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La simulación numérica de alto coste computacional es un desafío habitual en sectores como la aeronáutica, la energía o la biotecnología. Para reducir la carga de cálculo sin sacrificar precisión, se recurre a modelos sustitutos entrenados con datos de alta fidelidad. Sin embargo, cuando estos datos son limitados, la incertidumbre del modelo crece. La técnica de multifidelidad surge como solución: combinar unos pocos datos precisos (high-fidelity) con abundantes datos aproximados (low-fidelity) obtenidos de modelos simplificados, como los que provienen de física reducida o mallas gruesas. Los procesos gaussianos ofrecen un marco probabilístico ideal para este enfoque, ya que permiten incorporar las predicciones de los modelos de baja fidelidad como características adicionales en el espacio de entrada, mejorando la precisión y reduciendo el coste de cómputo. Este método, similar al cokriging pero con eficiencia autoregresiva, ha demostrado un rendimiento superior en problemas de optimización y cuantificación de incertidumbre.
En el contexto empresarial, la adopción de estas técnicas puede marcar la diferencia en entornos donde cada simulación cuenta. En Q2BSTUDIO, desarrollamos soluciones de inteligencia artificial para empresas que integran modelos sustitutos multifidelidad basados en procesos gaussianos. Nuestros agentes IA son capaces de aprender de fuentes de datos heterogéneas, combinando simulaciones de distinta fidelidad para generar predicciones fiables en tiempo real. Además, nuestra oferta de aplicaciones a medida permite personalizar estos modelos para cada cliente, adaptándolos a sus procesos específicos. Todo ello se despliega sobre servicios cloud AWS y Azure que garantizan escalabilidad, disponibilidad y ciberseguridad. Para la visualización de resultados, empleamos Power BI dentro de nuestros servicios de inteligencia de negocio, permitiendo a los equipos tomar decisiones basadas en datos con total confianza. La combinación de software a medida y técnicas avanzadas de IA para empresas como la multifidelidad en procesos gaussianos representa un salto cualitativo en la eficiencia de los modelos sustitutos, abriendo la puerta a análisis rápidos y precisos en aplicaciones críticas.
