Altair destaca la revolución de la Inteligencia Artificial en la ingeniería en el AI Empower Day

El pasado 23 de octubre, la empresa Altair organizó la jornada AI Empower Day en Barcelona, donde se congregaron más de sesenta profesionales de 33 empresas de sectores tan variados como la automoción, el transporte ferroviario, los materiales o la fabricación de maquinaria. Durante el evento, se destacó cómo la Inteligencia Artificial está transformando la ingeniería, permitiendo realizar simulaciones que antes requerían 24 horas en tan solo unos segundos. Este avance no solo amplía los límites del diseño, sino que también optimiza la eficiencia en la producción y mejora la calidad en las cadenas de suministro. Además, se enfatizó que los procesos impulsados por IA pueden multiplicar por diez la eficiencia operativa y contribuir a la reducción de costes en el procesamiento de operaciones de garantía.

Altair, especialista en inteligencia artificial (IA) y ciencia computacional, ofrece software y soluciones en la nube en las áreas de simulación computacional, computación de alto rendimiento (HPC) y la analítica de datos, permitiendo a las organizaciones de cualquier industria competir de manera más efectiva en un mundo interconectado y avanzar hacia un futuro más sostenible. En su segunda edición, el AI Empower Day contó con siete presentaciones de Altair y con una estación de demostración de la herramienta SimSolid, donde los asistentes pudieron explorar de cerca las capacidades y aplicaciones prácticas de esta tecnología.

Ángel Abades, director comercial y director de operaciones de Altair España, dio comienzo a la jornada haciendo un repaso histórico a la evolución de la tecnología hasta el punto en el que nos encontramos hoy. “La capacidad humana de las máquinas, un concepto que resuena en el universo de los cinéfilos, especialmente en películas como Blade Runner, nos lleva a retroceder hasta los años 80. En esa época, el interés por las redes neuronales artificiales sentó las bases para el desarrollo del machine learning, que implica la creación de algoritmos capaces de aprender e identificar patrones a partir de la repetitividad”, explicó. “A partir de entonces, hemos llegado al estado contemporáneo de la inteligencia artificial. En los últimos 15 años, gracias al acceso a una mayor potencia computacional y, lo que es aún más crucial, a la disponibilidad de bases de datos masivas, hemos podido avanzar significativamente en este campo. La capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos ha permitido profundizar en el concepto de deep learning, lo que ha llevado al surgimiento de la IA generativa”.

Para el director comercial y director de operaciones de Altair España, este progreso no solo ha transformado el panorama tecnológico, sino que también ha abierto nuevas posibilidades en diversas aplicaciones y sectores. “Estamos a punto de cambiar la manera la cual pensamos, creamos o la manera en la que trabajamos”, indicó.

A continuación, planteó un sondeo al público. Presentó la teoría de la categorización aplicada a la adopción de tecnologías, dividiendo a las personas en cinco grupos según su actitud hacia nuevas tecnologías. Los innovadores (un 2,5%, según los datos generales que presentó) adoptan tecnología con alto riesgo y liderazgo. Los primeros adoptantes (13,5%) la integran estratégicamente, influyendo en sectores específicos. La mayoría temprana (34%) adopta tras ver beneficios claros, mientras la mayoría tardía (34%) lo hace por necesidad, cuando la tecnología ya está consolidada. Finalmente, los rezagados solo adoptan tecnología cuando es inevitable. Así, invitó a los participantes a reflexionar sobre su lugar en esta curva respecto a la IA, con una encuesta para evaluar su postura y un análisis posterior de resultados, con el objetivo de explorar el potencial de esta tecnología.

El responsable de EMEA-Energy de Altair, hizo un repaso histórico a la evolución de la tecnología hasta el punto en el que nos encontramos hoy.

En su presentación, también ofreció información sobre la empresa. “Desde hace años, la misión en Altair ha sido ayudar a las empresas a implementar innovación para crear un mundo más sostenible y seguro”. Con cerca de 40 años de trayectoria, tienen presencia en 22 países y alrededor de 75 oficinas. A lo largo de este tiempo, su facturación ha superado los 600 millones de dólares, creciendo consistentemente desde su salida a bolsa en 2017.

Altair se originó en los sectores de la automoción y la aeronáutica, pero hoy abarca una amplia variedad de industrias, desde servicios financieros y tecnología hasta energía y ciencias de la salud. “Esta diversificación ha sido posible gracias a nuestra especialización en ingeniería, simulación y, más recientemente, en análisis de datos y gestión de rendimiento. Este enfoque nos ha posicionado como uno de los mejores lugares para trabajar en España, donde ocupamos el cuarto puesto en el ranking de Best Place to Work”, afirmó orgulloso Ángel Abades.

En España cuentan con 80 empleados, de un total de 4.000 a nivel global, y oficinas en Madrid y Barcelona. La oficina en Barcelona, situada cerca de esta sede, se encuentra actualmente en proceso de transformación para adaptarse a las necesidades modernas de nuestro equipo. “Desde nuestra salida a bolsa, hemos ampliado nuestras capacidades mediante la adquisición de 22 empresas en los últimos años, con una inversión de aproximadamente 500 millones de dólares. Estas adquisiciones de empresas, especializadas en analítica del dato, entre las que se encuentran Delta Watch, World Programming o RapidMiner, nos han permitido integrar algoritmos avanzados en inteligencia artificial con nuestras herramientas de simulación, ofreciendo a nuestros clientes soluciones más completas y orientadas a la física”.

La jornada AI Empower Day en Barcelona congregó a más de sesenta profesionales de 33 empresas de sectores tan variados como la automoción, el transporte ferroviario, los materiales o la banca.

Para finalizar, compartió una reflexión: “Innovaciones como la Inteligencia Artificial Generativa son motores que convierten desafíos en oportunidades. Nuestro objetivo en eventos como este es brindarles el impulso y las herramientas para acelerar el ciclo de innovación en sus organizaciones”.

El Machine Learning o el Deep Learning han sido dos tecnologías clave.

Mostraron un vídeo sobre la colaboración entre Altair y American Magic, que ilustra cómo la innovación y la excelencia nos impulsan a diario, ya sea en el diseño de veleros o en el desarrollo de tecnologías avanzadas. Altair ha sido socio oficial de ciencia computacional e inteligencia artificial (IA) para el equipo American Magic del New York Yacht Club (NYYC) antes de su búsqueda de la victoria en la 37.ª Copa América, que concluyó el 21 de octubre en Barcelona.

Mediante el uso de la tecnología y la experiencia de Altair, el equipo diseñó un yate ‘AC75’ de última generación. La tecnología de Altair aceleró y simplificó el proceso de desarrollo del equipo de ingeniería de American Magic para garantizar que puedan iterar y descubrir nuevos conocimientos de diseño más rápido que nunca: una capacidad fundamental en una regata en la que yates de última generación pueden alcanzar velocidades de más de 55 mph y parecen ”volar” fuera del agua. La combinación única de experiencia tecnológica y de dominio de Altair fue una parte fundamental del desarrollo del equipo American Magic, permitiéndoles construir un yate capaz de ganar en el escenario más grande del mundo.

Altair Copilot es un asistente de asistencia que ofrece soporte basado en IA que entiende el lenguaje natural y puede responder preguntas basándose exclusivamente en el material de ayuda online de Altair y otras fuentes de conocimiento de Altair. Está disponible en varias aplicaciones de AltairHyperWorks.

Juan-Pedro Berro, Technical Director France, Spain e Italy, centró su intervención en uno de sus tres pilares fundamentales: Los datos. “Nuestro enfoque consiste en abordar problemáticas de procesamiento y análisis de información, utilizando modelos avanzados de análisis de texto, gráficos, y otros enfoques transversales que enriquecen nuestras capacidades”. Como en cualquier proceso de implementación tecnológica, uno de los mayores desafíos es conectar tres aspectos esenciales: conocimiento técnico, adaptación a la infraestructura disponible y la integración fluida con el entorno existente. “Para que una solución sea efectiva, es fundamental que se logre armonía entre estos elementos, pues la culminación exitosa depende de ello”.

Espacio para el networking.

El responsable técnico se centró en la terminología: La Inteligencia Artificial (IA) (1956) es el campo que busca desarrollar máquinas con la capacidad de replicar e incluso superar ciertos aspectos de la inteligencia humana, permitiéndoles realizar tareas que antes requerían intervención humana. Dentro de la IA, el Machine Learning (ML) (1997) es un área clave, que se centra en permitir que las máquinas aprendan a partir de datos históricos para hacer predicciones y mejorar su rendimiento sin programación explícita en cada tarea. Un enfoque específico dentro del ML es el Deep Learning (2017), que emplea múltiples capas de redes neuronales, simulando en cierta forma el procesamiento del cerebro humano, para analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones complejas.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial Generativa es una especialización dentro de la IA que se dedica a la creación de nuevo contenido, ya sea visual o textual, a partir de información o indicaciones preexistentes. Este tipo de IA puede generar textos, imágenes o incluso sonidos, ofreciendo aplicaciones innovadoras en áreas como el arte, la comunicación y el entretenimiento.

Tal y como presentó, en Altair, trabajan con tecnologías innovadoras, que les permiten abrir nuevos caminos en el análisis y manejo de datos. Para abordar estos retos, utilizan la plataforma RapidMinder, un conjunto de herramientas diseñado para optimizar la adquisición, organización e integración de datos. Esta plataforma nos permite generar modelos personalizados en múltiples lenguajes, con algoritmos que se ajustan a las necesidades específicas de cada proyecto.

“Nuestro enfoque se centra en la implementación de proyectos con alto potencial de retorno y facilidad de integración, asegurando así el éxito y la creación de valor en cada aplicación. Hoy exploraremos juntos cómo lograr una integración eficaz, aplicando modelos que optimicen tanto la operación de datos como su edición, para abordar problemas de forma ágil y eficaz”, indicó.

La siguiente intervención fue la de Daniel Fernández, technical account manager, Automotive Altair, ‘Data Science + Manufacturing: impulsando los procesos de fabricación con analítica de datos y aprendizaje automático’. “Nuestra plataforma – comenzó– la hemos resumido con una frase clave: Aplicar Inteligencia Artificial sin fricción. Este enfoque nos permite alcanzar nuestro objetivo principal, que es apoyar a los nuevos proyectos incorporando IA sin complicaciones. Además, buscamos integrar herramientas colaborativas para que los equipos de diseño y datos trabajen en conjunto de forma efectiva”, indicó.

Según el experto en automoción, la plataforma ofrece un conjunto de capacidades fundamentales para la organización y el análisis de datos. Cuentan con un entorno en la nube diseñado para facilitar el flujo de trabajo, así como con herramientas de visualización avanzadas que permiten la conexión fluida con dispositivos y sistemas de control. También disponen de opciones que permiten a los usuarios compilar y analizar diferentes lenguajes, como en el caso de los estudios sobre la vida útil de baterías.

El desarrollo tecnológico involucra numerosos estudios físicos que abarcan desde el diseño de celdas de batería hasta el análisis del comportamiento térmico y la eficiencia energética. Estos procesos requieren un control detallado de cada aspecto técnico y del sistema en su conjunto, y nuestra plataforma permite abordar estos cuatro pilares con eficacia en cada fase del proyecto.

Demostración de simulación  estructural con SimSolid.

Se centró en un caso práctico de estimación de vida útil de materias: Las pruebas físicas en el desarrollo de materiales representan un proceso costoso y lento, y en muchos casos, la falta de trazabilidad obliga a repetir pruebas en distintas ubicaciones, lo que aumenta tanto los costos como los tiempos de entrega. En respuesta a estos desafíos, la implementación de Automatización de Procesos Robóticos (RPA) surge como una solución eficiente, facilitando la recopilación de datos desde diversas fuentes de manera rápida y precisa.

Al incorporar RPA y combinar los datos con algoritmos tradicionales de materiales y técnicas de aprendizaje automático (ML), se puede predecir con exactitud propiedades como las curvas de esfuerzo-deformación de los nuevos materiales, sin necesidad de realizar tantas pruebas físicas. Esta metodología no solo ahorra tiempo y reduce considerablemente los costos, sino que también permite una agilidad renovada en los ciclos de desarrollo, respondiendo más rápidamente a las demandas de los clientes.

Además, la aceleración de los procesos abre oportunidades de ingresos adicionales al posicionar a la empresa en un lugar de ventaja competitiva, capaz de anticiparse a las necesidades del mercado y captar una mayor participación.

Presentación de la plataforma RapidMiner.

Por su parte, Óscar Calvo, Account Manager Automotive, en su ponencia ‘Gemelo digital aplicado al desarrollo y fabricación de productos’, subrayó la importancia de la mejora continua y la adaptación en cualquier área de trabajo; cómo la falta de renovación afecta a la productividad y rendimiento. En definitiva, que aunque la experiencia es valiosa, para mantener la eficacia y enfrentar los desafíos actuales, es crucial mejorar nuestras herramientas y habilidades y adaptarse a los avances tecnológicos. Después, centró su intervención en la importancia de adaptarnos a la innovación, en cómo crear un “cerebro digital” en nuestras empresas y qué soluciones ofrece la Inteligencia Artificial para enfrentar desafíos.

Durante la pausa para el café, los asistentes tuvieron la oportunidad de hacer networking y asistir a la demostración de SimSolid, una tecnología de simulación para diseñadores, ingenieros y analistas que permite realizar análisis estructurales en conjuntos CAD completos en tan solo unos pocos minutos. Elimina los pasos de preparación de geometrías y elaboración de mallas, las dos tareas más propensas a errores y que más tiempo y esfuerzo requieren en una simulación estructural convencional.

Se pueden simular rápidamente diversos escenarios de diseño en condiciones reales y utilizar modelos CAD iniciales, en cualquier formato común. La tolerancia de SimSolid a geometrías imprecisas significa que, a diferencia de las herramientas de simulación integradas en CAD, no es necesario simplificar las geometrías complejas antes de analizar los diseños.

Los asistentes podían interactuar con Altair mediante un código QR para mostrar su satisfacción.

A continuación, fue el turno de Martin Solina, VP Inspire Manufacturing Solutions de Altair. La IA –señaló– ofrece ventajas significativas, especialmente en la optimización de procesos, reducción de peso en productos, y eficiencia en la fabricación, algo clave para sectores como la automoción y de fabricación de materiales eléctricos. Gracias a estas tecnologías, se pueden reducir costes y mejorar la calidad y durabilidad de los productos. “Para simplificar el proceso, pensemos en los beneficios: la IA nos permite optimizar estructuras, reducir el peso de vehículos eléctricos, y utilizar materiales reciclados para compensar el peso de las baterías. Esto ayuda no solo a la eficiencia, sino también al impacto ambiental, mejorando la sostenibilidad de los productos”, indicó a los asistentes.

La IA también facilita el diseño y la simulación de procesos, permitiendo predecir cómo se comportarán materiales y componentes en diferentes condiciones. Mediante técnicas de machine learning, se puede clasificar y seleccionar las mejores soluciones, optimizando la fabricación y mejorando el rendimiento. Esto ayuda a reducir significativamente los tiempos de diseño y a probar diferentes configuraciones sin necesidad de realizar prototipos físicos.

Por último, es importante recordar que el uso de IA depende de los datos: sin ellos, la IA no puede existir ni ser efectiva. Una vez que se cuenta con datos suficientes, los modelos de IA aprenden y pueden hacer predicciones más precisas, mejorando así el ciclo de diseño y producción.

El ponente presentó Megacasting, una tecnología de fundición que permite producir grandes piezas de componentes de vehículos de una sola vez, como bastidores o marcos estructurales, optimizando el proceso de fabricación y reduciendo la cantidad de piezas y ensamblajes necesarios. Esta técnica es especialmente valiosa en la industria automotriz, donde cada gramo cuenta para reducir el peso y aumentar la eficiencia de combustible o la autonomía de vehículos eléctricos. Sin embargo, la transición de métodos de fabricación tradicionales a tecnologías como el megacasting plantea desafíos significativos, desde la ingeniería estructural hasta el control de calidad y costos. Aquí es donde Altair ofrece su experiencia combinada con innovadoras tecnologías de Inteligencia Artificial y diseño generativo.

La propuesta de Altair Megacasting combina la IA y el diseño generativo para crear una solución completa que simplifica la producción de componentes de gran escala. A través de un enfoque de diseño asistido por computadora (CAE) avanzado, Altair permite realizar simulaciones multidisciplinarias que exploran múltiples variables de diseño y fabricación de forma simultánea.

Con esta solución, los equipos de ingeniería pueden aprovechar miles de simulaciones para definir rápidamente el mejor camino en la fabricación de piezas. Al mismo tiempo, el uso de IA y diseño generativo permite obtener un modelo optimizado que minimiza el peso y maximiza la resistencia del componente, todo sin comprometer la seguridad ni la calidad. Esta combinación de tecnologías no solo reduce riesgos, sino que también proporciona a los diseñadores y fabricantes una visión profunda y detallada del rendimiento de los componentes bajo diferentes condiciones y requisitos.

Alfredo Rapado, technical director- Energy EMEA fue el último ponente de la jornada.

Por su parte, Daniel Fernández, Technical Account Manager Automotive de Altair, dio a conocer Altair HyperWorks 2024, la plataforma de diseño y simulación, brinda a los ingenieros un conjunto integral de software CAE para una amplia gama de industrias. Se presenta como un hito en la ingeniería digital, integrando tecnologías avanzadas que optimizan cada etapa del diseño y desarrollo de productos. Con una serie de actualizaciones significativas, Altair continúa liderando el camino hacia un ecosistema más eficiente y preciso para ingenieros y diseñadores.

Una de las innovaciones más destacadas de esta versión es la integración de gemelos digitales e hilos digitales. Altair ofrece una única fuente de verdad que garantiza que los ingenieros tengan acceso a datos y modelos precisos en tiempo real. Las mejoras en Altair Twin Activate proporcionan una mayor claridad y personalización, acelerando la transición del concepto a la realidad. Además, el Altair Material Data Center se enriquece con más de 72.000 conjuntos de datos de materiales de alta fidelidad, facilitando la exploración de alternativas a lo largo del ciclo de vida del desarrollo del producto. 

Foto del equipo de Altair durante la jornada.

En la última intervención de Alfredo Rapado, Technical Lead, EMEA Energy, en su ponencia ‘Simulación e Inteligencia Artificial: una combinación ganadora’, apuntó: “La evolución de la ingeniería ha sido fascinante, comenzando como un campo experimental en el que se buscaba entender la física del mundo. Con el tiempo, se desarrollaron ecuaciones que describen fenómenos naturales, y en la segunda mitad del siglo XX, surgió la ciencia computacional, que transformó esas ecuaciones en algoritmos ejecutables. Sin embargo, hoy enfrentamos nuevos desafíos, ya que las simulaciones son cada vez más complejas y el tiempo para realizarlas es crucial. Por ello, es vital aprovechar los datos recopilados a lo largo de los años, integrando datos y simulaciones para avanzar en la ingeniería moderna”.

Alfredo dio a conocer herramientas como ‘Altair One’, su portal para clientes. A través de Altair One, se puede descargar el software, acceder a la comunidad de soporte técnico, y encontrar herramientas y materiales de formación. Es un recurso esencial, con más de 100 soluciones de alta calidad, muchas de las cuales están disponibles gracias a acuerdos especiales que facilitan su uso y optimización en la planta de producción.

Además, explicó a los asistentes las ventajas de otras herramientas como Altair PhysicsAI, una herramienta de inteligencia artificial que ayuda a hacer predicciones rápidas sobre cómo se comportarán los diseños, basándose en datos de simulaciones anteriores, sin necesidad de hacer estudios detallados para cada nuevo diseño. Funciona dentro de la plataforma Altair HyperWorks, donde usa modelos de simulaciones ya hechas, incluso de diseños antiguos o piezas parecidas, y aprende cómo la forma influye en el rendimiento. Gracias a esta capacidad avanzada de aprendizaje, physicsAI puede hacer predicciones hasta 1.000 veces más rápido que las simulaciones tradicionales, lo que permite a los equipos evaluar más opciones de diseño y tomar mejores decisiones.