La inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático están moldeando el futuro en estas 9 disciplinas.

La inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático están transformando el futuro en estas 9 disciplinas.

La inteligencia artificial generativa (IA) está resultando ser una herramienta poderosa para una amplia gama de disciplinas de ingeniería, ofreciendo procesos y productos de trabajo altamente optimizados y proporcionando información invaluable para los líderes de la industria.

Pero mientras que el término ‘IA generativa’ es la palabra de moda favorita de la industria tecnológica, ¿qué significa exactamente? En su núcleo, la IA generativa es un subconjunto de la inteligencia artificial que puede generar nuevos datos, diseños o modelos basados en datos existentes utilizando componentes y algoritmos de aprendizaje automático (ML). El poder de la IA generativa radica en su capacidad para optimizar y acelerar procesos, lo que la convierte en una tecnología ideal para disciplinas de ingeniería que requieren alta precisión, eficiencia e innovación.

También: 4 formas en que la IA generativa puede estimular la economía del creador

Característica especial

• Sorteo de ENBLE ¡Gana un HomePod Mini y un Botón Inteligente de TUO!
• El Show ENBLE Luke Miani habla del futuro del iPad y más
• Las mejores alternativas a Netflix Maratón en otro lugar

Leer ahora

Cada una de las principales disciplinas de ingeniería puede aplicar conjuntos de herramientas de IA generativa de manera similar, pero también a su manera única, y cada campo también tiene soluciones comerciales y de código abierto únicas que pueden utilizar para aprovechar al máximo la IA generativa y el ML.

Veamos nueve disciplinas de ingeniería importantes y pensemos en cómo podrían abordar el uso de la IA generativa, incluidos ejemplos de soluciones específicas, comerciales y de código abierto. Muchas de estas herramientas se han utilizado durante años, pero ahora incorporan características de IA generativa, o tienen capacidades que los desarrolladores entrenan u optimizan con conjuntos de herramientas y metodologías de IA y ML generativas comerciales y de código abierto para mejorar sus modelos de datos o bases de código.

¿Cómo se puede utilizar la IA generativa y el ML en la ingeniería de software?

La ingeniería de software va más allá de simplemente escribir código; es el arte y la ciencia de diseñar, desarrollar y mantener sistemas de software que impulsan nuestras sociedades. Es la disciplina que proporciona la tecnología fundamental para el mundo digital moderno, desde aplicaciones móviles hasta los algoritmos complejos que impulsan la IA.

La ingeniería de software engloba muchas actividades, como el análisis de requisitos, el diseño de sistemas, la programación, las pruebas y el mantenimiento. La IA generativa y el ML ofrecen soluciones transformadoras que pueden automatizar y optimizar diversos aspectos del desarrollo de software, haciéndolo más rápido, eficiente y robusto.

Facilitando la transformación digital:

• Generación de código automatizada: Herramientas comerciales como OpenAI’s Codex (también utilizado en GitHub Copilot de Microsoft Visual Studio) y plataformas de código abierto como Sourcery pueden generar fragmentos de código, reduciendo el tiempo de desarrollo y los errores.

• Pruebas automatizadas: Soluciones como Testim.io y frameworks de código abierto como JUnit pueden automatizar las pruebas y garantizar una robusta calidad de software.

• Automatización de DevOps: Auto DevOps de GitLab y herramientas de código abierto como Jenkins pueden automatizar la implementación y el monitoreo, mejorando la eficiencia operativa.

¿Cómo se pueden utilizar la IA generativa y el aprendizaje automático en la ingeniería de datos?

La ingeniería de datos es un campo especializado que permite la toma de decisiones basada en datos en las organizaciones. Involucra el diseño, construcción y mantenimiento de arquitecturas, bases de datos y sistemas de procesamiento a gran escala que transforman datos en bruto en ideas accionables. 

También: Por qué la IA generativa es tan popular: Todo lo que necesitas saber

Los ingenieros de datos se aseguran de que los datos estén disponibles, sean confiables y estén en un formato que los científicos de datos y analistas de negocios puedan utilizar para sus análisis. A medida que el volumen, la velocidad y la variedad de los datos crecen exponencialmente, la ingeniería de datos se vuelve cada vez más compleja y vital, requiriendo herramientas disruptivas que utilicen IA generativa y aprendizaje automático para proporcionar velocidad e información según demanda.

Creando ideas accionables:

• Creación de datos sintéticos: NVIDIA’s DataSynth y plataformas de código abierto como Synthea (para crear datos de salud de pacientes de prueba) pueden generar conjuntos de datos sintéticos para un entrenamiento sólido de aprendizaje automático.

• Diseño de esquemas automatizados: Herramientas de código abierto como Apache Avro pueden automatizar el diseño de esquemas de bases de datos, optimizando el almacenamiento y la recuperación de datos.

• Manejo de datos en tiempo real: Herramientas de código abierto, como Apache Flink y Apache Kafka, pueden optimizar el procesamiento de datos en tiempo real, lo que permite una gestión eficiente de transmisiones de datos.

¿Cómo se pueden utilizar la IA generativa y el aprendizaje automático en la ingeniería mecánica?

La ingeniería mecánica da forma a todo, desde los vehículos que conducimos hasta los electrodomésticos que usamos en casa. Incluye el diseño, análisis y fabricación de diversos sistemas mecánicos, desde mecanismos simples, como palancas y poleas, hasta maquinaria compleja como motores de aviones y brazos robóticos. 

Los ingenieros mecánicos trabajan para resolver algunos de los problemas más desafiantes, incluyendo cómo hacer que las máquinas sean más eficientes, sostenibles y seguras. La IA generativa se está convirtiendo en una tecnología de optimización clave dentro de la disciplina de la ingeniería mecánica, ofreciendo herramientas poderosas para producir diseños más eficientes, mejorar la utilización de materiales y predecir necesidades de mantenimiento.

La mecánica de la vida cotidiana:

• Optimización de diseño: La Generative Design de Autodesk y soluciones de código abierto como FreeCAD pueden optimizar diseños mecánicos para varios factores de restricción.

• Utilización de materiales: Plataformas comerciales, incluyendo Altair Inspire (para análisis estructural), Materialise (impresión 3D para la industria de la salud) y herramientas de código abierto como Opencascade SALOME, pueden optimizar el uso de materiales, reduciendo el desperdicio y los costos.

• Mantenimiento predictivo: El Watson de IBM y plataformas de código abierto, como la herramienta de aprendizaje automático scikit-learn de Python, pueden predecir fallas mecánicas, permitiendo un mantenimiento proactivo.

¿Cómo se pueden utilizar la IA generativa y el aprendizaje automático en la ingeniería civil?

La ingeniería civil, un campo con raíces antiguas, es esencial para el diseño y mantenimiento de puentes, carreteras y edificios. Los ingenieros civiles aseguran que nuestras comunidades sean funcionales, seguras y sostenibles, abordando desafíos complejos como el desarrollo urbano, la congestión del tráfico y la resistencia a desastres. 

También: La ética de la IA generativa: Cómo podemos aprovechar esta poderosa tecnología

A medida que enfrentamos los desafíos modernos de la urbanización rápida y el cambio climático, el papel de la ingeniería civil se vuelve aún más crucial. La IA generativa está emergiendo como una tecnología transformadora en este campo, ofreciendo soluciones innovadoras para optimizar el diseño de infraestructuras, predecir desastres naturales y asignar recursos de manera eficiente. 

Construcción de infraestructura:

• Diseño de infraestructura: Las soluciones de modelado generativo de Bentley, como Generative Components, y soluciones de modelado 3D de código abierto como Blender, pueden ayudar en la planificación de infraestructura y optimizar diseños basados en diferentes restricciones.

• Predicción de desastres: Plataformas como One Concern y herramientas de código abierto como OpenQuake pueden predecir posibles desastres, permitiendo tomar medidas preventivas.

• Asignación de recursos: La herramienta Primavera P6 de Oracle y plataformas de código abierto como GanttProject y ProjectLibre pueden optimizar la asignación de recursos, incluyendo mano de obra, materiales y tiempo, garantizando una ejecución eficiente del proyecto.

¿Cómo se puede utilizar la inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático en la ingeniería eléctrica?

La ingeniería eléctrica es la fuerza impulsora detrás de las tecnologías que alimentan nuestro mundo moderno, desde la electricidad que ilumina nuestros hogares hasta los dispositivos electrónicos que nos mantienen conectados. Es un campo amplio que abarca una variedad de subdisciplinas, que incluyen generación y distribución de energía, electrónica, telecomunicaciones y sistemas de control.

También: Los mejores chatbots de inteligencia artificial

A medida que la sociedad se vuelve más interconectada y consciente del consumo de energía, el papel de la ingeniería eléctrica es cada vez más vital, y desafíos clave, como la integración de energías renovables, la seguridad de los datos y la automatización, requieren soluciones innovadoras. La inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático ofrecen enfoques revolucionarios para la automatización del diseño de circuitos, la optimización de la gestión de energía y la mejora de las técnicas de procesamiento de señales. Estos enfoques permitirán a los ingenieros eléctricos crear sistemas más eficientes, confiables y sostenibles, lo que puede dar forma a un futuro más brillante para todos nosotros.

Alimentando todo:

• Diseño de circuitos: Plataformas como Cadence y herramientas de código abierto como KiCad pueden automatizar y optimizar el diseño de circuitos eléctricos, ahorrando tiempo y esfuerzo.

• Gestión de energía: Soluciones como Verdigris para el diseño de edificios inteligentes y plataformas de código abierto como OpenEnergyMonitor, y los diversos proyectos para proveedores de energía alojados en LF Energy, pueden optimizar la generación y consumo de energía, contribuyendo a la sostenibilidad.

• Procesamiento de señales: Software comercial como MATLAB y alternativas de código abierto como GNU Radio pueden mejorar las técnicas de procesamiento de señales, mejorando los sistemas de comunicación.

¿Cómo se puede utilizar la inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático en la ingeniería química?

La ingeniería química juega un papel fundamental en muchas industrias, desde la farmacéutica y petroquímica hasta el procesamiento de alimentos y la ciencia de materiales, implicando la aplicación de procesos químicos, físicos y biológicos para convertir materias primas en productos valiosos. Los ingenieros químicos optimizan los procesos de fabricación, desarrollan soluciones energéticas sostenibles y garantizan la calidad y seguridad de los productos.

También: Estas son mis 5 herramientas de inteligencia artificial favoritas para el trabajo

A medida que las industrias buscan una mayor eficiencia, una menor huella ambiental y una mayor innovación, la ingeniería química se vuelve cada vez más crucial, exigiendo una innovación constante para satisfacer las necesidades cambiantes de los consumidores y los estándares regulatorios. La inteligencia artificial generativa ofrece a los ingenieros químicos capacidad sin precedentes en la optimización de procesos, la síntesis de materiales y el control de calidad, lo que les permite lograr una eficiencia y precisión sin precedentes, impulsando a la industria hacia una nueva era de producción sostenible y de alta calidad.

Transformando materias primas:

• Optimización de procesos: Tecnologías comerciales como AspenTech y plataformas de código abierto como COCO Simulator pueden optimizar los procesos de fabricación química.

• Síntesis de materiales: Soluciones comerciales de software como servicio (SaaS), como Citrine Informatics, y herramientas de código abierto como Avogadro pueden ayudar a descubrir nuevos materiales.

• Control de calidad: Empresas como Lighthouse, herramientas como InfinityQS de Advantive y soluciones de ciencia de datos de código abierto como KNIME se pueden utilizar para predecir la calidad del producto en tiempo real.

¿Cómo se pueden utilizar la inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático en la ingeniería biomédica?

La ingeniería biomédica es un campo interdisciplinario único que combina los principios de la ingeniería con la complejidad de la biología y la medicina, con el objetivo de mejorar la atención médica mediante el desarrollo de tecnologías que mejoren el diagnóstico, el tratamiento y la atención al paciente. Desde el diseño de dispositivos médicos de última generación, como las máquinas de resonancia magnética y las extremidades protésicas, hasta el desarrollo de técnicas punteras en ingeniería de tejidos y administración de medicamentos, los ingenieros biomédicos están a la vanguardia de la innovación médica.

A medida que el sector de la atención médica se enfrenta a desafíos contemporáneos, como el envejecimiento de la población mundial, los crecientes gastos en atención médica y la creciente demanda de tratamientos médicos personalizados, la inteligencia artificial generativa puede ser una tecnología altamente transformadora para el desarrollo farmacéutico y la atención médica, ofreciendo oportunidades incomparables para acelerar el descubrimiento de medicamentos, personalizar el diseño de prótesis y mejorar la imagen médica.

Conectando la medicina y la tecnología:

• Descubrimiento de medicamentos: Tecnologías comerciales como Atomwise y plataformas de código abierto como RDKit para quimiinformática pueden acelerar el descubrimiento de medicamentos mediante la predicción de propiedades moleculares. EvoDiff, recientemente liberado como código abierto por Microsoft, se puede utilizar para descubrir secuencias de proteínas para nuevos medicamentos y terapias.

• Diseño de prótesis: Herramientas comerciales como Medical Modeling de 3D Systems y soluciones de código abierto como Open Bionics pueden diseñar prótesis e implantes personalizados.

• Imagen médica: Plataformas comerciales como Nanox AI y herramientas de código abierto como ITK Insight Toolkit pueden mejorar la calidad de las imágenes médicas, ayudando a realizar diagnósticos más precisos.

¿Cómo se pueden utilizar la inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático en la ingeniería aeroespacial?

La ingeniería aeroespacial es un campo especializado que se enfoca en el desarrollo y diseño de aeronaves, naves espaciales y sistemas y equipos relacionados. Los ingenieros aeroespaciales diseñan aviones comerciales, drones, satélites, vehículos de lanzamiento, cápsulas espaciales y hábitats espaciales, trabajando en desafíos complejos que incluyen aerodinámica, sistemas de propulsión, diseño estructural y navegación. Su objetivo es ampliar los límites de lo que es posible en los viajes aéreos y espaciales.

También: ChatGPT y la nueva IA están causando estragos en la ciberseguridad de formas emocionantes y aterradoras

A medida que la humanidad se enfoca en lograr metas ambiciosas, como el turismo espacial y la colonización interplanetaria, el papel de la ingeniería aeroespacial se vuelve cada vez más fundamental. Este campo, que antes era exclusivo de agencias gubernamentales con megapresupuestos, está listo para la innovación, especialmente cuando se enfrenta a problemas de eficiencia de combustible, seguridad y sostenibilidad ambiental. La inteligencia artificial generativa ofrece soluciones novedosas para optimizar el diseño de aeronaves, mejorar los sistemas de navegación y aumentar el consumo de combustible.

Apuntando hacia el cielo:

• Diseño de aeronaves: Siemens’ NX y plataformas de código abierto como OpenVSP pueden optimizar el diseño de componentes aeronáuticos en términos de peso, resistencia y aerodinámica.

• Sistemas de navegación: Soluciones de la industria de defensa de Northrop Grumman y herramientas de código abierto como ArduPilot y Dronecode pueden mejorar los sistemas de navegación y control.

• Eficiencia de combustible: Forge de Honeywell y soluciones de código abierto como JSBSim pueden optimizar el consumo de combustible, contribuyendo a la sostenibilidad.

¿Cómo se pueden utilizar la inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático en la ingeniería ambiental?

La ingeniería ambiental es una disciplina crítica que se enfoca en proteger y mejorar el medio ambiente natural para la salud humana y el bienestar ecológico. La ingeniería ambiental abarca una amplia gama de actividades, desde el tratamiento del agua y la gestión de residuos hasta el control de la calidad del aire y las soluciones de energía renovable.

También: Entrena modelos de IA con tus propios datos para mitigar riesgos

Ante desafíos apremiantes como el cambio climático, la contaminación y el agotamiento de los recursos, el papel de la ingeniería ambiental se vuelve cada vez más vital, requiriendo soluciones innovadoras para problemas complejos y a menudo implicando colaboración interdisciplinaria entre científicos, responsables políticos y partes interesadas de la comunidad. La IA generativa está emergiendo como una herramienta poderosa en este ámbito, ofreciendo soluciones de vanguardia para optimizar la gestión de residuos, modelar impactos climáticos y utilizar de manera eficiente los recursos naturales, de manera que los ingenieros puedan desarrollar estrategias más efectivas y sostenibles para proteger nuestro planeta para las futuras generaciones.

Salvando el planeta:

• Gestión de residuos: Plataformas comerciales como Rubicon pueden optimizar la recolección y los procesos de reciclaje de residuos.

• Modelado climático: Los modelos de sistemas terrestres de la comunidad (Community Earth System Model) y plataformas de código abierto como OS-Climate y OpenFOAM pueden modelar los impactos climáticos.

• Optimización de recursos: Soluciones de datos de mapas de código abierto, como la Fundación Overture Maps y OpenStreetMap, se pueden utilizar para optimizar los recursos naturales.

Conclusión

La IA generativa y el aprendizaje automático son mucho más que avances tecnológicos: están impulsando cambios en las herramientas, los procesos y las metodologías que están revolucionando el panorama de la ingeniería. La capacidad única de estas tecnologías para optimizar y acelerar los procesos en diversas disciplinas de ingeniería los convierte en indispensables para las disciplinas de ingeniería modernas. Por lo tanto, el mensaje para las empresas y los líderes de la ingeniería es claro: adopten la IA generativa para mantenerse competitivos y preparados para el futuro.

• artificial intelligence
• Innovation