.jpg)
En l'àmbit del disseny i anàlisi d'estructures de closca amb geometries complexes, la integració entre el modelatge assistit per ordinador (CAD) i l'enginyeria assistida per ordinador (CAE) ha estat històricament un repte. Els mètodes tradicionals solen requerir processos de transferència de dades entre sistemes, cosa que introdueix ineficiències i errors d'aproximació. Enfront d'aquest context, sorgeix SplineNet, un enfocament d'aprenentatge profund isogeomètric que promet una integració fluida i precisa. SplineNet utilitza representacions spline estanques, com les T-splines no estructurades aptes per a anàlisi, i extracció de Bézier per construir l'arquitectura de la xarxa neuronal, on els polinomis de Bernstein funcionen com a funcions d'activació no lineals. Aquesta innovació permet que la pròpia xarxa incorpori formulacions energètiques basades en el model de Kirchhoff-Love per calcular comportaments mecànics de closques, eliminant la necessitat d'intercanvis de dades costosos en temps i recursos.
La capacitat de treballar tant sense dades (data-free) com amb dades (data-driven) obre un ventall de possibilitats. En el mode sense dades, les pèrdues es deriven directament de l'energia del sistema, cosa que encaixa perfectament en fluxos de treball de CAE. En el mode basat en dades, SplineNet pot actuar com a tronc interpretable en arquitectures DeepONet, permetent obtenir resultats immediats davant de noves entrades sense reentrenar la xarxa ni repetir tot el procés d'anàlisi. Aquest avenç té implicacions directes en l'eficiència dels cicles de disseny i simulació en indústries com l'automotriu, aeroespacial o arquitectura. Empreses que desenvolupen aplicacions a mida i programari a mida troben aquí una oportunitat per oferir solucions de simulació més ràpides i robustes als seus clients.
A Q2BSTUDIO, entenem que la convergència entre intel·ligència artificial i mètodes numèrics clàssics és clau per a la propera generació d'eines d'enginyeria. Els nostres equips treballen en el desenvolupament de ia per a empreses i en la implementació de agents IA que poden aprendre de simulacions físiques complexes. A més, la infraestructura computacional necessària per entrenar models com SplineNet pot gestionar-se de forma eficient amb serveis cloud aws i azure, garantint escalabilitat i seguretat. I no només això: la ciberseguretat esdevé crítica en gestionar dades sensibles de disseny, per la qual cosa oferim també solucions de ciberseguretat per protegir actius digitals. Així mateix, l'optimització de processos industrials es beneficia de serveis intel·ligència de negoci i eines com power bi, que permeten visualitzar en temps real els resultats de simulacions i anàlisis de rendiment d'estructures complexes.
En definitiva, SplineNet representa un salt qualitatiu en la simulació de closques, fusionant el rigor de l'anàlisi isogeomètrica amb la flexibilitat de l'aprenentatge profund. Per a les empreses que busquen adoptar aquestes tecnologies, comptar amb socis tecnològics com Q2BSTUDIO, especialitzats en automatització de processos i solucions integrals de programari, marca la diferència entre mantenir-se a l'avantguarda o quedar-se enrere en un mercat cada cop més exigent.
