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La ciencia de manejo datos y las matemáticas computacionales se unen para avanzar en los métodos predictivos en ingeniería

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El artículo que nos comparte hoy un estimadísimo colega me recordó mi tesis de doctorado, en la que utilice como herramienta principal para solucionar las ecuaciones de un modelo de irrigación, el método de elemento finito (MEF). De acuerdo con este artículo, escrito por el profesor Mark Girolami y publicado el  21 de enero de 2021 en el boletín digital de la University of Cambridge (UC), este conocido método matemático, que se ha utilizado como herramienta predictiva en la ingeniería y las ciencias físicas durante mas de 70 años, ha sido rediseñado radicalmente en una investigación histórica dirigida por ingenieros de dicha universidad (UC).

El método de elementos finitos (MEF), una herramienta que proporciona soluciones simuladas por computadora a modelos matemáticos que de otro modo no se resolverían, ha sido la piedra angular de las matemáticas aplicadas modernas, el análisis numérico y el desarrollo de software, pero la capacidad de integrar datos con el MEF para mejorar las técnicas para hacer predicciones de modelos físicos se ha pasado por alto, hasta ahora.

Investigadores de la University of Cambridge, la University of Western Australia (UWA) y el Alan Turing Institute han colaborado para rediseñar el MEF y sentar las bases y la metodología mediante la cual se pueden realizar los Gemelos Digitales (Digital Twins). Se informó de estos hallazgos en los Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

El coautor del informe y autor del presente artículo, el profesor Mark Girolami, quien es titular de las cátedras Sir Kirby Laing de ingeniería civil y la de investigación de la Royal Academy of Engineering en la University  of Cambridge, así como director del Programa de Ingeniería Centrada en Datos en el Alan Turing Institute, dijo que la investigación tuvo un impacto comercial interesante.

 

 

"Los Gemelos Digitales (Digital Twins), es decir, el enlace del mundo físico y virtual, es de gran interés actual para la comunidad de ingenieros en general. Al integrar datos con MEF, este nuevo trabajo proporciona la base y la metodología mediante la cual se pueden realizar estos Gemelos Digitales (Digital Twins)", dijo.

"Al aceptar que nuestras descripciones matemáticas de sistemas complejos pueden ser incorrectas y no captar todos los aspectos del sistema, pudimos definir una descripción estadística del MEF que proporcionó una forma muy natural y completamente nueva de combinar datos y modelos matemáticos en una forma realmente poderosa.

"Esto brinda la oportunidad de acoplar técnicas estadísticas con FEM para sentar las bases matemáticas de la revolución de los gemelos digitales. Hasta ahora, en las FEM no se ha podido tomar en cuenta directamente los datos".

El artículo de PNAS demuestra el método en el contexto de mejorar nuestra comprensión de los solitones oceánicos, es decir, ondas internas de gran amplitud que se producen en la plataforma noroeste de Australia y en otras partes del mundo.

Connor Duffin, Ph.D. estudiante de la Escuela de Física, Matemáticas y Computación de la UWA y autor principal del artículo, agregó: "Científicamente, los solitones son eventos significativos que introducen turbulencias y mezclas, que impactan la fertilización local y, por lo tanto, la biología, debido a la dispersión de nutrientes del lecho marino en la columna de agua. Para la práctica de la ingeniería, predecir la ocurrencia y la magnitud de los solitones es de particular interés para la industria marítima australiana, ya que impacta la seguridad y operación de los activos actuales y futuros ".

 

Fuente:

http://www.eng.cam.ac.uk/news/data-science-and-computational-mathematics-unite-advance-predictive-methods-engineering

 

 

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