Revolucionando la ingeniería con el diseño generativo

La moraleja de la clase fue la siguiente: en la práctica de la ingeniería nunca debemos arriesgarnos con el diseño a menos que construyas para el ex-imperio más grande del mundo o tengan 5 millones de libras extra para reparar tus errores. Por esta razón, muchos ingenieros —me incluyo— hemos sido formados bajo la máxima: “nunca salirnos del estándar y de diseñar a lo seguro”.

Sin embargo, qué pasaría si existiera una herramienta con la cuál pudiéramos crear diseños innovadores, atractivos visualmente, los cuales cumplan con todos los requisitos del cliente. Esta herramienta, impulsada por inteligencia artificial (IA), existe y tiene el potencial de revolucionar la práctica de la ingeniería. Bienvenido al diseño generativo.

¿Cómo funciona el diseño generativo?

El diseño generativo es un proceso de exploración para generar propuestas que reúnan un conjunto de estándares. Estos requisitos iniciales pueden ser propiedades como el tamaño, la forma y el peso de nuestro modelo. Una vez definidas dichas restricciones se utiliza un software impulsado por IA para generar modelos de manera automática. Posteriormente, se seleccionan las mejores propuestas y se itera sobre éstas.

Para ilustrar el proceso, imaginemos a un ingeniero a cargo de diseñar el cuadro de una bicicleta. En este caso, los requisitos iniciales podrían ser el espacio y ubicación para los amortiguadores, las llantas y los frenos; así como el peso de estos elementos y la resistencia necesaria para soportar esta carga.

Con lo anterior definido, el software puede comenzar a explorar las soluciones, considerando estos parámetros y proponer modelos optimizados. Dichos modelos sirven como punto de partida para el diseño final del cuadro de bicicleta o se puede volver a iterar para encontrar otras opciones.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas respecto del diseño tradicional?

Una de las principales ventajas del diseño generativo sobre el tradicional es que permite explorar cientos de posibilidades que cumplan con los parámetros iniciales. Si éstos fueron bien definidos, tenemos la certeza de que el diseño es factible desde el punto de vista técnico. Con ello, podemos enfocarnos más en resolver las verdaderas necesidades del usuario en lugar de determinar si la propuesta cumple con el estándar inicial.

De igual forma, el diseño generativo puede proponer modelos los cuales son posibles fabricar por un tipo de maquinaria o proceso particular. Cuando en la etapa exploración se incluyen este tipo de restricciones relacionadas con la manufactura evitamos problemas en la etapa de producción. Por ejemplo, uno puede indicar que, entre los diseños propuestos, sean seleccionados sólo aquellos fabricados por medio de una fresadora de 2 o 3 ejes, según convenga.

La fresadora es una máquina que se utiliza para la manufactura de piezas de metal. Al momento de realizar un diseño se deben de tomar en cuenta las limitaciones de la máquina a trabajar.

Por otro lado, la principal desventaja respecto a este nuevo paradigma es la adquisición de software especializado en diseño generativo. Asimismo, esta herramienta suele consumir mucho tiempo de procesamiento. Por esta razón, la mayoría de software comercial basado en diseño generativo utiliza computación en la nube —cloud computing— para realizar iteraciones y reducir el tiempo de procesamiento. Sin embargo, comprar un software comercial extra representa un aumento de costos restrictivos para un equipo, el cual podría, no estar acostumbrado a pagar por dichos servicios.

Casos de éxito del diseño generativo

Contrario a lo que muchos creen, el diseño generativo no sólo se restringe a la optimización topológica (tamaño y forma). Como se mencionó antes, en algunos casos se puede ir tan lejos como especificar restricciones de manufactura o resistencia mecánica.

Tal es el caso del equipo de innovación de Airbus, quienes utilizaron esta herramienta para diseñar la partición que separa la cabina y el espacio de pasajeros para el Airbus A320. ¿El resultado? Una pieza fuerte que cumple con todos los requisitos mecánicos; utiliza 95% menos material y evita la emisión de 166 toneladas de emisiones de CO2 por año.

El peso total del avión es uno de los parámetros más importantes a tomar en cuenta, ya que un avión pesado requiere de motores más potentes y de más combustible. Por lo tanto, cualquier reducción de peso —por mínima que sea— disminuye considerablemente el uso de combustible y, por ende, el costo por vuelo.

Otro caso de éxito muy interesante es el de la compañía de partes de motocicletas MJK Performance. La misión de esta empresa es combinar el mundo de las motocicletas Muscle —Harley-Davidson, por ejemplo— con aquellas de carreras ligeras. Dos universos diametralmente opuestos ya que en uno buscamos dureza y en el otro liviandad.

Gracias al diseño generativo, MJK puede optimizar sus piezas para hacerlas ligeras, atractivas y que cumplan con los estándares mecánicos. Asimismo, los modelos generados son fabricados por medio de métodos tradicionales como fresadoras y máquinas CNC.

Escepticismo en el “mundo real”

Cuando se introdujo el diseño asistido por computadora —CAD, por sus siglas en inglés— en la década de los noventa existía mucho escepticismo respecto a su aplicación en el “mundo real”.

Hoy en día, todas las empresas utilizan CAD como herramienta imprescindible de trabajo. En el caso del diseño generativo, se trata de una tecnología muy nueva y a la cual le hace falta madurar para extender su uso. No obstante, quiénes han decidido ir un paso más allá al adoptar este método ya comienzan a recibir los frutos de esta herramienta.

Por lo tanto, se trata de un paradigma con bastante potencial y el cual podría beneficiar a los equipos de ingeniería para crear propuestas sin preguntarse ¿qué tanto es tantito? y comenzar a preguntarse ¿cómo es tantito?

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