La inteligencia artificial aporta nuevas herramientas para analizar defectos en obras civiles
UNAL/DICYT Las fallas en obras civiles –originadas por la inestabilidad de los suelos o por problemas estructurales– representan grandes desafíos en la ingeniería para prevenir accidentes significativos, como derrumbes y colapso de estructuras.
Un ejemplo de estas fallas fue el colapso del edificio Space en Medellín –que no solo resultó en la pérdida de vidas humanas, sino que también afectó a numerosas familias– o el del puente Chirajara, en la vía Bogotá – Villavicencio, en proceso de construcción, en el que murieron trabajadores involucrados en el proyecto.
El ingeniero civil William Mauricio García Feria, doctor en Ingeniería Civil de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), explica que “cuando se presentan estas situaciones entra en juego la ingeniería forense para encontrar las posibles causas que condujeron a la falla y así proponer soluciones desde la ingeniería”.
“Sin embargo, la práctica actual de la ingeniería forense tiene limitaciones como la dependencia de la experiencia en el juicio de expertos y en las interpretaciones humanas, que pueden resultar subjetivas y a veces conducir a errores”.
Por eso su investigación se centró en superar estas barreras mediante “redes bayesianas”, herramientas de IA probabilística que modelan y analizan las relaciones causa-efecto en problemas de ingeniería civil.
“Estas redes pueden representar gráficamente la secuencia de eventos relacionados con las posibles causas que produjeron una falla; así, además de identificarlas, también se busca disminuir la subjetividad frecuente de su explicación y proponer soluciones más efectivas”, explica el autor.
Herramienta eficaz
El ingeniero probó la herramienta en casos reales que han ocurrido en el país, como por ejemplo una excavación para construir un edificio en Bogotá que resultó en una falla profunda y en la afectación de la movilidad del sector.
“Aquí las opiniones sobre la causa de la falla variaron ampliamente; por un lado, se decía que había errores en el diseño, y por el otro, algunos involucrados sostenían que las condiciones inesperadas del agua subterránea eran las responsables. Estas se propusieron como hipótesis para explicar la falla de la excavación y se implementaron en la red bayesiana”, anota.
Como parte del experimento se combinó la evidencia recolectada en investigaciones forenses, además de la opinión de expertos y más de 20.000 simulaciones computacionales.
Según los resultados, la herramienta identificó que las deficiencias en el diseño eran un 85 % más probables para explicar la falla, frente a la hipótesis de las condiciones del agua subterránea u otras.
“La metodología no solo integra IA con ciencia forense –que incluye evidencia como medición de deformaciones, velocidad de hundimientos y geometría de la falla–, sino que también incorpora la opinión de expertos y modelos matemáticos para lograr una mayor precisión en la identificación de las causas de las fallas de estructuras civiles.
Algunos estudios indican que cerca del 80 % de los problemas y las fallas en construcciones civiles obedecen a errores humanos, ya sea por falta de conocimiento o por errores en el diseño. Por eso, el ingeniero civil explica que “con esta herramienta nos acercamos a entender con mayor certeza las causas que conducen a las fallas en obras civiles, y además a proponer mejores ideas para evitarlas”.