La inteligencia artificial y los gemelos digitales transforman la ingeniería de infraestructuras
14 de noviembre de 2026 · 2 min de lectura
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La American Society of Civil Engineers presentó el 19 de octubre de 2026 el documento AI RACE, que establece una hoja de ruta para la aplicación de la inteligencia artificial en la ingeniería civil. Este marco estratégico propone una integración responsable de la tecnología en el ciclo de vida de las infraestructuras, haciendo hincapié en la gobernanza y la supervisión humana.
El documento aclara que la responsabilidad de las decisiones y de la evaluación técnica permanece en manos de los ingenieros y no se transfiere al software. Aunque los algoritmos pueden identificar patrones, señalar desviaciones o apoyar predicciones, los resultados deben verificarse siempre dentro del contexto físico de la obra.
Para que el monitoreo sea fiable, es fundamental la calidad de la adquisición de datos. Los sistemas deben gestionar flujos provenientes de diversos sensores de temperatura, vibración, deformación y desplazamiento, que a menudo utilizan protocolos no homogéneos. Es crítico que la infraestructura de tecnologías de la información y la comunicación preserve la identidad del dato, incluyendo el sensor emisor, la ubicación exacta, la unidad de medida y la sincronización temporal para evitar errores de interpretación.
La gestión de los datos requiere controles automáticos para distinguir entre valores reales, errores de medición, duplicaciones o interrupciones de conectividad. El sistema no debe rellenar silenciosamente los vacíos de información ni eliminar picos de datos sin antes evaluar si representan un evento significativo o un error técnico.
El uso de gemelos digitales va más allá de la visualización tridimensional. Estos sistemas vinculan las mediciones con modelos físicos que representan la geometría, los materiales y las acciones de la estructura para simular su respuesta. Una discrepancia entre la respuesta observada y la simulada no indica necesariamente un daño estructural, sino que puede señalar la necesidad de revisar hipótesis iniciales o corregir problemas de medición.
La inteligencia artificial y los modelos físicos cumplen funciones distintas pero complementarias. Mientras que el modelo físico se basa en hipótesis ingenieriles, el aprendizaje automático detecta regularidades y desviaciones en los datos. Por ello, el control de la calidad y la sincronización de las lecturas debe preceder siempre al análisis algorítmico para evitar que fallos en la cadena de datos se interpreten erróneamente como problemas estructurales.