losa y la luz que debe cubrir. Una mayor esbeltez implica un diseño estructural, en palabras comunes, más «delgado» o «fino».

La investigación revela un hallazgo crucial: los diseños que son óptimos tanto en términos de emisiones de CO₂ como de energía incorporada se logran con relaciones de esbeltez altas, concretamente de entre 1/30 y 1/28. En otras palabras, los puentes más sostenibles son también los más delgados y se complementan con hormigones óptimos situados entre 35 y 40 MPa de resistencia característica.

¿Por qué es esto tan beneficioso? Un diseño más esbelto requiere, inherentemente, una menor cantidad de materiales, principalmente de hormigón. Lo realmente notable es cómo se consigue. Los métodos tradicionales suelen basarse en reglas generales y márgenes de seguridad amplios, mientras que la optimización computacional permite a los ingenieros explorar miles, e incluso millones, de variaciones para acercarse al límite físico de la eficiencia sin sacrificar la seguridad. El resultado es una elegancia estructural casi contraintuitiva: puentes que alcanzan su fuerza no a través de la masa bruta, sino mediante una delgadez inteligentemente calculada, donde la sostenibilidad es una consecuencia natural de la eficiencia.

4. La optimización inteligente genera ahorros reales: una reducción de costes de hasta un 6,5 %.

Más allá de los beneficios medioambientales, la aplicación de estas técnicas de optimización tiene un impacto económico directo y medible. El diseño de infraestructuras deja de ser un arte basado únicamente en la experiencia para convertirse en una ciencia precisa que busca la máxima eficiencia económica.

El resultado principal del estudio sobre la optimización de costes es claro: el uso de modelos sustitutos (metamodelos Kriging) guiados por algoritmos heurísticos, como el recocido simulado, logró una reducción de costes del 6,54 % en comparación con un diseño de referencia.

Estos ahorros no son teóricos, sino que provienen directamente de la reducción de materiales. En concreto, se consiguió una disminución del 14,8 % en el uso de hormigón y del 11,25 % en el acero activo (pretensado). Es crucial destacar que estas reducciones se consiguieron sin afectar a la integridad estructural ni a la capacidad de servicio del puente. No se trata de sacrificar la calidad por el precio, sino de diseñar de manera más inteligente. Esta metodología convierte la optimización del diseño en una tarea académica en una herramienta práctica y altamente eficaz para la gestión económica de grandes proyectos de ingeniería civil.

5. No todos los cerebros artificiales piensan igual; la clave está en elegir el modelo computacional adecuado.

Una de las lecciones más importantes de esta investigación es que no basta con aplicar «inteligencia artificial» de forma genérica. El éxito de la optimización depende de elegir la herramienta computacional adecuada para cada tarea específica.

La tesis comparó dos potentes metamodelos: las redes neuronales artificiales (RNA) y los modelos de Kriging. Se descubrió una diferencia crucial en su rendimiento: si bien las RNA ofrecían predicciones absolutas más precisas sobre el comportamiento de un diseño concreto, el modelo de Kriging demostró ser mucho más eficaz para identificar los «óptimos locales», es decir, las zonas del mapa de diseño donde se encontraban las mejores soluciones.

Esto revela una capa más profunda de la optimización inteligente. Un modelo puede ser excelente para predecir un resultado (RNA), mientras que otro es más eficaz para guiar la búsqueda del mejor resultado posible (Kriging). No se trata solo de utilizar IA, sino de comprender qué «tipo de pensamiento» artificial es el más adecuado para cada fase del problema: predecir frente a optimizar. La verdadera maestría de la ingeniería moderna consiste en saber elegir las herramientas adecuadas para cada fase del problema.

Conclusión: la nueva frontera del diseño de infraestructuras.

La construcción de nuestras infraestructuras entra en una nueva era. La combinación de la ingeniería estructural clásica con el poder de los modelos computacionales avanzados, como el metamodelado Kriging y las redes neuronales artificiales, está abriendo una nueva frontera en la que la eficiencia y la sostenibilidad no son objetivos opcionales, sino resultados intrínsecos de un buen diseño.

Como hemos visto, los grandes avances no siempre provienen de materiales revolucionarios. A menudo, los «secretos» mejor guardados residen en la optimización inteligente de los diseños y materiales que ya conocemos. Obtener un mayor beneficio ecológico pagando menos, utilizar estratégicamente más de un material para reducir el consumo global o diseñar estructuras más esbeltas y elegantes son lecciones que van más allá de la construcción de puentes.

Nos dejan con una pregunta final que invita a la reflexión: si podemos lograr esto con los puentes, ¿qué otras áreas de la construcción y la industria están esperando a ser reinventadas por el poder de la optimización inteligente?

Os dejo un audio en el que se discuten las ideas de la tesis doctoral. Espero que os guste.

Y en este vídeo, tenemos resumidas las ideas principales de esta tesis.

Referencias:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591

VILLALBA, P.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). A Hybrid Fuzzy DEMATEL–DANP–TOPSIS Framework for Life Cycle-Based Sustainable Retrofit Decision-Making in Seismic RC Structures. Mathematics, 13(16), 2649. DOI:10.3390/math13162649

ZHOU, Z.; WANG, Y.J.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent monitoring of loess landslides and research on multi-factor coupling damage. Geomechanics for Energy and the Environment, 42:100692. DOI:10.1016/j.gete.2025.100692

ZHOU, Z.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Study on the failure mechanism of deep foundation pit of high-rise building: comprehensive test and microstructure coupling. Buildings, 15(8), 1270. DOI:10.3390/buildings15081270

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridges. Infrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.

BLIGHT, T.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. Plos One, 20(2): e0315426. DOI:10.1371/journal.pone.0315426

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J. Social Life Cycle Assessment of Railway Track Substructure Alternatives. J. Clean. Prod. 2024, 450, 142008.

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Artificial neural network and Kriging surrogate model for embodied energy optimization of prestressed slab bridges. Sustainability, 16(19), 8450. DOI:10.3390/su16198450

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Embodied energy optimization of prestressed concrete road flyovers by a two-phase Kriging surrogate model. Materials, 16(20); 6767. DOI:10.3390/ma16206767

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). CO₂-optimization of post-tensioned concrete slab-bridge decks using surrogate modeling. Materials, 15(14):4776. DOI:10.3390/ma15144776

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

Vigas de acero: 4 claves de las nuevas estructuras que están revolucionando la construcción.

Figura 1. a) caso básico en 3D; b) sección transversal con algunas variables geométricas; c) viga de canto variable con 4 puntos de transición

Acabamos de publicar un artículo en la revista indexada JCR The International Journal of Advanced Manufacturing Technology (2025), que presenta una metodología de optimización metaheurística para minimizar el coste de fabricación de las vigas I de placa de acero soldada. El estudio se centra en el desarrollo de tipologías más eficientes, como las vigas híbridas transversales de sección variable (THVS), que optimizan simultáneamente la geometría y la distribución del material en los planos transversal y longitudinal. La función objetivo tiene en cuenta no solo el coste de los materiales, sino también siete actividades clave de producción (soldadura, corte, pintura, etc.) y los diseños cumplen las especificaciones del Eurocódigo 3. Los principales resultados indican que la optimización del material es más importante para las vigas de tramos cortos, mientras que la optimización geométrica lo es más para las vigas de tramos largos. En última instancia, el artículo valida el enfoque propuesto mediante un caso de estudio, que demuestra que los elementos THVS pueden reducir los costes hasta en un 70 % en comparación con los diseños tradicionales.

La investigación se enmarca en el proyecto RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. A continuación, se presenta un resumen del trabajo y de la información de contexto.

Como futuro profesional, ¿te has preguntado alguna vez si los perfiles de acero que eliges son realmente la mejor opción? En el diseño estructural, es habitual utilizar perfiles estándar (como los «IPE») por su simplicidad y disponibilidad. Aunque son prácticos, estos perfiles de sección constante a menudo resultan ineficientes, ya que utilizan más material del necesario y generan mayores costes.

El sector de la construcción se enfrenta a una encrucijada: la necesidad de crear estructuras eficientes y la obligación de reducir su enorme consumo de recursos. En este dilema, las vigas de acero son un elemento fundamental. Pero ¿son los diseños tradicionales la opción más eficiente o existen alternativas mejores? Un estudio reciente revela hallazgos sorprendentes que desafían las convenciones del diseño estructural. La respuesta se encuentra en cuatro claves contrarias a la lógica que demuestran cómo optimizar de forma inteligente el material y la geometría puede reducir los costes de fabricación hasta en un 70 %.

1. Material frente a la geometría: la regla inesperada que depende de la distancia.

El primer descubrimiento clave del estudio es que la estrategia óptima para reducir costes depende fundamentalmente de la longitud de la viga (vano). Este hallazgo desafía el enfoque de «talla única» y da lugar a dos conclusiones interesantes:

  • Para vigas cortas (por ejemplo, de 6 metros, una medida habitual en edificios), la optimización del material resulta más eficaz. El uso de aceros de diferentes resistencias para las alas y el alma permite obtener mayores ahorros que con la modificación de la geometría.
  • En el caso de las vigas largas (por ejemplo, de 14 o 20 metros, comunes en puentes), la optimización geométrica se convierte en el factor dominante. La estrategia más decisiva para el ahorro es crear vigas de sección variable.

 

El principio de ingeniería subyacente es el momento flector. En las vigas largas, la diferencia de esfuerzos entre el centro (donde el momento es máximo) y los apoyos (donde el momento es nulo) es considerable. Adaptar el canto de la viga a esta variación permite ahorrar material de manera significativa en las zonas donde no es necesario. En las vigas cortas, el momento flector es más uniforme, por lo que el ahorro de material al variar la geometría es mínimo y no compensa el coste adicional de fabricación (cortes y soldaduras complejas).

2. La campeona del ahorro: la viga híbrida de sección variable (THVS).

La solución más rentable identificada en el estudio es la viga «híbrida transversal con sección variable» (THVS). Este diseño combina de forma inteligente las dos estrategias de optimización:

  1. Estructura híbrida: utiliza acero de alta resistencia para las alas, que, al estar más alejadas del eje neutro, soportan la mayor parte de las tensiones de flexión. Para el alma, que se encarga principalmente de los esfuerzos cortantes, se emplea un acero más económico y de menor resistencia.
  2. Geometría variable: su altura no es constante, sino que se adapta a la distribución de esfuerzos. Es más alta cerca del centro, donde el momento flector es máximo, y disminuye hacia los apoyos.

El dato más impactante del estudio es que los elementos THVS pueden reducir los costes de fabricación hasta un 70 % en comparación con los diseños tradicionales de vigas de acero de canto constante.

3. El coste real no es solo el peso: una mirada a la fabricación.

Uno de los puntos fuertes de la investigación es que se centra en el coste total de fabricación, en lugar de limitarse al peso o al coste del material. El estudio incluyó siete actividades clave de producción en su modelo de costes:

  • Montaje en obra/Izado.
  • Pintura.
  • Soldadura.
  • Granallado.
  • Corte.
  • Aserrado.
  • Transporte.

Este enfoque holístico es crucial, ya que alinea el diseño estructural con la realidad de la producción industrial. Es precisamente este análisis de costes integral el que permite al estudio concluir que, en el caso de las vigas largas, el ahorro de material de una viga THVS compensa con creces la mayor complejidad de fabricación, algo que no revelaría un análisis de peso sencillo.

4. De la teoría a la práctica: una metodología para el diseño.

La investigación no se limita a la teoría, sino que ofrece una metodología de diseño con directrices aplicables para que los ingenieros puedan implementar estas soluciones. El estudio establece parámetros prácticos sobre:

  • Relaciones óptimas entre el canto y la luz de la viga.
  • Ángulos de achaflanado ideales.
  • Posiciones óptimas para las transiciones de sección.
  • Combinaciones de tipos de acero recomendadas.

Conscientes de que la innovación teórica debe enfrentarse a la realidad industrial, los propios autores moderan el optimismo mediante una evaluación pragmática de los próximos pasos.

«Los elementos THVS pueden reducir los costes hasta en un 70 % en comparación con los diseños tradicionales. No obstante, para aprovechar plenamente el potencial de estos diseños, deben abordarse los desafíos relacionados con la disponibilidad de materiales, la complejidad de la fabricación y los riesgos de pandeo local».

Conclusión: ¿Estamos listos para construir de forma diferente?

La idea central es clara: optimizar simultáneamente la geometría y el material de las vigas de acero, especialmente en los diseños THVS, permite ahorrar recursos y dinero de forma sin precedentes. Esta investigación establece una base teórica y una metodología de diseño que abren la puerta a una nueva era de eficiencia estructural. Con ahorros potenciales de hasta el 70 % demostrados, la pregunta para la industria no es si merece la pena, sino cómo superar los desafíos de fabricación, la disponibilidad de materiales y la actualización de normativas para convertir este potencial en una nueva realidad constructiva.

En este vídeo, se resumen las ideas fundamentales de este artículo, explicadas de forma sencilla.

Referencia:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Manufacturing cost optimization of welded steel plate I-girders integrating hybrid construction and tapered geometry. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 140, 1601-1624. DOI:10.1007/s00170-025-16365-2

Os dejo el artículo completo para su descarga, ya que está publicado en abierto.

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5 ideas reveladoras sobre la vida secreta de nuestros edificios y puentes (y por qué debería importarte).

Colapso de una torre de viviendas en Ronan Point (Reino Unido). By Derek Voller, CC BY-SA 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=59931718

Cada día cruzamos puentes y entramos en edificios con una confianza casi absoluta en su solidez. Damos por hecho que el hormigón y el acero que nos rodean son permanentes. Sin embargo, la realidad es que estas estructuras, al igual que cualquier otra cosa, envejecen, se desgastan y están expuestas a amenazas constantes. Esta degradación no es un problema lejano, sino una realidad silenciosa que ya está aquí. Se trata, como ya he comentado algunas veces, de una verdadera «crisis de las infraestructuras». De eso nos estamos ocupando en el proyecto de investigación RESIFIFE, del cual soy investigador principal.

Para comprender la magnitud del desafío, basta con echar un vistazo a las cifras. Según el informe de la Sociedad Americana de Ingenieros Civiles (ASCE) de 2021, casi el 42 % de todos los puentes de Estados Unidos tienen más de 50 años y un preocupante 7,5 % se consideran «estructuralmente deficientes». A nivel mundial, el panorama es igualmente preocupante. El Foro Económico Mundial estima que la brecha de inversión en infraestructuras podría alcanzar los 18 billones de dólares para el año 2040.

No se trata solo de un problema para ingenieros y gobiernos. Afecta a nuestra seguridad, a nuestra economía y a nuestro futuro. Por eso, hemos recopilado la investigación más reciente para compartir cinco de las ideas más reveladoras que los expertos están debatiendo sobre la gestión del ciclo de vida de nuestra infraestructura.

Los dos «enemigos» al que se enfrentan nuestras estructuras

La degradación de un edificio o un puente no es un proceso único. Para los ingenieros, el primer paso es siempre realizar un diagnóstico correcto. En este caso, hay dos tipos muy diferentes:

  • La degradación progresiva: piense en ella como un desgaste lento y constante. Se trata del «deterioro ambiental», por ejemplo, la corrosión del acero causada por la sal en el aire o la fatiga del material tras soportar cargas durante décadas. Es un enemigo paciente que debilita la estructura poco a poco a lo largo de toda su vida útil.
  • La degradación instantánea: son los impactos repentinos y violentos. Se trata de «eventos extremos», como terremotos, inundaciones o incluso desastres provocados por el ser humano. A diferencia de la degradación progresiva, un solo evento de este tipo puede reducir drásticamente el rendimiento de una estructura en cuestión de minutos.

Comprender esta diferencia es crucial, ya que no se puede utilizar la misma estrategia para reparar una grieta por fatiga que para recuperar una estructura después de un terremoto.

La caja de herramientas de los ingenieros: mantenimiento frente a reparación

Frente a estos dos enemigos, la ingeniería no lucha con las manos vacías. Cuenta con una caja de herramientas específica para cada amenaza, con dos categorías principales de soluciones o «mecanismos de intervención».

  • Mantenimiento: son acciones planificadas para combatir la degradación progresiva. Piense en ellas como la medicina preventiva. Estas «intervenciones preventivas o esenciales» incluyen tareas como reparar grietas, aplicar una nueva capa de pintura protectora o reemplazar componentes estructurales antes de que fallen. El objetivo es frenar el desgaste natural.
  • Reparación: son las acciones que se llevan a cabo en respuesta a la degradación instantánea. Pueden ser «preventivas», como reforzar una estructura (retrofit) para que resista mejor un futuro terremoto, o «correctivas», como las labores de recuperación para devolver la funcionalidad lo antes posible.

Este enfoque de «ciclo de vida» supone un cambio fundamental. En lugar de esperar a que algo se rompa para repararlo, los ingenieros modernos planifican, predicen e intervienen a lo largo de toda la vida útil de la estructura para garantizar su rendimiento a largo plazo.

Más allá de la seguridad: las cuatro formas de medir el «éxito» de una estructura

Es aquí donde el campo se ha vuelto realmente fascinante. La forma de evaluar el «éxito» de una estructura ha evolucionado desde una pregunta sencilla de «¿se ha caído o no?» basta un cuadro de mando sofisticado con cuatro indicadores clave. Para entenderlo mejor, podemos pensar en cómo se evalúa a un atleta profesional:

  • Fiabilidad (reliability): esta es la base. ¿Puede el atleta aguantar el esfuerzo de un partido sin lesionarse? Mide la probabilidad de que una estructura no falle en las condiciones para las que fue diseñada.
  • Riesgo (risk): este indicador va un paso más allá. Si el atleta se lesiona, ¿qué consecuencias tiene para el equipo? ¿Se pierde un partido clave o la final del campeonato? El riesgo tiene en cuenta las consecuencias de un fallo: sociales, económicas y medioambientales.
  • Resiliencia (resilience): este es un concepto más nuevo y crucial. En caso de lesión, ¿cuánto tiempo tardará el atleta en recuperarse y volver a jugar al máximo nivel? Mide la capacidad de una estructura para prepararse, adaptarse y, sobre todo, recuperarse de manera rápida y eficiente tras un evento extremo.
  • Sostenibilidad (sustainability): esta es la visión a largo plazo. ¿Está el atleta gestionando su carrera para poder jugar durante muchos años o se quemará en dos temporadas? La sostenibilidad integra los aspectos sociales, económicos y medioambientales para garantizar que las decisiones de hoy no afecten a las generaciones futuras.

Este cambio de enfoque para evaluar las consecuencias supone una revolución en el campo. Los expertos señalan un cambio de mentalidad fundamental: ya no basta con medir el rendimiento en términos técnicos. Ahora se centran en las consecuencias en el mundo real (sociales, económicas y ambientales), ya que estas ofrecen una visión mucho más fiel y significativa de lo que realmente está en juego.

 

La carrera contra el tiempo: por qué este campo está investigando ahora

El interés por modelar y gestionar el ciclo de vida de las estructuras no es solo una curiosidad académica, sino una respuesta directa a una necesidad global cada vez más acuciante. Un análisis de la investigación científica en este campo revela una clara «tendencia ascendente».

El número de artículos publicados sobre este tema ha crecido constantemente, pero se observa un «incremento importante» a partir de 2015. Este auge de la investigación no es académico, sino una respuesta directa a las alarmantes cifras que vimos al principio. La comunidad mundial de ingenieros está en una carrera contra el tiempo para evitar que ese déficit de 18 billones (18·1012) de dólares se traduzca en fallos catastróficos.

El futuro es inteligente: De la reparación a la predicción

Para gestionar esta complejidad, la ingeniería está recurriendo a herramientas cada vez más avanzadas que van más allá del cálculo tradicional. El objetivo es pasar de un enfoque reactivo a otro predictivo y optimizado. Es como pasar de ir al médico solo cuando tienes un dolor insoportable a llevar un reloj inteligente que monitoriza tu salud las 24 horas del día y te avisa de un problema antes incluso de que lo notes.

Entre las metodologías más destacadas se encuentran:

  • Optimización: algoritmos que ayudan a decidir cuál es la mejor estrategia de mantenimiento (cuándo, dónde y cómo intervenir) para obtener el máximo beneficio con recursos limitados.
  • Modelos de Markov: herramientas estadísticas que funcionan como un pronóstico del tiempo para las estructuras, ya que predicen su estado futuro basándose en su condición actual.
  • Inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y aprendizaje profundo: estas tecnologías permiten analizar grandes cantidades de datos (de sensores, inspecciones, etc.) para predecir fallos, identificar patrones invisibles al ojo humano y optimizar la gestión del ciclo de vida a una escala nunca antes vista.

Este cambio de paradigma significa que, en el futuro, las decisiones sobre cuándo reparar un puente o reforzar un edificio se tomarán con la ayuda de datos y algoritmos complejos que pueden prever el futuro de la estructura.

Conclusión: pensar en el mañana, hoy

Gestionar la salud de nuestra infraestructura es un desafío continuo, complejo y vital. Ya no basta con construir estructuras impresionantes; es fundamental adoptar una mentalidad de «ciclo de vida» que nos obligue a evaluar, intervenir y planificar constantemente pensando en el futuro. Solo así podremos garantizar que los edificios y puentes que usamos cada día no solo sean fiables, sino también resilientes ante los imprevistos y sostenibles para las próximas generaciones.

La próxima vez que cruces un puente, no pienses solo en dónde te lleva. Pregúntate cuál es su historia invisible en su lucha contra el paso del tiempo y si, como sociedad, estamos invirtiendo no solo para construir, sino también para perdurar.

Os dejo un vídeo que os puede servir de guía.

Referencias:

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La interacción suelo–estructura como factor decisivo en el diseño optimizado y robusto frente al colapso progresivo de edificios de hormigón armado

Acaban de publicarnos un artículo en Innovative Infrastructure Solutions, revista indexada en el JCR. El artículo presenta un marco de optimización estructural para edificios con pórticos de hormigón armado que integra la resistencia frente al colapso progresivo y la interacción suelo-estructura con el objetivo de conseguir diseños seguros, sostenibles y realistas. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. A continuación se recoge un resumen sintético del trabajo.

En los últimos años, la optimización matemática se ha convertido en una herramienta muy valiosa para la ingeniería. Lejos de ser un mero ejercicio teórico, se ha comprobado que permite diseñar estructuras más eficientes, con menos consumo de materiales, costes e impacto medioambiental. Sin embargo, hasta ahora, un aspecto importante había quedado fuera de estos procesos de optimización: la seguridad frente al colapso progresivo, un fenómeno en el que el fallo localizado de un elemento estructural provoca una reacción en cadena que puede ocasionar el derrumbe total del edificio.

Este tipo de situaciones no son meramente hipotéticas: explosiones accidentales, impactos de vehículos, errores de ejecución e incluso actos intencionados han provocado a lo largo de la historia fallos de este tipo, con consecuencias devastadoras en términos humanos y económicos. Por este motivo, organismos como la General Services Administration (GSA) y el Departamento de Defensa (DoD) de EE. UU. han desarrollado directrices específicas para incorporar criterios de robustez frente al colapso progresivo en el diseño estructural.

La principal aportación de este trabajo es la propuesta de un marco computacional integrado denominado Optimization-based Robust Design to Progressive Collapse (ObRDPC), que combina tres elementos fundamentales:

  1. Optimización estructural mediante algoritmos heurísticos.

  2. Diseño robusto frente a colapso progresivo, aplicado desde el inicio del proceso de cálculo con el método del Alternate Path.

  3. Consideración de la interacción suelo–estructura (SSI), aspecto habitualmente ignorado, pero que modifica de forma notable la respuesta real de un edificio.

La metodología desarrollada no se limita a verificar a posteriori si una estructura cumple los requisitos de robustez, sino que integra estas exigencias como restricciones en el propio proceso de optimización. Así, el algoritmo no solo busca minimizar un objetivo (en este caso, las emisiones de CO₂ asociadas a la construcción), sino que también garantiza la seguridad frente a escenarios de fallo.

Para validar la propuesta, se estudiaron cinco casos de edificios de pórticos de hormigón armado tridimensionales con distintas combinaciones de número de plantas (de cuatro a seis) y longitudes de vano (cuatro, seis y ocho metros). A cada edificio se le aplicaron dos escenarios de daño: la eliminación de una columna de esquina y la eliminación de una columna exterior. Estos escenarios, definidos en la guía GSA, simulan situaciones críticas y permiten evaluar la capacidad de la estructura para redistribuir las cargas y evitar un colapso en cadena.

El marco ObRDPC integra un proceso automatizado en el que el modelado estructural se realiza con SAP2000, enlazado con rutinas programadas en MATLAB. Además, se tiene en cuenta el diseño constructivo de cimentaciones mediante zapatas aisladas, que se modelan como losas apoyadas sobre un suelo con comportamiento elástico. En este punto, la SSI es fundamental, ya que los asientos diferenciales de la cimentación generan esfuerzos adicionales en pilares y vigas, lo que modifica la redistribución de cargas en caso de fallo. El estudio muestra que ignorar este efecto puede dar lugar a errores de hasta el 24 % en el dimensionamiento de la superestructura tras la pérdida de un pilar, lo que se traduce en diseños potencialmente inseguros o, por el contrario, sobredimensionados y poco sostenibles.

Los resultados más destacados se pueden resumir así:

  • Influencia de la altura del edificio: a medida que aumenta el número de plantas, la estructura gana en robustez. Esto se debe a la redundancia estructural y a la existencia de múltiples caminos alternativos para la redistribución de cargas (efecto de pórtico global, mecanismos tipo Vierendeel, etc.). En consecuencia, los edificios de mayor altura presentan una menor diferencia entre un diseño convencional y otro robusto frente al colapso progresivo.

  • Influencia de la luz de vano: a diferencia de lo que ocurre con la altura, un mayor aumento de la luz compromete la robustez. En vanos de 8 metros, el impacto ambiental de un diseño robusto frente al colapso progresivo aumenta en más de un 50 %. La razón es doble: por un lado, las vigas deben absorber momentos flectores mucho mayores cuando desaparece un apoyo y, por otro, disminuye la redundancia estructural al haber menos pilares por unidad de superficie.

  • Estrategias de redistribución de cargas: los mecanismos estructurales varían según el elemento. En las vigas, la optimización conduce a secciones más profundas y a un incremento del refuerzo superior de hasta el 35 % en zonas críticas. En los pilares, tienden a utilizarse secciones más robustas y hormigones de mayor resistencia (hasta 40 MPa) para controlar las solicitaciones combinadas de axiles y flectores. Las cimentaciones, por su parte, tienden a tener geometrías más cuadradas, lo que mejora su respuesta frente a asientos diferenciales.

  • Impacto ambiental y sostenibilidad: en edificios con vanos moderados (4 m), el sobrecoste ambiental de diseñar frente a un colapso progresivo es inferior al 8 %, una cifra razonable para garantizar una mayor seguridad. Sin embargo, en estructuras con vanos grandes, el impacto es muy significativo, por lo que es necesario reflexionar sobre las limitaciones geométricas de ciertos proyectos si se pretende compatibilizar sostenibilidad y robustez.

El valor práctico de esta investigación es indudable. Frente a los métodos tradicionales basados en el ensayo y el error y en hipótesis de apoyo rígido, la propuesta permite automatizar el proceso de diseño e integrar la seguridad y la sostenibilidad desde el principio. Para los ingenieros y proyectistas, esto supone una herramienta que evita tanto el riesgo de subdiseño (estructuras inseguras) como el de sobrediseño (estructuras innecesariamente pesadas y contaminantes).

En definitiva, este trabajo supone un avance hacia una ingeniería estructural más integral, ya que no solo se trata de optimizar costes o reducir emisiones, sino también de garantizar la resiliencia de nuestras construcciones frente a eventos extremos. La integración de la interacción suelo-estructura añade, además, un realismo que acerca la investigación a la práctica profesional. En el futuro, esta metodología podría extenderse a otros sistemas estructurales, como marcos metálicos, estructuras mixtas o rascacielos, lo que supondría un horizonte prometedor para la construcción de infraestructuras seguras, sostenibles y duraderas.

Referencia:

NEGRÍN, I.; CHAGOYÉN, E.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). An integrated framework for Optimization-based Robust Design to Progressive Collapse of RC skeleton buildings incorporating Soil-Structure Interaction effects. Innovative Infrastructure Solutions, 10:446. DOI:10.1007/s41062-025-02243-z

Os dejo el artículo para que lo descarguéis, ya que está publicado en abierto.

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El hormigón frente al mar: cómo alargar la vida de los edificios costeros

A continuación, os paso el contenido de una nota de prensa que ha lanzado la UPV sobre uno de nuestros trabajos de investigación relacionados con el proyecto RESILIFE.

Este trabajo se ha publicado en una de las revistas de mayor impacto científico, dentro del primer decil del JCR: Environmental Impact Assessment Review.

También os dejo enlaces a la noticia. Espero que os resulte interesante.

 

La UPV desarrolla una metodología pionera que combina economía, medioambiente y sociedad para decidir cómo construir y mantener de forma sostenible en entornos marinos.

Por las mañanas, cuando la brisa marina llega a las playas gaditanas, también transporta consigo algo menos poético que el aroma del mar: partículas de sal. Estas sales, cargadas de cloruros, penetran en los materiales de los edificios y aceleran la corrosión del hormigón armado. El resultado es un problema silencioso, pero de gran magnitud: estructuras que se deterioran antes de tiempo, con costes de reparación muy elevados y, en algunos casos, con riesgos para la seguridad.

Un equipo de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha desarrollado una herramienta que podría cambiar la forma en la que se planifican las construcciones en la costa. Su investigación, publicada en la revista internacional Environmental Impact Assessment Review, propone un método novedoso que integra tres dimensiones de la sostenibilidad:

  • la económica (cuánto cuesta construir y mantener),
  • la ambiental (qué huella deja en términos de emisiones y recursos),
  • y la social (cómo afecta a trabajadores, vecinos y usuarios).

En palabras de Antonio J. Sánchez-Garrido, autor principal del trabajo: “No basta con calcular cuántos años puede durar un material; hay que considerar también qué impacto tendrá sobre la comunidad, sobre el medio ambiente y sobre el bolsillo de quienes deben mantenerlo”.

Un edificio piloto frente al mar

Para aterrizar su modelo, los investigadores eligieron un caso muy concreto: un hotel situado en primera línea de playa en Sancti Petri (Cádiz). A partir de ahí simularon doce alternativas constructivas distintas, desde cementos especiales hasta recubrimientos protectores o cambios en el tipo de acero de las armaduras.

A cada una de estas alternativas le aplicaron modelos matemáticos de predicción del deterioro y un sistema de decisión multicriterio (FUCOM–TOPSIS) que permite ordenar las opciones en función de su sostenibilidad. El horizonte temporal fue de 100 años, lo que ofrece una visión a largo plazo del ciclo de vida del edificio.

El resultado: una especie de “hoja de ruta” que indica qué material conviene utilizar y cada cuánto tiempo hay que intervenir para alargar la vida útil de la construcción.

Resultados que desmontan intuiciones

Uno de los hallazgos más llamativos es que las soluciones más duraderas no son necesariamente las más sostenibles. El acero inoxidable, por ejemplo, puede resistir más de un siglo sin apenas corrosión. Sin embargo, su elevado coste económico y el fuerte impacto ambiental asociado a su producción lo convierten en una opción menos recomendable si se busca un equilibrio global.

En cambio, alternativas como el cemento resistente a sulfatos (SRC) se posicionan como las más equilibradas: ofrecen buena durabilidad, costes razonables y un impacto ambiental moderado. Según el estudio, con esta solución bastaría con intervenir aproximadamente cada 53 años, lo que supone un gran ahorro económico y logístico.

Otros materiales, como las mezclas con humo de sílice o los tratamientos hidrofóbicos, también obtienen puntuaciones muy competitivas, alargando la vida útil de la estructura y reduciendo la necesidad de reparaciones frecuentes.

Más allá del cálculo técnico

El valor añadido del trabajo radica en su enfoque integral. Hasta ahora, muchas decisiones en construcción se han basado en criterios parciales: el coste inmediato, la resistencia mecánica o la facilidad de ejecución. La propuesta de la UPV va más allá al incluir también los efectos sociales: desde la generación de empleo en la fase de construcción y mantenimiento, hasta las molestias que las obras provocan en vecinos, turistas o trabajadores.

“Un hotel en primera línea de playa no puede permitirse cerrar cada pocos años para reparaciones. Reducir la frecuencia y la duración de las obras no solo ahorra dinero, sino que mejora la experiencia de quienes viven o disfrutan de esos espacios”, explica Víctor Yepes, coautor del estudio e investigador del Instituto ICITECH de la UPV.

Aplicaciones prácticas y futuro

Las aplicaciones de esta metodología son numerosas. Puede ayudar a promotores inmobiliarios a elegir materiales más sostenibles, a administraciones públicas a incluir métricas objetivas en sus licitaciones de obra, y a ingenieros y arquitectos a planificar proyectos con una visión a largo plazo.

Además, se trata de un modelo replicable y transparente, lo que significa que puede adaptarse a diferentes contextos: desde viviendas costeras hasta paseos marítimos, puentes o incluso puertos.

El equipo de la UPV ya trabaja en los siguientes pasos: incorporar inteligencia artificial y modelos probabilísticos para mejorar las predicciones, y validar la metodología en proyectos reales a gran escala, que permitan trasladar este conocimiento directamente al sector.

Un cambio de paradigma

En un momento en que Europa avanza hacia la neutralidad climática y exige a la construcción estándares más estrictos de sostenibilidad, este tipo de investigaciones se vuelven cruciales. No se trata solo de ahorrar dinero o prolongar la vida de los edificios, sino de repensar la relación entre infraestructuras, medio ambiente y sociedad.

La sal del mar seguirá siendo una amenaza para las estructuras costeras, pero gracias a esta metodología, los edificios podrán resistir mejor el paso del tiempo. Y, sobre todo, podrán hacerlo de manera más respetuosa con el planeta y con las personas que los habitan.

Referencia:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2026). Optimizing reactive maintenance intervals for the sustainable rehabilitation of chloride-exposed coastal buildings with MMC-based concrete structure. Environmental Impact Assessment Review, 116, 108110. DOI:10.1016/j.eiar.2025.108110

Esta investigación ha tenido repercusión en la prensa escrita. Aquí tenéis algunos enlaces:

https://cadenaser.com/comunitat-valenciana/2025/08/24/la-upv-propone-como-hacer-mas-duraderos-los-edificios-junto-al-mar-radio-valencia/

https://www.larazon.es/comunidad-valenciana/upv-crea-herramienta-que-ayuda-alargar-vida-util-edificios-situados-junto-mar_2025082468aad195fb354e4b3d1cad77.html

https://valenciaplaza.com/arquitectura-patrimonio-valencia-comunitat-valenciana/la-upv-crea-una-herramienta-que-ayuda-a-alargar-la-vida-util-de-los-edificios-situados-junto-al-mar

https://castellondiario.com/edificios-mas-duraderos-frente-al-mar-la-herramienta-pionera-de-la-upv/

https://www.lavanguardia.com/vida/20250824/10997986/crean-herramienta-ayuda-alargar-vida-util-edificios-situados-mar-agenciaslv20250824.html?utm_term=botones_sociales

UPV crea ferramenta per a prolongar la vida d’edificis costaners i optimitzar el seu manteniment

Os dejo también dos cortes de RNE y de La Ser sobre este mismo tema.

 

RESILIFE: Optimización resiliente de estructuras híbridas en condiciones extremas

En este artículo se explica el proyecto RESILIFE, cuyos investigadores principales son Víctor Yepes y Julián Alcalá, de la Universitat Politècnica de València. Se trata de un proyecto de investigación de carácter internacional en el que también colaboran profesores de Brasil, Chile y China. Además, se están realizando varias tesis doctorales de estudiantes de Cuba, Perú, México y Ecuador, así como de estudiantes españoles. A continuación, se describe brevemente el proyecto y se incluye una comunicación reciente donde se explica con más detalle.

El proyecto RESILIFE se centra en optimizar de forma resiliente el ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares para conseguir una alta eficiencia social y medioambiental, especialmente en condiciones extremas. La investigación aborda la necesidad de diseñar, construir y mantener infraestructuras que puedan resistir y recuperarse rápidamente de desastres naturales o provocados por el ser humano, minimizando las pérdidas y el impacto en la sociedad y el medioambiente. Para ello, el estudio propone utilizar inteligencia artificial, metaheurísticas híbridas, aprendizaje profundo y teoría de juegos en un enfoque multicriterio. El objetivo es mejorar la seguridad, reducir costes y optimizar la recuperación, alineándose con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). La metodología integral incluye el análisis del ciclo de vida, así como la aplicación de lógica neutrosófica y redes bayesianas para la toma de decisiones.

¿Qué problema aborda el proyecto RESILIFE y por qué es urgente?

El proyecto RESILIFE aborda el desafío crítico que supone diseñar y mantener infraestructuras resilientes y sostenibles frente a desastres naturales y provocados por el ser humano. La urgencia es evidente debido a las enormes pérdidas humanas y económicas causadas por estos eventos (más de 1,1 millones de muertes y 1,5 billones de dólares en pérdidas entre 2003 y 2013), lo que subraya la necesidad de estructuras de alto rendimiento que protejan vidas y economías, al tiempo que se alinean con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas. Además, los errores de diseño y construcción, así como la falta de mantenimiento, han demostrado ser causas significativas de colapso estructural, y solo el 50 % de las reparaciones de hormigón resultan efectivas en Europa.

¿Cuál es el objetivo principal de RESILIFE?

El objetivo general del proyecto RESILIFE es optimizar el diseño, el mantenimiento y la reparación de estructuras híbridas y modulares (MMC) de alta eficiencia social y medioambiental para que puedan resistir condiciones extremas. Para ello, se deben abordar problemas complejos de toma de decisiones en los ámbitos público y privado, integrando criterios de sostenibilidad social y medioambiental durante todo el ciclo de vida de las estructuras y teniendo en cuenta la variabilidad e incertidumbre inherentes al mundo real. El objetivo es que estas estructuras sean tan seguras como las tradicionales, pero con una mayor capacidad de recuperación rápida y un menor impacto social y medioambiental.

 

¿Qué tipos de estructuras son el foco de RESILIFE y por qué?

El proyecto se centra en estructuras híbridas (que combinan, por ejemplo, acero y hormigón) y en estructuras basadas en métodos modernos de construcción (MMC), especialmente las modulares. Estas estructuras se han elegido como objeto de estudio debido a su gran potencial para mejorar la resiliencia estructural, la eficiencia en la construcción (al reducir las interrupciones en obra y mejorar el control de calidad) y la sostenibilidad. A pesar de sus ventajas, se han identificado lagunas en la investigación sobre su optimización para eventos extremos y su aplicación en estructuras complejas, aspectos que el proyecto RESILIFE busca subsanar.

¿Qué metodologías innovadoras utiliza RESILIFE para lograr sus objetivos?

RESILIFE emplea un enfoque multidisciplinario e innovador que integra diversas técnicas avanzadas:

¿Cómo aborda RESILIFE la incertidumbre y la variabilidad en el diseño y mantenimiento de estructuras?

El proyecto aborda la incertidumbre y la variabilidad mediante varias estrategias:

  • Análisis de funciones de distribución de eventos extremos: Para el diseño óptimo basado en fiabilidad.
  • Metamodelos y metaheurísticas híbridas basadas en fiabilidad: Permiten manejar la aleatoriedad de los parámetros y asegurar que los proyectos optimizados no sean inviables ante pequeños cambios en las condiciones.
  • Técnicas de decisión multicriterio (lógica neutrosófica y redes bayesianas): Integran aspectos inciertos y criterios subjetivos en la toma de decisiones.
  • Análisis de sensibilidad: De los escenarios presupuestarios y las hipótesis del ciclo de vida para identificar las mejores prácticas.

¿Qué se entiende por «resiliencia» en el contexto de RESILIFE y cómo se cuantifica?

En el contexto de RESILIFE, la resiliencia se define como la capacidad de una estructura para resistir eventos extremos, mantener su funcionalidad o recuperarla rápidamente con reparaciones mínimas tras sufrir daños, y con un bajo coste social y medioambiental. El objetivo es ir más allá de la simple resistencia y centrarse en la capacidad de adaptación y recuperación. El proyecto tiene como objetivo desarrollar procedimientos explícitos para cuantificar la resiliencia de las estructuras e infraestructuras en el contexto de múltiples amenazas, un aspecto que actualmente presenta una laguna en la investigación. Esto incluye tener en cuenta la funcionalidad técnico-socioeconómica y los impactos a lo largo de toda su vida útil.

¿Qué tipo de casos de estudio se aplican en la metodología RESILIFE?

La metodología de RESILIFE se aplica a varios casos de estudio clave:

  • Optimización de pórticos de edificios altos: Con estructura de acero híbrido y hormigón armado, sometidos a un fuerte incremento de temperatura, o ante el fallo completo de soportes para evitar el colapso progresivo.
  • Viviendas sociales prefabricadas en zonas sísmicas: Optimizando su resistencia a acciones extremas y su capacidad de reparación rápida.
  • Mantenimiento y reparación de patologías: Resultantes de eventos extremos en diversas estructuras.
  • Otras estructuras como puentes mixtos y estructuras modulares: Ampliando el alcance más allá de las viviendas. Estos casos de estudio permiten validar la aplicabilidad de las metodologías propuestas en situaciones reales y complejas.

¿Cuáles son las principales contribuciones esperadas de RESILIFE a la ingeniería estructural y la sostenibilidad?

Las principales contribuciones esperadas de RESILIFE son:

  • Desarrollo de soluciones constructivas innovadoras: Como conexiones especiales y estructuras fusibles para aumentar la resiliencia y evitar el colapso progresivo.
  • Formulación de metodologías de participación social: Para integrar criterios objetivos y subjetivos en decisiones multicriterio.
  • Propuesta de técnicas de optimización multiobjetivo avanzadas: Basadas en metaheurísticas híbridas de deep learning, teoría de juegos y fiabilidad.
  • Introducción de nuevas métricas: Que prioricen soluciones resilientes en la frontera de Pareto.
  • Identificación de políticas presupuestarias efectivas: Y definición de buenas prácticas de diseño, reparación y mantenimiento robusto en construcciones MMC y estructuras híbridas.
  • Avances en la modelización y evaluación: De la sostenibilidad a largo plazo y el impacto ambiental de las infraestructuras, contribuyendo a normativas y software de diseño más eficientes.

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Glosario de términos clave

  • Resiliencia (estructural): Capacidad de una estructura para absorber, resistir, adaptarse y recuperarse de un evento extremo, manteniendo o recuperando su funcionalidad rápidamente y con costes mínimos.
  • Estructuras híbridas: Estructuras que combinan dos o más materiales estructurales diferentes, como acero y hormigón, para optimizar sus propiedades y rendimiento.
  • Estructuras modulares: Estructuras compuestas por unidades o módulos prefabricados que se ensamblan en el lugar de la construcción, ofreciendo ventajas en velocidad de construcción y control de calidad.
  • Eventos extremos: Desastres naturales (terremotos, tsunamis, inundaciones) o provocados por humanos (explosiones, impactos) que causan daños significativos a las estructuras y la sociedad.
  • Optimización del ciclo de vida: Proceso de diseño, construcción, mantenimiento y reparación de una estructura, considerando su impacto total (económico, social, ambiental) a lo largo de toda su vida útil.
  • Sostenibilidad: Principio que busca satisfacer las necesidades actuales sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades, integrando aspectos ambientales, sociales y económicos.
  • Inteligencia artificial (IA): Campo de la informática que dota a las máquinas de la capacidad de aprender, razonar y resolver problemas, utilizada aquí para evaluar y mejorar la resiliencia.
  • Metaheurísticas híbridas: Algoritmos de optimización que combinan diferentes técnicas heurísticas o metaheurísticas para encontrar soluciones eficientes a problemas complejos, especialmente en la optimización multiobjetivo.
  • Aprendizaje profundo (Deep Learning – DL): Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones de datos, aplicado para mejorar la toma de decisiones y reducir tiempos de cálculo.
  • Teoría de juegos: Rama de las matemáticas que estudia las interacciones estratégicas entre agentes racionales, aplicada en la optimización multiobjetivo para el diseño de estructuras.
  • Lógica neutrosófica: Marco matemático para tratar la indeterminación y la inconsistencia, utilizado en la toma de decisiones multicriterio para manejar la incertidumbre.
  • Redes bayesianas: Modelos gráficos probabilísticos que representan relaciones de dependencia condicional entre variables, empleadas en el análisis multicriterio y la gestión de incertidumbre.
  • Colapso progresivo: Fenómeno en el cual un daño inicial localizado en una estructura se propaga a otras partes, llevando al colapso desproporcionado de una gran porción o de toda la estructura.
  • Modern Methods of Construction (MMC): Métodos de construcción modernos que incluyen tecnologías de prefabricación, construcción modular e impresión 3D, buscando mayor eficiencia y control de calidad.
  • BIM (Building Information Modeling / Modelos de Información en la Construcción): Proceso de creación y gestión de un modelo digital de un edificio o infraestructura, que facilita la integración del proyecto estructural y la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida.
  • Metamodelo (o modelo subrogado): Modelo simplificado de un sistema complejo que permite realizar cálculos más rápidos y eficientes, crucial para reducir los tiempos de computación en la optimización.
  • Diseño óptimo basado en fiabilidad: Enfoque de diseño que considera la probabilidad de fallo y las incertidumbres inherentes para optimizar las estructuras, garantizando un nivel de seguridad predefinido.
  • Frontera de Pareto: Conjunto de soluciones óptimas en problemas de optimización multiobjetivo, donde ninguna de las funciones objetivo puede mejorarse sin degradar al menos otra función objetivo.

Agradecimientos:

Grant PID2023-150003OB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, and the European Regional Development Fund (ERDF), a program of the European Union (EU).