INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU INTEGRACIÓN EN CAD

• Qué es la Inteligencia Artifical (IA). Orígenes.

 

Desde los primeros tiempos de la Historia de la Humanidad, el hombre siempre ha tendido a ser más eficiente para el desarrollo de sus tareas cotidianas y buscar soluciones para ello; desde la creación de las primeras herramientas manuales en la Prehistoria, pasando por los sistemas mecánicos convencionales de palanca y poleas que se utilizaban en la época romana o en la Edad Media, y posteriormente el Renacimiento con Leonardo D’ Vinchi, para tareas de construcción y armamentística como las catapultas.

Y ya en la historia más reciente, con el comienzo de la Revolución Industrial en la cual tuvo lugar el desarrollo de la máquina de vapor y la electricidad que dio lugar a la creación de maquinaria para uso industrial y transporte y sistemas de comunicación, que sin duda alguna contribuyó a que la sociedad pudiera ser más productiva y quizás destinar más tiempo a otras tareas que crearan más valor añadido dentro de la propia actividad industrial, o más tiempo de “ocio”, etc.

Hasta entonces (mediados del siglo XX), no hablamos de Inteligencia Artificial, pero sí en cierto modo de un intento de “mecanización” de procesos que sería el precedente a la era de la IA.

 

Ya a partir del siglo XX, se empieza a producir un cambio de paradigma en la sociedad tecnológica y  empezamos hablar de IA (Inteligencia Artificial), que se desarrolla al mismo tiempo que empiezan a aparecer las primeras máquinas de cálculo “modernas” y la ciencia de la computación que hacen posible el desarrollo (de la IA).

Según la RAE (Real Academia de la Lengua Española), la inteligencia artificial la define de la siguiente manera:

“Parte de la informática que estudia y desarrolla sistemas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas que, de forma natural, requieren de ella, como el procesamiento de lenguaje natural, el reconocimiento de patrones o el aprendizaje automático.”

De otra forma también podríamos definirla de la siguiente forma:

“La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de estudio que busca crear máquinas y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas.”

Los orígenes de la IA se pueden rastrear a través de varios hitos históricos y desarrollos clave:

1.1. Fundación de la IA como Campo Académico (1950s – 1960s)

• 1950: Alan Turing publicó «Computing Machinery and Intelligence», donde propuso la pregunta «¿Pueden las máquinas pensar?» y presentó el Test de Turing como una forma de evaluar la inteligencia de una máquina.
• 1956: El término «Inteligencia Artificial» fue acuñado por John McCarthy en la Conferencia de Dartmouth, que se considera el punto de partida oficial del campo de la IA. 
• 1950s – 1960s: Los primeros programas de IA fueron desarrollados, como el Logic Theorist y el General Problem Solver de Allen Newell y Herbert A. Simon, que intentaban resolver problemas de lógica y matemáticas.

1.2. Primeros Avances y Dificultades (1970s – 1980s)

• 1970s: La IA experimentó un período de expectativas elevadas pero enfrentó dificultades técnicas y económicas, conocido como el «invierno de la IA». Durante esta época, se descubrió que los enfoques de la IA basada en reglas eran limitados y la falta de recursos de procesamiento también fue un problema.
• 1980s: Se produjo un resurgimiento de la IA con el desarrollo de sistemas expertos, que eran programas que aplicaban el conocimiento experto en áreas específicas para tomar decisiones, y la proliferación de redes neuronales artificiales.

1.3. Era Moderna y Avances Tecnológicos (1990s – Presente)

• 1997: Deep Blue, una computadora de IBM, venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, marcando un hito significativo en la IA.
• 2000s: El desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas (deep learning) revolucionó el campo. Tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y sistemas de recomendación avanzaron significativamente.
• 2010s – Presente: Los avances en el aprendizaje profundo (deep learning) y el aumento en la capacidad de cómputo han llevado a desarrollos notables como Asistentes Virtuales (Siri, Alexa), redes neuronales convolucionales para la visión por computadora, y modelos de lenguaje como GPT-3 y GPT-4 de OpenAI.

• Fundamentos matemáticos de la IA.

 

El fundamento matemático de la Inteligencia Artificial (IA) abarca una variedad de áreas de las matemáticas que son cruciales para el desarrollo y la implementación de algoritmos y modelos de IA.

Aunque no es objeto del presente blog el ahondar demasiado en los fundamentos matemáticos de la IA, sí que consideramos al menos apuntar de forma somera las principales ramas matemáticas que proporcionan la base para la IA:

2.1. Álgebra Lineal

• Conceptos Clave: Vectores, matrices, y tensores.
• Aplicaciones en IA:
  • Representación de Datos: Las imágenes, textos y otros datos se representan mediante vectores y matrices.
  • Operaciones en Redes Neuronales: Las operaciones de convolución, multiplicación y otras transformaciones en redes neuronales se realizan utilizando álgebra lineal.
  • Redes Neuronales: Los pesos y las salidas de las neuronas en las redes neuronales se representan y se calculan mediante operaciones matriciales.

2.2. Cálculo

• Conceptos Clave: Derivadas, integrales, y gradientes.
• Aplicaciones en IA:
  • Optimización: El cálculo diferencial es esencial para el proceso de entrenamiento de modelos de IA mediante el método de descenso de gradiente, que ajusta los pesos del modelo para minimizar la función de pérdida.
  • Funciones de Activación: Las funciones no lineales en redes neuronales, como la función sigmoide y la función ReLU, se derivan utilizando cálculo.

2.3. Estadística y Probabilidades

• Conceptos Clave: Distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, y pruebas de hipótesis.
• Aplicaciones en IA:
  • Modelos de Aprendizaje: La IA utiliza técnicas estadísticas para inferir patrones y tomar decisiones basadas en datos.
  • Modelos Probabilísticos: Los modelos como los Modelos de Mezcla Gaussiana, Redes Bayesianas, y Modelos Ocultos de Markov se basan en teorías de probabilidad.
  • Evaluación de Modelos: Métodos estadísticos se utilizan para evaluar el rendimiento y la validez de los modelos de IA.

2.4. Teoría de la Información

• Conceptos Clave: Entropía, información mutua, y compresión de datos.
• Aplicaciones en IA:
  • Reducción de Dimensionalidad: Técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) utilizan conceptos de teoría de la información para reducir la cantidad de variables sin perder información significativa.
  • Optimización de Modelos: La teoría de la información ayuda a medir la cantidad de información contenida en los datos y a optimizar el proceso de aprendizaje.

2.5. Teoría de Grafos

• Conceptos Clave: Nodos, aristas, caminos, y redes.
• Aplicaciones en IA:
  • Redes Neuronales: La estructura de las redes neuronales puede ser representada como grafos donde los nodos son neuronas y las aristas representan las conexiones.
  • Algoritmos de Búsqueda y Optimización: En problemas de búsqueda y planificación, se utilizan algoritmos basados en teoría de grafos para encontrar soluciones óptimas.

2.6. Optimización Convexa

• Conceptos Clave: Conjuntos convexos, funciones convexas, y técnicas de optimización.
• Aplicaciones en IA:
  • Entrenamiento de Modelos: La optimización convexa se utiliza para encontrar el mínimo global de las funciones de pérdida en el entrenamiento de modelos, especialmente en problemas donde la función de pérdida es convexa.

2.7. Teoría de Juegos

• Conceptos Clave: Estrategias, equilibrios, y juegos de suma cero.
• Aplicaciones en IA:
  • Agentes Autónomos: La teoría de juegos se utiliza para diseñar comportamientos estratégicos en agentes autónomos y sistemas multiagente.
  • Aprendizaje por Refuerzo: Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, como Q-learning, se basan en principios de teoría de juegos para aprender políticas óptimas en entornos dinámicos.

2.8. Análisis Numérico

• Conceptos Clave: Métodos de aproximación, integración numérica, y solución de ecuaciones.
• Aplicaciones en IA:
  • Computación: Los algoritmos de IA a menudo requieren métodos numéricos para resolver ecuaciones complejas y aproximar soluciones a problemas matemáticos en tiempo real.

• ¿Qué es y qué no es IA?

Antes de seguir avanzando, conviene hacer una distinción en este aspecto, ya que equivocadamente podrían considerarse algunos procesos como IA cuando no lo son, y viceversa; además de que seguramente ayudaremos al lector a ponerse mejor en contexto.

 

La diferencia principal estriba en que, mientras que en la IA se da un continuo aprendizaje y adaptación según la experiencia que le vaya brindando su usuario, en el caso de procesos automatizados convencionales nuestro sistema no tiene capacidad de aprendizaje y siempre dará unas salidas de acuerdo a unas entradas fijas preestablecidas por el usuario.

• Qué es Inteligencia Artificial (IA):

1. 1. Machine Learning (Aprendizaje Automático):
      • Definición: Subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender y mejorar a partir de datos sin ser explícitamente programadas para cada tarea.
      • Ejemplos: Algoritmos de clasificación, regresión, clustering, y redes neuronales.
   2. Redes Neuronales Artificiales:
      • Definición: Sistemas computacionales inspirados en la estructura del cerebro humano que están diseñados para reconocer patrones y realizar predicciones.
      • Ejemplos: Redes neuronales profundas (Deep Learning) utilizadas en reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.
   3. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):

• Definición: Rama de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano.

1. • Ejemplos: Chatbots, traducción automática, y análisis de sentimientos.
2. Sistemas de Recomendación:
   • Definición: Algoritmos que sugieren productos o contenidos a los usuarios basados en sus preferencias y comportamientos anteriores.
   • Ejemplos: Recomendaciones en Netflix y Amazon.
3. Visión por Computadora:
   • Definición: Tecnología que permite a las máquinas interpretar y entender el contenido visual del mundo.
   • Ejemplos: Reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas, y vehículos autónomos.
4. Robótica Inteligente:
   • Definición: Robots que utilizan IA para realizar tareas de manera autónoma o semi-autónoma.
   • Ejemplos: Robots industriales en fábricas, drones autónomos, y robots domésticos.

• Qué No es Inteligencia Artificial (IA):

1. Automatización Simple:
   • Definición: Procesos que siguen reglas fijas y no tienen la capacidad de aprender o adaptarse.
   • Ejemplos: Un reloj despertador que suena a la misma hora todos los días, o una máquina expendedora.
2. Programación Basada en Reglas:
   • Definición: Sistemas que funcionan siguiendo un conjunto fijo de reglas o instrucciones sin capacidad de aprender o adaptarse.
   • Ejemplos: Programas que realizan cálculos matemáticos simples o generan informes estándar basados en reglas predefinidas.
3. Sistemas de Gestión de Bases de Datos:
   • Definición: Bases de datos y herramientas de gestión de datos que organizan y almacenan información sin tomar decisiones basadas en aprendizaje automático.
   • Ejemplos: SQL databases, hojas de cálculo.

 

1. Algoritmos de Búsqueda Simple:
   • Definición: Algoritmos que buscan información en una base de datos o en un conjunto de datos sin aprender o adaptarse.
   • Ejemplos: Búsqueda de texto en documentos o archivos.
2. Procesos Basados en Condiciones Estáticas:
   • Definición: Sistemas que realizan acciones basadas en condiciones que no cambian y no adaptan sus comportamientos.
   • Ejemplos: Controladores de calefacción que se activan a una temperatura fija.
3. Hardware No Inteligente:
   • Definición: Dispositivos que realizan tareas físicas pero que no tienen capacidades de procesamiento cognitivo o aprendizaje.
   • Ejemplos: Electrodomésticos tradicionales, maquinaria que realiza tareas específicas sin adaptarse a nuevas situaciones.

• Integración de IA en diseño mecánico y CAD.

 

Cuando hablamos de IA aplicada en software de diseño mecánico también podemos empezar a hablar de que existe cierta tecnología de IA que se empieza a integrar en el sector de CAD con el fin de mejorar y automatizar diversos aspectos del Diseño Asistido. 

Si nos atenemos a lo que hemos indicado en el punto anterior, en el caso de procesos de diseño mecánico mediante software entrarían en juego varios algoritmos tal y como se puede ver en una tabla resumen al final.

Por ejemplo, en Solidworks podemos hacer mención a Design Assistant (que es el nombre comercial de su IA, no el nombre de la tecnología algorítmica en particular), que incluye varias herramientas con algoritmos que aprenden de lo que se va diseñando y ofrecen sugerencias basadas en los flujos de trabajo.

Dichas herramientas se vuelven más inteligentes en función de los flujos de trabajo del diseñador, se adaptan al diseñador en tiempo real y proporcionan sugerencias actualizadas basadas en su forma de trabajar.

 

Las ventajas derivadas de la implementación de IA en Solidworks (que también podrían ser extrapolables a otro software similar) serían las siguientes:

1. Automatización del Diseño

La IA puede automatizar tareas repetitivas y complejas dentro de SolidWorks. Esto incluye la generación automática de geometrías basadas en parámetros específicos, la optimización de diseños para cumplir con ciertos criterios y la automatización de procesos de diseño generativo.

2. Optimización del Rendimiento

Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, SolidWorks puede optimizar el rendimiento de los diseños. La IA puede analizar grandes cantidades de datos de simulaciones y pruebas para encontrar configuraciones que maximicen la eficiencia y la resistencia, minimizando al mismo tiempo el material y los costos.

3. Asistencia en el Diseño

Herramientas de IA integradas en SolidWorks pueden proporcionar asistencia en tiempo real durante el proceso de diseño. Esto incluye sugerencias basadas en prácticas de diseño previas, detección de posibles errores o inconsistencias y recomendaciones para mejorar la fabricabilidad y la funcionalidad del diseño.

4. Análisis Predictivo

La IA permite realizar análisis predictivos basados en datos históricos y modelos de simulación. Esto es útil para predecir el comportamiento de los diseños bajo diferentes condiciones de uso y carga, permitiendo ajustes proactivos antes de la producción.

5. Reconocimiento de Patrones

Los algoritmos de reconocimiento de patrones pueden analizar diseños previos para identificar características comunes y tendencias. Esto ayuda a los diseñadores a reutilizar componentes y subensamblajes, mejorando la eficiencia del proceso de diseño.

6. Simulación Avanzada

La integración de la IA en las herramientas de simulación dentro de SolidWorks puede mejorar la precisión y la velocidad de las simulaciones. Los modelos de IA pueden predecir resultados de simulaciones complejas más rápidamente y con menor necesidad de recursos computacionales.

7. Interfaz Inteligente

La IA puede mejorar la interfaz de usuario de SolidWorks, haciendo que el software sea más intuitivo y fácil de usar. Por ejemplo, los asistentes virtuales basados en IA pueden guiar a los usuarios a través de tareas complejas, proporcionar respuestas a preguntas frecuentes y ofrecer soporte técnico en tiempo real.

 

Pero no solamente se integra la IA en Solidworks; también en la mayoría de programas CAD comerciales se hace.

A continuación mostramos una tabla resumen en cuanto a implementación de IA en los distintos software de CAD:

 

Software de Diseño Mecánico

Características de Asistencia en IA

Algoritmo/Tecnología de IA Utilizada

Funcionalidades Específicas

Aplicaciones y Usos

 

Fusion 360

– Diseño Generativo: IA genera múltiples alternativas de diseño optimizadas. – Optimización Topológica: Análisis y reducción de material sin comprometer resistencia. – Simulaciones Predictivas: Evaluación de rendimiento bajo diversas condiciones de carga.

– Redes Neuronales Artificiales (ANN) para simulaciones predictivas. – Algoritmos Evolutivos para diseño generativo. – Optimización basada en Algoritmos Genéticos para explorar soluciones de diseño.

– Generación automática de geometrías basadas en algoritmos de IA. – Simulación de escenarios mecánicos y térmicos con IA para predecir comportamientos futuros. – Integración en la nube para colaboración en tiempo real con optimización continua.

– Diseño de piezas ligeras en la industria aeroespacial y automotriz. – Creación de prototipos rápidos para validación inicial de conceptos. – Optimización de productos para manufactura aditiva.

 

SolidWorks

– Diseño Basado en Reglas: IA sugiere configuraciones óptimas basadas en parámetros. – Predicción de Fallos: Identificación automática de posibles fallos estructurales. – Automatización de Documentación: Generación automática de planos.

– Sistemas Basados en Reglas (RBS) para diseño automatizado. – Machine Learning para predicción de fallos estructurales. – Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para generación automática de documentación.

– Asistente de diseño que adapta las configuraciones según las mejores prácticas almacenadas en la base de datos. – Análisis en tiempo real de puntos críticos de fallos utilizando IA. – Generación automática de planos y listas de materiales (BOM).

– Desarrollo de maquinaria pesada y estructuras complejas en la manufactura. – Creación de diseños personalizables para consumidores con configuraciones basadas en IA. – Validación estructural en proyectos de construcción y maquinaria industrial.

 

AutoCAD

– Reconocimiento de Patrones: IA identifica y optimiza patrones repetitivos en el diseño. – Automatización de Tareas: Creación automática de bloques y ajustes según el contexto. – Análisis de Datos: Mejora continua basada en datos históricos.

– Aprendizaje Supervisado para reconocimiento de patrones en diseños. – Redes Bayesianas para automatización y predicción de tareas repetitivas. – Análisis de Datos con Machine Learning para optimización de procesos de diseño.

– Uso de IA para detectar y corregir errores comunes en dibujos arquitectónicos y mecánicos. – Creación automatizada de bloques de diseño con inserción contextual según el tipo de proyecto. – Análisis de grandes volúmenes de datos históricos para optimizar futuros proyectos de diseño.

– Diseño arquitectónico, urbanismo, y planos de infraestructura con asistencia de IA. – Automatización en la creación de dibujos repetitivos para la ingeniería civil y mecánica. – Optimización continua de proyectos de larga duración mediante análisis de IA.

 

PTC Creo

– Diseño Generativo: IA explora miles de configuraciones posibles basadas en restricciones. – Simulación Multifísica: Evaluación simultánea de interacciones mecánicas, térmicas, y fluidodinámicas. – Optimización de Manufactura: IA ajusta diseños para producción eficiente.

– Algoritmos Evolutivos para diseño generativo. – Redes Neuronales Profundas (DNN) para simulación multifísica. – Optimización Estocástica para ajustes en manufactura y producción.

– Herramientas avanzadas de diseño generativo para piezas altamente optimizadas. – Simulación que combina mecánica de sólidos, fluidos, y transferencia de calor en un único entorno. – Sugerencias automáticas de procesos de manufactura y materiales adecuados para reducir costos y mejorar la calidad.

– Desarrollo de componentes para la industria aeroespacial y de defensa. – Optimización de productos de consumo masivo para mejorar la eficiencia y reducir costos. – Integración de diseño y manufactura con procesos de producción avanzados como impresión 3D.

 

Siemens NX

– Optimización Topológica: IA optimiza la distribución de material para minimizar peso. – Simulación Multifísica con IA: Evaluación simultánea de mecánica, térmica, y fluido-dinámica. – Automatización de Proceso: Creación de flujos de trabajo automatizados.

– Optimización Topológica Asistida por IA utilizando Algoritmos Genéticos. – Aprendizaje Profundo (Deep Learning) para simulación multifísica. – Automatización con IA basada en Algoritmos de Reforzamiento para creación de flujos de trabajo.

– Uso de IA para generar diseños estructurales que maximizan la eficiencia de material. – Simulación avanzada que incluye múltiples físicas en un entorno unificado. – Automatización del diseño y la manufactura desde la idea inicial hasta la producción final mediante procesos integrados y asistidos por IA.

– Diseño y validación de estructuras complejas en la ingeniería mecánica y civil. – Desarrollo de productos con requisitos estrictos de peso y resistencia, como en la automoción y aviación. – Automatización de procesos de manufactura para grandes series de producción.

 

CATIA

– Diseño Generativo Avanzado: IA desarrolla diseños optimizados para condiciones específicas. – Simulación y Análisis Basados en IA: Predicción precisa de comportamientos mecánicos bajo condiciones extremas. – Asistencia en Manufactura: IA ajusta diseños para la producción en masa.

– Algoritmos Genéticos para diseño generativo. – Simulación Basada en Redes Neuronales para predicción de comportamiento bajo estrés. – Optimización de Procesos de Manufactura con Aprendizaje Automático Supervisado.

– Desarrollo de componentes de alta complejidad con optimización continua durante el diseño. – Simulación que permite la evaluación de la resistencia, aerodinámica, y comportamiento térmico en un entorno unificado. – Integración de IA para ajustar diseños que se adapten mejor a los procesos de manufactura masiva.

– Diseño de vehículos y aeronaves con alta precisión y cumplimiento de normas estrictas. – Optimización de procesos de manufactura para la producción masiva de componentes industriales. – Desarrollo de productos complejos con múltiples requerimientos de rendimiento.

 

Autodesk Inventor

– Optimización Topológica Avanzada: IA optimiza geometría para reducir peso manteniendo la resistencia. – Simulación de Escenarios Complejos: Evaluación bajo múltiples escenarios de uso simultáneamente. – Automatización del Diseño: IA genera piezas automáticamente según especificaciones.

– Algoritmos Genéticos y Optimización Heurística para optimización topológica. – Redes Neuronales Artificiales (ANN) para simulación de escenarios múltiples. – Machine Learning para automatización de diseño basado en datos históricos y patrones de uso.

– Herramientas avanzadas de optimización que permiten reducir material y mejorar la eficiencia. – Simulación de condiciones extremas para validar el diseño antes de la producción. – Creación automática de piezas con ajuste fino según los requisitos del proyecto, utilizando la IA para asegurar compatibilidad y rendimiento.

– Desarrollo de piezas mecánicas y equipos industriales con alto rendimiento. – Validación de productos en condiciones extremas antes de la fabricación. – Optimización de componentes para la manufactura aditiva con alta precisión y control de material.

 

ANSYS

– Simulación Asistida por IA: Predicción de comportamiento bajo condiciones extremas. – Optimización de Materiales: Selección y ajuste fino de materiales según simulaciones avanzadas. – Análisis Estructural Avanzado: IA previene fallos antes de la fabricación.

– Modelos Predictivos con Machine Learning para simulaciones avanzadas. – Optimización Basada en Redes Neuronales Profundas (DNN) para selección de materiales. – Detección de Fallos Estructurales utilizando Algoritmos de Clasificación y Machine Learning.

– Herramientas de simulación avanzada que permiten evaluar la resistencia, durabilidad, y comportamiento de materiales bajo condiciones extremas. – Optimización de la selección de materiales y procesos de manufactura utilizando IA para asegurar el rendimiento óptimo. – Predicción precisa de fallos estructurales y sugerencias de mejoras.

– Desarrollo de estructuras de alta resistencia para la industria aeroespacial, automotriz, y energética. – Validación y optimización de materiales para productos de alto rendimiento. – Simulación de entornos extremos como presión alta, temperatura elevada, y carga dinámica.

 

Onshape

– Colaboración Basada en IA: Facilita la integración de aportes de diferentes equipos. – Automatización de Tareas: Generación automática de versiones y documentación técnica. – Análisis Predictivo: IA identifica problemas potenciales en el diseño antes de la fabricación.

– IA Basada en Colaboración (Collaborative AI) para integración de equipos. – Aprendizaje Supervisado para automatización de tareas y documentación. – Análisis Predictivo utilizando Modelos Predictivos con Machine Learning.

– Herramientas de colaboración en tiempo real asistidas por IA que permiten a múltiples equipos trabajar en un mismo proyecto simultáneamente. – Automatización de la documentación técnica y versiones del proyecto. – Análisis predictivo que anticipa problemas potenciales en el diseño y sugiere correcciones antes de la producción.

– Desarrollo colaborativo de productos en la nube para equipos distribuidos globalmente. – Gestión de proyectos complejos con múltiples versiones y documentación técnica automatizada. – Prevención de errores de diseño en etapas tempranas para evitar retrabajos costosos.

 

Altair hyperworks

– Optimización de Diseño con IA: IA mejora la eficiencia de los diseños complejos. – Simulación Multifísica Avanzada: Evaluación de múltiples condiciones físicas simultáneamente. – Inteligencia de Datos: Análisis de big data para mejorar procesos de diseño y manufactura.

– Optimización basada en Algoritmos Genéticos para mejora de diseño. – Redes Neuronales Profundas (DNN) para simulación multifísica. – Análisis de Big Data con Machine Learning para optimización continua de procesos de diseño y manufactura.

– Simulación avanzada que permite la evaluación simultánea de diferentes físicas como mecánica, térmica, y fluido-dinámica. – Optimización del diseño para mejorar la eficiencia material y estructural mediante IA. – Uso de big data y análisis avanzado para mejorar continuamente los procesos de diseño y producción.

– Desarrollo de productos complejos para la industria automotriz, aeroespacial, y energética. – Optimización de procesos de manufactura mediante simulación y análisis de datos masivos. – Mejora continua del diseño mediante análisis predictivo y optimización con IA.

 

En CADEMS no somos especialistas en Inteligencia Artificial, pero en cambio sí que impartimos software de Diseño Mecánico que te permitiría agilizar tus procesos en cuanto a diseño y simulación. Si estuvieras interesado/a en algunas de nuestras formaciones, estaríamos en disposición de informarte.