Las herramientas de inteligencia artificial (IA), como ChatGPT, se han generalizado, pero el uso de la IA en el proceso de diseño de productos es menos conocido.
La ingeniería y la computación científica están aprovechando la IA para definir una nueva era de innovación en todos los sectores.
Las simulaciones por ordenador utilizan cada vez más la IA para comprender cómo funcionarán los distintos diseños de productos.
El impacto de la inteligencia artificial (IA) en los servicios digitales se está haciendo evidente con rapidez. Herramientas como ChatGPT, Bard, y GitHub Copilot están transformando la forma en que trabajamos y vivimos.
Lo que se conoce menos es el potencial de la IA para revolucionar la naturaleza básica de la investigación, la ingeniería y el diseño de productos físicos.
La ingeniería y la computación científica son hoy la base de la innovación. Estos métodos requieren a menudo una enorme potencia de cálculo de los clústeres de supercomputación (también conocidos como computación de alto rendimiento o HPC) para ejecutar modelos de simulación detallados que reproducen el mundo real.
En todos los sectores, los equipos de investigación y desarrollo (I+D) utilizan simulaciones digitales para explorar eficazmente el mundo físico. Los casos de uso van desde la invención de medicamentos que salvan vidas, la mejora del diseño de aeronaves y el impulso de la energía sostenible, hasta la creación de vehículos autónomos y el perfeccionamiento de los procesos de fabricación, entre otras muchas posibilidades.
Ahora, la IA ofrece el potencial de potenciar la ingeniería y la computación científica y transformar la forma en que las organizaciones innovan.
Hacer que la I+D sea más eficiente
Las simulaciones por ordenador que se utilizan hoy en día para la ingeniería y la computación científica se benefician cada vez más de la ayuda adicional de la IA (y en algunos casos son sustituidas por ella), lo que reduce drásticamente los costes y ayuda a los ingenieros a encontrar las mejores respuestas con mayor rapidez.
Ejecutar simulaciones puede ser caro, ya que a menudo requiere supercomputadoras para procesar enormes conjuntos de datos y ejecutar cálculos muy complejos. Pero si se puede construir un modelo de aprendizaje automático (ML) sobre cómo funciona la física, no es necesario ejecutar simulaciones cada vez, ya que el modelo de inferencia de ML puede extrapolar la respuesta a partir de los datos.
Esto significa que se obtienen respuestas más rápidas y baratas sobre cómo funcionará un diseño concreto. A largo plazo, el aprendizaje automático, las redes neuronales basadas en la física y otras herramientas basadas en la IA se convertirán en herramientas estándar para todos los ingenieros y científicos, con el fin de maximizar la productividad en el desarrollo de I+D.
La era de la ingeniería asistida por IA
Las organizaciones que dominen la creación de modelos bien elaborados de física de la IA obtendrán una sólida ventaja competitiva. Estas capacidades les ayudarán a establecer una comprensión fundamental de la física sobre cómo funcionarán los distintos diseños de productos en la vida real. Esto tiene enormes implicaciones en la forma en que las organizaciones retienen el conocimiento en sus procesos de investigación y desarrollo de productos.
Los modelos de física de la IA pueden captar el conocimiento de las mejores prácticas sobre el comportamiento de los objetos físicos: información que tradicionalmente ha estado en la mente de un experto, como un científico, un ingeniero o un diseñador.
Un ingeniero aeronáutico, por ejemplo, ha acumulado conocimientos sobre los mejores enfoques de diseño para la forma de las alas, que luego orientan sus decisiones sobre los tipos de opciones de diseño que explora con simulaciones digitales.
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Pero este tipo de información puede capturarse ahora con la IA, que puede then elaborar una lista corta de sugerencias de diseño que los ingenieros pueden explorar más a fondo con simulaciones digitales.
Y lo que es fundamental: supongamos que una empresa puede crear un modelo de ML de las mejores prácticas para el diseño de alas (entrenando la herramienta de IA con su acervo de conocimientos sobre las alas de los aviones). En ese caso, puede conservar esa experiencia, independientemente de que un ingeniero abandone la empresa.
Esto también aporta una agilidad mucho mayor a una organización. Si una empresa quiere construir un nuevo tipo de avión más estable con vientos fuertes, una aplicación de ML puede generar rápidamente las mejores opciones para la forma de las alas, lo que ayuda a la organización a crear nuevos prototipos con rapidez para entrar en nuevos mercados.
La IA dará forma físicamente a nuestro mundo
Dada la capacidad de la IA para ayudarnos a comprender el mundo físico, es probable que veamos nuevas formas en todo tipo de productos, desde edificios y aeronaves hasta muebles y automóviles. Estas innovaciones están impulsadas por otra variante de la IA: el diseño generativo.
El diseño generativo funciona de forma muy similar a la IA generativa para la redacción de textos. Proporcionando algunas orientaciones básicas (instrucciones) sobre lo que se pretende diseñar, las herramientas de diseño generativo generarán muchas posibles opciones, algunas de las cuales no se le habrían ocurrido por sí mismo.
Al dejar que el software decida el diseño en función de sus objetivos de rendimiento, pueden surgir posibilidades fascinantes. El diseño generativo, por ejemplo, está creando prototipos con un aspecto muy biológico.
Navegar por la transición hacia la IA en la ciencia y la ingeniería
Las organizaciones que adopten la IA acelerarán el descubrimiento científico y de ingeniería, al tiempo que desarrollarán nuevas soluciones innovadoras que serían computacionalmente prohibitivas con los enfoques tradicionales.
A pesar de la promesa de la IA, las organizaciones de todos los sectores deberán establecer las mejores prácticas de ingeniería e investigación para garantizar que esta transición se produzca de forma segura y maximice los beneficios para la sociedad sin riesgos innecesarios.
Lo más importante es que la IA es tan buena como la información con la que se entrena. Las organizaciones aún tendrán que hacer mucho trabajo para proporcionar la información esencial que haga que la herramienta de IA sea inteligente de las formas adecuadas.
Además, las cuestiones jurídicas relativas a la IA siguen estando muy poco definidas. Las organizaciones deben revisar cuidadosamente los resultados de la IA para garantizar su precisión, así como vigilar posibles señales de alerta ética.
La seguridad es también otra consideración importante para garantizar que las prácticas de IA no expongan accidentalmente la propiedad intelectual o la información confidencial.
Sin duda, las salvaguardas para el uso de la IA por parte de las organizaciones son esenciales mientras avanzamos en los primeros días de esta nueva tecnología. Pero con algunas medidas reflexivas, la IA puede abrir de forma segura todas las nuevas posibilidades para la investigación y el desarrollo, ayudando a las organizaciones a avanzar más rápido, ser más ágiles y descubrir mejores formas de inventar el futuro.
Apoyar la adopción de la física de la IA nos ayudará a fabricar mejores productos con mayor rapidez, acelerar el proceso de innovación en I+D y explorar los límites del conocimiento para desarrollar nuevos avances en ingeniería y descubrimientos científicos.
