- Los avances recientes en ingeniería eólica, impulsados por la sinergia entre investigación y consultoría, han llevado al uso creciente de herramientas de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD), Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML), revolucionando la industria.
- En un estudio de caso en San Francisco, se utilizaron herramientas de CFD y ML en la fase temprana del diseño, ahorrando tiempo y dinero en comparación con las pruebas tradicionales en túneles de viento, lo que demuestra las ganancias de eficiencia posibles gracias a estas innovaciones.
- Los enfoques multidisciplinarios y las herramientas de baja fidelidad, como el aprendizaje automático, permiten a los consultores de ingeniería eólica evaluar diversos factores interconectados, abordando la habitabilidad urbana y ofreciendo soluciones más eficientes.
En el dinámico campo de la ingeniería eólica, la relación entre la investigación y la consultoría desempeña un papel fundamental en el impulso del progreso. Los recientes desarrollos en Dinámica de Fluidos Computacional (EFD), Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) han inaugurado una nueva era de posibilidades, transformando la forma en que los ingenieros eólicos abordan su trabajo.
La investigación científica y la investigación aplicada a menudo difieren en sus entornos y objetivos. Mientras que la investigación científica suele ocurrir en entornos controlados, la investigación aplicada, especialmente en la consultoría profesional, opera en un entorno más dinámico, diverso y orientado a la demanda. Los consultores de ingeniería eólica abordan desafíos del mundo real que pueden carecer de investigación científica suficiente, creando un ciclo en el que los profesionales acuden a los investigadores en busca de información. Esta alianza asegura que los investigadores se mantengan atentos a los problemas prácticos, fomentando el progreso en el campo.
La importancia de la investigación y el desarrollo de la EFD
Equilibrar la calidad, el costo y el tiempo de entrega es un desafío perpetuo en la consultoría. Para lograr este equilibrio, los consultores dependen de herramientas y procesos probados que cumplan con los estándares de la industria y reduzcan los riesgos. Sin embargo, la EFD, un enfoque computacional de la ingeniería eólica, ha requerido históricamente una extensa investigación para alcanzar los estándares de la industria, lo que ha obstaculizado su uso generalizado.
En los últimos años, la aplicación de la EFD, la IA y el ML por parte de los consultores de ingeniería eólica ha proporcionado a los investigadores datos cruciales y validación de la industria. Este avance permite aplicar la EFD de manera más efectiva, cumpliendo con las demandas de calidad, rentabilidad y velocidad de la industria de la consultoría.
La evolución de la ingeniería eólica computacional
La Ingeniería Eólica Computacional (IEC) ha evolucionado significativamente en las últimas décadas, con una curva de crecimiento pronunciada en los últimos 20 años. Hace una década, la IEC se utilizaba principalmente para evaluaciones cualitativas en las primeras etapas del diseño, con un impacto limitado en las decisiones críticas. Hoy en día, los avances tecnológicos permiten aplicaciones más amplias y simulaciones de alta fidelidad, convirtiendo a la EFD en una alternativa válida a las pruebas en túnel de viento para muchos escenarios.
Los avances en la EFD y la IA han revolucionado el panorama de la consultoría, empoderando a los especialistas en ingeniería eólica para proporcionar soluciones más eficientes. Estas herramientas permiten a los consultores apoyar a las comunidades en la reducción de la huella ambiental de los proyectos de construcción y en la planificación de ciudades habitables.
Las ordenanzas de impacto ambiental de San Francisco exigen pruebas en túnel de viento para los efectos del viento inducido por edificios en la experiencia peatonal. Un promotor propuso un edificio monumental en un estudio de caso que podría alterar los flujos de viento naturales, lo que llevaría a condiciones problemáticas para el viento peatonal. Las pruebas tradicionales en túnel de viento requerían numerosas iteraciones y un tiempo y costo sustanciales. Cuando un nuevo equipo de diseño se hizo cargo, optaron por la EFD y el ML en la fase de diseño inicial, mejorando significativamente la eficiencia y la rentabilidad del proyecto.
Evaluación holística y desarrollo de soluciones
Tradicionalmente, las soluciones de ingeniería eólica se centraban en problemas individuales, a menudo descuidando las cuestiones interconectadas. Sin embargo, el uso de las herramientas adecuadas permite evaluaciones simultáneas de múltiples disciplinas, considerando varios aspectos de la experiencia humana. Este enfoque multidisciplinario se alinea con el creciente énfasis en la habitabilidad urbana, abordando las necesidades físicas y psicológicas de los residentes.
Los consultores ahora pueden utilizar herramientas de baja fidelidad como el ML para evaluaciones preliminares, reduciendo costos y acelerando los procesos de toma de decisiones. Este enfoque identifica rápidamente los problemas críticos, proporcionando información valiosa para la fase de diseño final.
Ingeniería de mejores resultados
Los esfuerzos colaborativos de los investigadores y profesionales de la ingeniería eólica han llevado a una transformación notable en el campo. Los recientes avances en EFD, IA y ML han ampliado la caja de herramientas disponible para los consultores, aumentando la accesibilidad a los estudios de viento y ambientales. La creciente confianza en la aplicación de la EFD es evidente, ya que muchas ciudades la incorporan en sus ordenanzas.
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Brenda Kanana
Brenda cuenta con más de 4 años de experiencia especializada en criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías emergentes. Ha trabajado en Zycrypto, Blockchain Reporter y The Coin Republic, y ahora tiene a Cryptopolitan como su hogar. Su licenciatura en Sociología de la Universidad Técnica de Mombasa la mantiene alineada con las necesidades de sus lectores.
