Lo que tradicionalmente demandaba días o incluso semanas de cálculos y análisis estructurales, hoy puede resolverse en apenas segundos gracias a una innovadora herramienta de inteligencia artificial (IA) desarrollada por tres egresados de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional del Nordeste (Unne). Se trata de AutoPort 2D, un sistema capaz de calcular, comparar y evaluar el diseño óptimo de una nave industrial a partir de distintos parámetros de entrada.
El desarrollo fue realizado por los ingenieros civiles Renzo Agustín Bastiani, Ayrton Manuel Mazo y Mariano Newton como parte de su Trabajo Final de Graduación titulado “Análisis Comparativo de Tipologías de Naves Industriales”, bajo la dirección y asesoramiento del ingeniero y magíster Alejandro R. Ruberto, profesor adjunto de Trabajo Final de la Facultad de Ingeniería.
La relevancia del proyecto llevó al Consejo Superior de la Unne a aprobar la tramitación del Derecho de Autor ante la Dirección Nacional del Derecho de Autor, al considerarlo una producción científica inédita con potencial impacto en el ámbito de la ingeniería estructural y la construcción.
Cómo crear galpones en segundos
Los galpones, depósitos, fábricas y centros logísticos forman parte del paisaje productivo del noreste argentino. En provincias como Chaco y Corrientes, estas estructuras son fundamentales para almacenar mercaderías, alojar maquinarias y desarrollar actividades industriales. Sin embargo, diseñarlas implica tomar decisiones complejas sobre la forma estructural más conveniente, ya que existen múltiples alternativas: estructuras en arco, trianguladas, combinaciones de acero y hormigón, entre otras.
Cada elección influye directamente en el costo de la obra, la cantidad de materiales utilizados y el nivel de seguridad de quienes trabajan dentro de la construcción. Comparar todas las opciones disponibles puede demandar semanas de trabajo especializado. Frente a este desafío, los tres ingenieros decidieron crear una herramienta capaz de automatizar gran parte del proceso.
El objetivo del trabajo no solo fue analizar distintos diseños de naves industriales. Los investigadores desarrollaron, validaron y pusieron a prueba un programa propio capaz de automatizar todo el cálculo estructural. La herramienta considera diferentes tipologías de galpones, aplica las cargas que actuarán sobre la estructura —como el viento, el peso propio y las sobrecargas— y determina automáticamente qué perfiles de acero utilizar y qué profundidad deben tener las bases que sostendrán la construcción.
Además, analizaron cómo variables como la altura de las columnas, la separación entre marcos estructurales y la inclinación del techo modifican tanto el comportamiento estructural como el costo final de la obra. A partir de estos resultados, elaboraron recomendaciones concretas para que ingenieros y empresas puedan tomar decisiones con mayor información, menor incertidumbre y en menos tiempo.
Seis millones de cálculos estructurales
El proyecto se apoyó en el desarrollo de dos herramientas informáticas propias. La primera fue programada en lenguaje Python con asistencia de inteligencia artificial y se encargó de calcular automáticamente las estructuras metálicas. La segunda fue desarrollada mediante hojas de cálculo avanzadas y tuvo como función diseñar las fundaciones de hormigón que anclan los galpones al terreno.
Ambas herramientas fueron desarrolladas siguiendo estrictamente la normativa argentina vigente. Para ello, se aplicaron los reglamentos CIRSOC 102, que establece las cargas de viento; CIRSOC 303, destinado al diseño de estructuras de acero conformadas en frío; CIRSOC 301, referido a los factores de seguridad estructural; y CIRSOC 201, que regula el cálculo de elementos de hormigón armado.
Gracias a esta automatización, el programa ejecutó más de seis millones de cálculos estructurales. Para cada galpón posible evaluó 147 variantes de diseño y seleccionó la alternativa que requería la menor cantidad de acero sin comprometer la seguridad de la estructura. Como resultado se conformó una base de datos de 42.300 diseños considerados óptimos dentro de los parámetros analizados.
Para validar la confiabilidad de los resultados, los autores compararon los cálculos obtenidos con dos programas comerciales ampliamente utilizados por profesionales de la ingeniería. Las diferencias detectadas fueron inferiores al 1%, confirmando que la herramienta desarrollada posee un nivel de precisión equivalente al de los softwares de referencia.
A partir de esa base de datos de 42.300 diseños eficientes, Bastiani, Mazo y Newton entrenaron un sistema de inteligencia artificial para que aprendiera a identificar patrones y pudiera predecir de manera casi instantánea cuál sería la mejor solución estructural para cada caso.
El sistema funciona de manera similar al aprendizaje humano: analiza miles de ejemplos resueltos y utiliza esa experiencia para responder ante nuevos escenarios sin necesidad de repetir todos los cálculos desde cero. Para mejorar la precisión, los investigadores dividieron la inteligencia artificial en dos módulos: uno destinado a estimar las dimensiones generales del galpón y otro encargado de calcular la cantidad de acero requerida.
La herramienta resultante, denominada AutoPort 2D, permite comparar en pocos segundos ocho tipologías diferentes de estructuras industriales. Un análisis de estas características podría requerir días o incluso semanas de trabajo manual. De esta manera, el programa funciona como una primera instancia de evaluación que ayuda al profesional a identificar rápidamente qué alternativa conviene estudiar en profundidad antes de realizar el cálculo detallado.
¿Qué capacidad tiene?
Otro aspecto destacado del trabajo fue la capacidad operativa alcanzada por el sistema. Según explicaron sus desarrolladores, el programa puede procesar hasta 30 estructuras por minuto, permitiendo explorar una enorme cantidad de soluciones en tiempos que resultan imposibles de alcanzar mediante métodos convencionales.
Entre los hallazgos más relevantes del proyecto se encuentra la identificación de lo que los autores denominaron el “punto mínimo de seguridad”. Se trata de una cantidad mínima de acero por debajo de la cual ninguna estructura puede reducirse sin exponerse al riesgo de colapso frente a fuertes vientos.
Este descubrimiento tiene especial importancia para el noreste argentino, donde el viento de diseño considerado por las normas alcanza los 45 metros por segundo, equivalente a tormentas de gran intensidad. Los investigadores determinaron que el efecto de succión generado sobre las cubiertas es el factor que más condiciona el diseño de estas estructuras.
Según explicaron, este hallazgo también aporta una referencia concreta para combatir prácticas de construcción informal. Utilizar menos acero del necesario no implica un ahorro económico, sino que representa un riesgo directo para la integridad de las personas que trabajan o permanecen dentro de los edificios.
Los autores remarcaron que AutoPort 2D no pretende reemplazar la tarea de los ingenieros, sino convertirse en una herramienta de apoyo que permita acelerar la etapa preliminar de diseño, reducir tiempos de análisis y disminuir la incertidumbre en la toma de decisiones.
Con la aprobación de la gestión del Derecho de Autor por parte de la Unne, el proyecto se consolida como uno de los desarrollos tecnológicos más destacados surgidos recientemente en la universidad pública del nordeste argentino, combinando ingeniería, automatización e inteligencia artificial para resolver problemas concretos de la industria de la construcción.
