Aprendizaje Automático: Un Punto de Inflexión en la Ingeniería Geotécnica

La investigación del terreno es la base de todo proyecto geotécnico, de túneles o de infraestructura. Sin embargo, a pesar de décadas de recopilación de datos perforaciones, CPTs, ensayos de laboratorio y registros de instrumentación, la mayor parte de esta información sigue fragmentada o infravalorada. Los flujos de trabajo tradicionales suelen basarse en interpretaciones manuales, suposiciones fijas y una calibración de modelos que consume tiempo.

El aprendizaje automático está cambiando este panorama. Ofrece una forma poderosa de extraer patrones de los datos existentes, descubrir relaciones ocultas y mejorar los modelos del terreno con mayor rapidez y precisión.

¿Por qué es crucial aplicar el aprendizaje automático a la investigación del terreno?

Todo modelo geotécnico es una simplificación. Los ingenieros se ven obligados a priorizar ciertos parámetros, trabajar con conjuntos de datos limitados o revisar la calibración en etapas posteriores cuando surgen problemas. Estos desafíos generan ineficiencias e introducen riesgos.

El aprendizaje automático permite un enfoque más objetivo y completo. Al analizar todo el rango de datos disponibles, ayuda a:

•         Priorizar parámetros según su influencia, no por suposiciones

·         Detectar patrones entre distintos conjuntos de datos y proyectos

·         Automatizar partes del proceso de Retro- Análisis

·         Reducir los ciclos de calibración y mejorar la precisión del modelo

En proyectos complejos, donde el tiempo, el riesgo y la fiabilidad son clave estas ventajas no son opcionales, son esenciales.

Metodología técnica

En plataformas como DAARWIN, el aprendizaje automático se aplica a datos geotécnicos estructurados y no estructurados, incluidos los registros de perforación, resultados de laboratorio y datos de instrumentación. El sistema utiliza aprendizaje supervisado para relacionar parámetros de entrada con el comportamiento observado en campo, revelando qué variables influyen más en los asentamientos, deformaciones ….

En paralelo, se generan y evalúan automáticamente miles de simulaciones numéricas, probando combinaciones de parámetros, ajustando los en función de los datos reales y aprendiendo de los resultados. Los resultados se presentan a través de paneles intuitivos, gráficos de influencia de parámetros y comparaciones entre el comportamiento observado y el previsto.

Esto proporciona a los ingenieros una hoja de ruta clara sobre qué importa más en sus modelos y por qué.

Beneficios clave para ingenieros sénior

El aprendizaje automático aplicado a la investigación del terreno aporta valor real a los equipos de ingeniería y diseño:

•         Focaliza la calibración donde más impacto tiene

•         Reduce el tiempo de análisis de semanas a horas

•         Mejora la precisión de los modelos FEM y disminuye la incertidumbre

•         Aumenta la trazabilidad de suposiciones y decisiones

•         Permite la optimización del diseño mediante una interpretación más inteligente de los datos

Al alinear el comportamiento del modelo con el rendimiento real del terreno, los equipos pueden optimizar tanto la seguridad como la eficiencia.

Implementación práctica en DAARWIN

DAARWIN integra el aprendizaje automático directamente en los flujos de trabajo geotécnicos, sin necesidad de conocimientos específicos en programación o ciencia de datos. La plataforma permite a los usuarios:

•         Analizar datos de perforaciones y ensayos de laboratorio para detectar tendencias y valores atípicos

•         Identificar los parámetros más influyentes en la calibración del modelo

•         Ejecutar análisis retrospectivos automatizado con datos reales de instrumentación

•         Visualizar el impacto de cada variable sobre el comportamiento del terreno

Ya sea para calibrar un modelo de túnel o validar una secuencia de excavación, las herramientas de aprendizaje automático en DAARWIN ayudan a reducir la incertidumbre, mejorar la transparencia y acelerar la toma de decisiones.

Conclusión

El aprendizaje automático ya no es solo una herramienta académica o una tecnología del futuro, ya está transformando la forma en que se realiza la investigación del terreno. Para los ingenieros que desean superar modelos estáticos y suposiciones rígidas, representa un enfoque más inteligente, rápido y objetivo.

DAARWIN hace posible esta transformación al integrar el aprendizaje automático en los flujos de trabajo diarios del proyecto, aportando claridad, rapidez y confianza a la toma de decisiones geotécnicas.

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