Investigadores del MIT desarrollan un modelo que optimiza puentes y edificios para reducir materiales y emisiones de carbono sin comprometer su construcción.
- 🌍 Hasta un 90% menos de material en determinadas estructuras.
- 🏗️ Diseños optimizados para edificios y puentes reales.
- 🌲 Combinación inteligente de madera y acero.
- ♻️ Menor huella de carbono desde la fase de diseño.
- 🤖 Algoritmos capaces de crear estructuras más fáciles de construir.
- 📉 Reducción potencial de millones de toneladas de emisiones.
La construcción también necesita reinventarse
Cada edificio, puente o nave industrial comienza mucho antes de colocar el primer ladrillo. Todo arranca con un diseño. Y precisamente ahí, en esa primera fase, es donde investigadores del MIT han encontrado una enorme oportunidad para reducir el impacto ambiental del sector de la construcción.
En 2022, la producción mundial de materiales de construcción fue responsable de más del 7 % de las emisiones globales de dióxido de carbono, una cifra que refleja el enorme peso climático del cemento, el acero, el aluminio y otros materiales utilizados en infraestructuras de todo el mundo.
La pregunta que plantea este nuevo trabajo resulta tan sencilla como incómoda: ¿realmente hace falta utilizar tanto material para que una estructura sea segura?
La respuesta parece ser que, en muchos casos, no.
Un modelo capaz de diseñar estructuras mucho más eficientes
Los investigadores han desarrollado un nuevo sistema computacional basado en optimización topológica, una técnica que lleva décadas utilizándose para encontrar la distribución ideal del material dentro de una estructura.
El problema era que los diseños obtenidos por estos algoritmos resultaban extremadamente complejos. Sobre el ordenador parecían perfectos; llevarlos a la obra era otra historia. Demasiadas uniones, piezas imposibles de fabricar o geometrías que disparaban el coste de construcción hacían que la industria apenas utilizara esta tecnología.
La innovación presentada ahora cambia ese escenario.
El nuevo modelo incorpora desde el principio las limitaciones reales de la construcción. El algoritmo ya no busca únicamente ahorrar material, también diseña pensando en cómo se ensamblarán las piezas, cuántas conexiones tendrá cada nodo o cuál será el tamaño mínimo que puede fabricarse con los métodos actuales.
En otras palabras, crea estructuras optimizadas que un constructor puede fabricar sin convertir el proyecto en un rompecabezas.
La inteligencia artificial decide dónde colocar cada material
Uno de los aspectos más interesantes del trabajo es que el sistema no se limita a elegir una única materia prima.
El modelo puede combinar madera, acero y, en el futuro, otros materiales estructurales, analizando automáticamente dónde conviene utilizar cada uno según sus propiedades mecánicas y su impacto ambiental.
Por ejemplo, la madera ofrece una huella de carbono mucho menor y funciona muy bien en determinadas zonas sometidas principalmente a esfuerzos de compresión moderados.
El acero, por su parte, proporciona una resistencia extraordinaria en puntos donde las cargas son mucho mayores.
El algoritmo distribuye ambos materiales de forma inteligente, buscando el mejor equilibrio entre seguridad estructural, coste, facilidad de construcción y emisiones de carbono.
No siempre gana el material más resistente. Tampoco el más ecológico. La clave está en encontrar el punto óptimo.
Del laboratorio a puentes que podrían construirse mañana
Para demostrar el funcionamiento del sistema, los investigadores utilizaron como referencia el conocido puente Lockport, situado cerca de Buffalo, en Estados Unidos.
A partir de esta estructura desarrollaron distintas versiones construidas exclusivamente con acero, únicamente con madera y con una combinación de ambos materiales.
Cada diseño se sometió a diferentes restricciones relacionadas con el tamaño mínimo de las piezas, los ángulos entre elementos o el número máximo de conexiones permitidas.
Los resultados mostraron algo especialmente relevante: pequeños cambios en estas restricciones modificaban de forma notable tanto la cantidad de material utilizada como las emisiones asociadas a toda la estructura.
Es decir, el diseño puede convertirse en una herramienta climática tan importante como el propio material.
Menos material no significa menos seguridad
Uno de los mayores temores cuando se habla de reducir materiales es pensar automáticamente en estructuras más débiles.
Sin embargo, la optimización topológica persigue exactamente lo contrario.
El algoritmo identifica las zonas donde el material realmente soporta esfuerzos y elimina únicamente aquello que apenas contribuye a la resistencia global. Es un principio muy parecido al que utiliza la naturaleza.
Los huesos humanos, las ramas de los árboles o incluso las alas de las aves concentran material únicamente donde resulta necesario. El resto se aligera para ahorrar energía sin perder estabilidad.
La ingeniería lleva años intentando copiar esa lógica. Ahora empieza a conseguirlo con herramientas mucho más sofisticadas.
La construcción entra en una nueva era digital
La incorporación de modelos avanzados de cálculo está transformando lentamente el sector de la construcción.
Cada vez es más habitual trabajar con gemelos digitales, modelos BIM enriquecidos con simulaciones estructurales y herramientas capaces de analizar miles de alternativas antes de iniciar una obra.
Este nuevo sistema desarrollado en el MIT encaja perfectamente dentro de esa evolución.
En lugar de que un ingeniero pruebe manualmente varias soluciones, el algoritmo analiza miles de configuraciones posibles en busca de aquella que consume menos recursos y mantiene todas las garantías estructurales.
Lo interesante es que el programa puede ejecutarse incluso en un ordenador portátil de altas prestaciones, algo que acerca esta tecnología a estudios de ingeniería de tamaño medio y no únicamente a grandes centros de investigación.
Europa ya avanza hacia edificios con menor huella de carbono
La reducción de emisiones durante la construcción se ha convertido en una prioridad para numerosos países.
La Directiva Europea sobre la Eficiencia Energética de los Edificios (EPBD) impulsa una visión más amplia del impacto ambiental de los inmuebles, incorporando progresivamente el concepto de carbono incorporado, es decir, las emisiones generadas antes incluso de que un edificio entre en funcionamiento.
Al mismo tiempo, numerosos proyectos europeos están promoviendo el uso de madera estructural, materiales híbridos y soluciones industrializadas capaces de disminuir tanto el consumo de recursos como los residuos generados en obra.
Herramientas como la desarrollada por el MIT podrían facilitar enormemente ese cambio al permitir tomar decisiones mucho más precisas desde la fase inicial del diseño.
Potencial
La mayor virtud de esta tecnología es que actúa antes de que aparezcan las emisiones. En lugar de compensar el impacto ambiental una vez construido un edificio, permite evitar que ese impacto llegue a producirse.
En el futuro podría integrarse con plataformas BIM, sistemas de análisis del ciclo de vida y bases de datos sobre la huella de carbono de distintos materiales, ofreciendo a arquitectos e ingenieros información ambiental prácticamente en tiempo real mientras diseñan una estructura.
También abre la puerta a edificios e infraestructuras mucho más adaptados a los recursos disponibles en cada región. Allí donde exista abundancia de madera certificada, el algoritmo podrá aprovechar mejor sus ventajas. En otros lugares priorizará combinaciones distintas según la disponibilidad de materiales y las necesidades estructurales.
Reducir el consumo de materias primas desde el origen representa una de las estrategias más eficaces para avanzar hacia una construcción baja en carbono. Y, visto lo que empieza a ser capaz de hacer este tipo de herramientas, da la sensación de que el futuro de la ingeniería pasará tanto por el diseño inteligente como por los propios materiales.
Vía Massachusetts Institute of Technology
Más información: Minimum carbon trusses: Constructible multi-component designs with mixed-integer linear programming – ScienceDirect
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