.jpg)
En l'enginyeria moderna, la simulació de fenòmens físics complexos com la propagació d'ones elastodinàmiques en materials heterogenis enfronta desafiaments significatius: els mètodes numèrics tradicionals, com l'anàlisi per elements finits, requereixen un alt cost computacional i recursos especialitzats. No obstant això, la combinació de xarxes neuronals amb principis físics està obrint una nova via. Les xarxes neuronals informades per física (PINNs) permeten integrar directament les equacions diferencials que governen un problema dins del propi procés d'aprenentatge, oferint models continus que prediuen amb precisió comportaments dinàmics sense necessitat de mallats densos ni simulacions repetitives.
Un cas paradigmàtic és l'estudi d'ones en sistemes bimaterials, com un conjunt acer-alumini típic de les barres Hopkinson utilitzades en assajos d'impacte. En aquests escenaris, la xarxa aprèn a reproduir la transmissió i reflexió d'ones a la interfície, així com els desplaçaments axials i radials, les tensions i deformacions dominants. La validació amb simulacions d'alta fidelitat (per exemple, mitjançant ANSYS Explicit Dynamics) demostra que l'enfocament no només iguala la precisió, sinó que a més permet extrapolar a instants de temps no vists i a propietats materials modificades, convertint-se en un substitut continu i eficient per a l'elastodinàmica de sòlids heterogenis.
Darrere d'aquesta capacitat es troben tècniques avançades d'intel·ligència artificial aplicades al modelatge científic. La pèrdua informada per física incorpora condicions inicials, de contorn i d'interfície, cosa que redueix dràsticament la dependència de dades etiquetades. Això és especialment valuós en aplicacions on obtenir dades experimentals és costós o perillós, com en l'enginyeria d'impactes o la biomecànica.
Per a les empreses que busquen adoptar aquest tipus de solucions, comptar amb un soci tecnològic que entengui tant la física com el desenvolupament de programari és clau. A Q2BSTUDIO oferim ia per a empreses que integra models d'aprenentatge profund amb coneixement del domini, permetent crear sistemes de simulació ràpida i predictiva. A més, la nostra experiència en programari a mida facilita la implementació d'aquestes xarxes en entorns productius, des del prototip fins al desplegament al núvol. Combinem serveis cloud aws i azure per escalar els càlculs, i apliquem ciberseguretat per protegir les dades crítiques.
Un benefici addicional és la capacitat de construir agents IA que, entrenats amb PINNs, poden prendre decisions en temps real sobre processos físics, com el control de vibracions o la detecció de fallades en estructures. Així mateix, l'anàlisi de resultats es pot visualitzar mitjançant power bi i altres eines de serveis intel·ligència de negoci, oferint als enginyers panells interactius amb les prediccions del model.
Aquest enfocament representa un canvi de paradigma: de simulacions discretes i costoses a models continus, ràpids i reutilitzables. La integració de PINNs amb simulacions explícites ja validades proporciona una metodologia robusta per a l'elastodinàmica en materials heterogenis, i la seva aplicació a altres camps com la geofísica, l'acústica o l'enginyeria de materials està a l'abast. A Q2BSTUDIO desenvolupem aplicacions a mida que incorporen aquestes tècniques, ajudant les organitzacions a liderar la transformació digital en la simulació física.
