CFD Schuck Ingenieurgesellschaft ganó el Digitaler Mittelstands-Award (DIMA) en la categoría de "Innovación" por su uso de redes neuronales artificiales (RNA) para prever las características de los productos y reducir costes. Con la ayuda de las RNA, se pueden predecir las tendencias de varias dimensiones objetivo, como los tiempos de cálculo de las simulaciones CFD o el rendimiento de un elemento de refrigeración.
En una entrevista con su Director General, Andreas Schuck, nos cuenta cómo surgió la idea, qué sectores pueden beneficiarse de las RNA y qué espera ganar con el premio.
Sr. Andreas Schuck, ¿qué le impulsó como ingeniero a aventurarse en el tema de las redes neuronales artificiales?
Como proveedor de servicios, llevamos 30 años desarrollando prototipos virtuales centrados en la mecánica de fluidos. Dentro de este proceso, hasta la fecha se han realizado muchos cálculos que requieren mucho tiempo y dinero. La primera idea sobre análisis de datos existentes con ayuda de IA, con el objetivo de hacer más eficiente el desarrollo de productos, surgió en 2018. A continuación, se llevó a cabo en el marco de un proyecto del Programa Central Alemán de Innovación para pequeñas y medianas empresas (ZIM). Desde hace bastante tiempo existe un software de código abierto que proporciona la base para este tipo de redes neuronales artificiales. El reto consistía en formular este código de tal manera que pudiera hacerse realidad nuestra idea, a saber, la previsión fiable de las características de los productos. Ahora podemos concentrarnos de antemano en unos pocos modelos prometedores de entre un gran número de variantes de diseño.
¿Qué sectores pueden beneficiarse de esta innovación?
Esta tecnología es útil en todos los sectores. Durante muchos años, nos hemos centrado en la industria automovilística, así como en la tecnología aeronáutica y aeroespacial, pero las posibilidades de uso pueden encontrarse en todo el sector de desarrollo de productos en el que los parámetros técnicos son combinables con las dimensiones objetivo: desde el desarrollo de elementos de refrigeración hasta los sistemas de llenado o la movilidad eléctrica.
Basándonos en un ejemplo concreto de la vida real: ¿cómo ayudan las RNA a desarrollar productos?
Tomemos el ejemplo de un elemento de refrigeración para mostrar la aplicación. Se podían hacer previsiones fiables sobre el rendimiento de las llamadas costillas de refrigeración. Inicialmente, se importaron parámetros conocidos a través de una intuitiva interfaz de usuario basada en web, como la longitud y el número de costillas, su posición y la distancia entre ellas. Después, las RNA aprendidas calcularon las tendencias respectivas sobre las dimensiones objetivo predefinidas, en este caso el rendimiento de refrigeración, y proporcionaron la salida respectiva. Los resultados y los parámetros aplicados se incluían en un único archivo. Además, se podían realizar nuevos cálculos hasta determinar la variante óptima. Ahora ya no son necesarias nuevas simulaciones de fluidos.
¿Qué espera ganar ahora con el Digitaler Mittelstands-Awards?
„Ante todo, espero ver un aumento real de la motivación entre mis empleados. Con este premio, ven que el desarrollo conjunto de proyectos puede marcar una gran diferencia.“
Además, aún estamos en la fase de comercialización. Ganar el DIMA sin duda nos ayuda a darnos a conocer, para que nuestros clientes o nuevos clientes potenciales nos perciban de otra manera y para que podamos desarrollar juntos proyectos de este tipo en el futuro.
