¿Pueden el Machine Learning y la consistencia de los datos redefinir la eficiencia en la ingeniería geotécnica?

La eficiencia en la ingeniería geotécnica ya no se define por la velocidad de las simulaciones, sino por la calidad y consistencia de los datos que las sustentan.Durante años, los ingenieros han debatido qué modelo constitutivo —Mohr-Coulomb, Hardening Soil u otros describe mejor el comportamiento del terreno, pero el verdadero factor diferencial no es el modelo en sí, sino la fiabilidad de los parámetros que lo alimentan.

En este contexto, DAARWIN, un software de ingeniería inteligente para análisis geotécnico, transforma el flujo de trabajo al combinar automatización, estandarización de datos y machine learning. No se trata de hacer el proceso más rápido, sino de hacerlo más inteligente, trazable y adaptable.

El coste oculto de la inconsistencia

En la mayoría de las organizaciones de ingeniería, la interpretación de parámetros sigue siendo un proceso altamente manual. Los ingenieros dedican incontables horas a consolidar sondeos, ensayos CPT y datos de laboratorio en hojas de cálculo, convirtiendo unidades o corrigiendo formatos antes incluso de iniciar el análisis.Este trabajo previo puede representar entre el 60 y el 70 % del tiempo total de modelización, mientras que pequeñas discrepancias en el ángulo de fricción o en la rigidez pueden generar diferencias significativas en el comportamiento previsto.

DAARWIN aborda este problema desde la raíz mediante la automatización de la extracción y validación de parámetros. Todos los datos —desde los ensayos de campo hasta los resultados de laboratorio— se estandarizan y estructuran dentro de un entorno digital único, garantizando trazabilidad y reproducibilidad completas. De este modo, los equipos de diseño pueden centrarse en la interpretación y validación, no en la gestión manual de datos.

La automatización como base de la eficiencia

Al automatizar las tareas repetitivas, DAARWIN asegura que los parámetros geotécnicos, como E, φ’, c’, OCR y k, se extraigan y validen de forma coherente, listos para su uso directo en modelos numéricos.

Los ingenieros pueden pasar de archivos sin procesar a parámetros calibrados en cuestión de minutos, reduciendo drásticamente la fase preparatoria y minimizando el riesgo de error humano.

Este nivel de automatización no solo acelera el flujo de trabajo, sino que garantiza que cada decisión se base en datos verificados y de alta calidad, creando una base sólida para resultados de ingeniería fiables y defendibles.

Machine Learning como siguiente nivel de eficiencia

Una vez que los datos son consistentes, el machine learning (ML) se convierte en el siguiente paso natural hacia un análisis más inteligente. Dentro de DAARWIN, los algoritmos de ML ejecutan back-analysis en tiempo real, análisis de sensibilidad y correlaciones predictivas entre los datos de instrumentación y el rendimiento modelizado.

Por ejemplo, los modelos sustitutos entrenados con simulaciones previas pueden aproximar el comportamiento de un modelo de elementos finitos a una fracción del coste computacional, mientras que las técnicas de feature ranking identifican qué parámetros influyen más en los desplazamientos o asientos. Esto permite a los ingenieros priorizar los datos realmente relevantes y refinar continuamente sus hipótesis a medida que evolucionan las condiciones del terreno.

De modelos estáticos a comportamiento adaptativo del terreno

Los modelos de diseño tradicionales representan hipótesis estáticas, pero el terreno es dinámico. DAARWIN se conecta directamente con los datos de instrumentación, actualizando los modelos a medida que se reciben nuevas mediciones.

Este bucle de retroalimentación continua garantiza que el diseño refleje el comportamiento real del terreno y no solo estimaciones históricas. En túneles, excavaciones profundas o cimentaciones, esto se traduce en una detección más rápida de desviaciones y una adaptación basada en datos antes de que aparezcan los riesgos.

Eficiencia: de horas a conocimiento con software de ingeniería avanzado

En la ingeniería geotécnica, la verdadera eficiencia depende de la consistencia de los datos y la precisión analítica, no solo de simulaciones más rápidas. DAARWIN, como software de ingeniería avanzado, combina automatización y machine learning para transformar todo el proceso, desde la adquisición de datos hasta el diseño, sustituyendo el trabajo manual fragmentado por un flujo continuo y trazable en tiempo real.

Con DAARWIN, los ingenieros pueden:

• ⚙️ Reducir hasta en un 70 % el tiempo de preparación de datos mediante la extracción, limpieza y validación automáticas de información de campo y laboratorio.

• 📊 Acortar en torno a un 35 % la calibración de parámetros gracias al back-analysis en tiempo real que actualiza los modelos automáticamente a medida que llegan nuevos datos.

• 🧭 Generar y visualizar secciones geotécnicas al instante, garantizando coherencia total entre conjuntos de datos sin recurrir a herramientas externas.

• 🔍 Acelerar hasta un 45 % la validación de modelos con análisis asistidos por ML que detectan desviaciones y anomalías automáticamente.

  
  

El resultado es un flujo de trabajo donde cada conjunto de datos está estandarizado, cada modelo es adaptativo y cada decisión es defendible y basada en datos reales. DAARWIN no solo hace los proyectos más rápidos, sino que hace el diseño geotécnico más inteligente, transparente y confiable.