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IA y aprendizaje automático para el diseño de ingeniería

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El popular curso de ingeniería mecánica aplica el aprendizaje automático y la teoría de la inteligencia artificial al diseño de ingeniería del mundo real.

La optimización de la inteligencia artificial ofrece una serie de beneficios para los ingenieros mecánicos, incluidos diseños y simulaciones más rápidos y precisos, mayor eficiencia, menores costos de desarrollo a través de la automatización de procesos y mejor mantenimiento predictivo y control de calidad.

“Cuando la gente piensa en ingeniería mecánica, piensa en herramientas mecánicas básicas como martillos y… hardware como automóviles, robots y grúas, pero la ingeniería mecánica es muy amplia”, afirma Faez Ahmed, titular de la Cátedra Doherty en Utilización Oceánica y profesor asociado de ingeniería mecánica en el MIT. “En la ingeniería mecánica, el aprendizaje automático, la IA y la optimización desempeñan un papel fundamental”.

En el curso de Ahmed, 2.155/156 (IA y aprendizaje automático para el diseño de ingeniería), los estudiantes utilizan herramientas y técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para el diseño de ingeniería mecánica, centrándose en la creación de nuevos productos y abordando los desafíos del diseño de ingeniería.

Miniatura del vídeoReproducir vídeoDe árboles para gatos a captura de movimiento: IA y ML para diseño de ingeniería.Video: Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT.

«Hay muchas razones para que los ingenieros mecánicos piensen en el aprendizaje automático y la IA para, esencialmente, acelerar el proceso de diseño», dice Lyle Regenwetter, asistente de docencia del curso y candidato a doctorado en el Laboratorio de Computación de Diseño e Ingeniería Digital (DeCoDE) de Ahmed, donde la investigación se centra en el desarrollo de nuevos métodos de aprendizaje automático y optimización para estudiar problemas complejos de diseño de ingeniería.

Ofrecida por primera vez en 2021, la clase se ha convertido rápidamente en una de las ofertas no esenciales más populares del Departamento de Ingeniería Mecánica (MechE), atrayendo a estudiantes de departamentos de todo el Instituto, incluidos ingeniería mecánica, civil y ambiental, aeronáutica y astronáutica, la Escuela de Administración Sloan del MIT y ciencias nucleares e informáticas, junto con estudiantes registrados de la Universidad de Harvard y otras escuelas.

El curso, abierto tanto a estudiantes de grado como de posgrado, se centra en la implementación de estrategias avanzadas de aprendizaje automático y optimización en el contexto de problemas reales de diseño mecánico. Desde el diseño de cuadros de bicicletas hasta la red urbana, los estudiantes participan en concursos relacionados con la IA para sistemas físicos y abordan retos de optimización en un ambiente de clase impulsado por la competencia amistosa.

A los estudiantes se les presentan problemas desafiantes y un código de inicio que «ofrecía una solución, pero no la mejor…», explica Ilan Moyer, estudiante de posgrado en Ingeniería Mecánica. «Nuestra tarea era determinar cómo podemos mejorar». Las tablas de clasificación en vivo animan a los estudiantes a perfeccionar continuamente sus métodos.

Em Lauber, estudiante de posgrado en diseño y gestión de sistemas, dice que el proceso dio espacio para explorar la aplicación de lo que los estudiantes estaban aprendiendo y la habilidad práctica de «literalmente cómo codificarlo».

El plan de estudios incorpora debates sobre trabajos de investigación, y los estudiantes también realizan ejercicios prácticos de aprendizaje automático adaptados a problemas específicos de ingeniería, como robótica, aeronáutica, estructuras y metamateriales. Para su proyecto final, los estudiantes trabajan en equipo en un proyecto que emplea técnicas de IA para el diseño de un problema complejo de su elección.

“Es maravilloso ver la diversidad y la alta calidad de los proyectos de clase”, afirma Ahmed. “Los proyectos de los estudiantes de este curso suelen derivar en publicaciones de investigación e incluso en premios”. Cita el ejemplo de un artículo reciente, titulado “ GenCAD-Self-Repairing ”, que ganó el Premio al Mejor Artículo de Ingeniería de Sistemas, Información y Gestión del Conocimiento 2025 de la Sociedad Americana de Ingenieros Mecánicos.

“Lo mejor del proyecto final fue que les dio a todos los estudiantes la oportunidad de aplicar lo aprendido en clase a un área que les interesa mucho”, dice Malia Smith, estudiante de posgrado en Ingeniería Mecánica. Su proyecto se centró en datos de captura de movimiento con marcadores y analizó la predicción de la fuerza en el suelo para corredores, un esfuerzo que calificó de “realmente gratificante” porque funcionó mucho mejor de lo esperado.

Lauber tomó el marco de diseño de un “árbol para gatos” con diferentes módulos de postes, plataformas y rampas para crear soluciones personalizadas para hogares con gatos individuales, mientras que Moyer creó un software que está diseñando un nuevo tipo de arquitectura de impresora 3D.

“Cuando ves el aprendizaje automático en la cultura popular, es muy abstracto, y tienes la sensación de que está ocurriendo algo muy complejo”, dice Moyer. “Esta clase ha abierto el telón”. 

MIT News. A. W. Traducido al español

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