Arquitectura/ingeniería/construcción
Arup reduce la simulación estructural de horas a minutos con NVIDIA DGX Spark
Objetivo
Arup es una empresa de consultoría en el ámbito del entorno construido líder a nivel mundial que presta servicios de ingeniería, diseño y asesoramiento en más de 130 países. A medida que el sector concede cada vez más prioridad a la reducción de carbono incorporado, sin renunciar al rendimiento estructural, los ingenieros de Arup deben acelerar todo el ciclo, desde el diseño hasta la simulación, sin extender los plazos de los proyectos. Las simulaciones tradicionales basadas en el método de elementos finitos (FEM) tienen un uso intensivo de recursos computacionales, lo cual limita la iteración en las etapas iniciales necesaria para identificar diseños óptimos y con bajas emisiones de carbono.
Al entrenar e implementar modelos sustitutos basados en redes neuronales de grafos (GNN) en NVIDIA DGX Spark™, Arup logró reducir el tiempo de evaluación de simulación estructural de horas a minutos, al tiempo que logró una precisión de hasta el 95 %, lo cual facilitó tomar decisiones de diseño más rápidas y basadas en datos a gran escala.
Cliente
Arup
Partner
Universidad de Tsinghua
Tema
Simulación/Modelado/Diseño
Principales conclusiones
De horas a minutos
- Los modelos de sustitución basados en redes GNN sirvieron para disminuir el tiempo necesario para evaluar el rendimiento estructural de horas a minutos, lo cual permitió una iteración de diseño casi en tiempo real en los flujos de trabajo de las etapas iniciales.
Precisión del ~90 al 95 %
- Los modelos sustitutos basados en GNN consiguieron una precisión de la predicción de hasta el 95 % en comparación con las simulaciones de FEM tradicionales, al mismo tiempo que mantenían una fidelidad de nivel de ingeniería.
Hasta un 50 % más rápida
- DGX Spark proporcionó una ejecución y un entrenamiento de modelos basados en GNN hasta un 50 % más rápidos si se comparan con los de las plataformas alternativas, de tal modo que se aceleraban los ciclos de desarrollo.
Escalar la exploración del diseño estructural
Arup se sitúa en la encrucijada entre la ambición ingenieril y la responsabilidad medioambiental, como consultora global prestigiosa de confianza, capaz de llevar a buen puerto algunas de las estructuras más complejas del mundo, desde rascacielos de gran altura hasta parques eólicos marinos, en más de 130 países y en todos los principales mercados. La sostenibilidad no es una limitación para Arup, es el objetivo mismo de la consultora. Eso conlleva que todas las decisiones de diseño estructural llevan consigo un doble cometido: ajustarse a las especificaciones y emplear la menor cantidad posible de material, generando así el mínimo volumen de carbono incorporado posible. Para encontrar el diseño que satisfaga ambos requisitos, es necesario analizar miles de configuraciones. Y para analizar miles de configuraciones, es preciso recurrir a la simulación.
En ingeniería estructural, el método de elementos finitos (FEM) es el estándar del sector para simular el comportamiento estructural y garantizar la seguridad. Sin embargo, estas simulaciones exigen un gran esfuerzo computacional (por lo general requieren desde minutos hasta horas por modelo, con infraestructura de HPC y colas asociadas), lo cual restringe el número de ciclos «desde el diseño hasta la simulación» que pueden evaluarse dentro de los plazos de los proyectos. Esto tiene una repercusión especialmente determinante en los flujos de trabajo de las etapas iniciales, en los que la iteración rápida resulta fundamental. A medida que los proyectos exigen cada vez más encontrar un equilibrio entre el rendimiento estructural, el coste de los materiales y el carbono incorporado, esta limitación se convierte en un importante cuello de botella.
Los ingenieros suelen verse obligados a depender de supuestos simplificados o a evaluar solamente un conjunto limitado de opciones, lo cual merma la capacidad de identificar las soluciones más eficaces y más sostenibles. Para una firma global de consultoría como Arup (que lleva a cabo proyectos complejos en más de 130 países), esta limitación afecta tanto a la eficiencia como a la innovación, lo cual dificulta escalar la exploración del diseño y proporcionar resultados óptimos con bajas emisiones de carbono dentro de los plazos competitivos de los proyectos. Lo que Arup precisaba era una forma de analizar miles de opciones estructurales en tiempo real sin sacrificar el rigor de la ingeniería ni alargar los plazos del proyecto.
Transformar el diseño en las etapas iniciales con información cuantitativa de IA
Al implementar modelos sustitutos basados en GNN en NVIDIA DGX Spark, Arup fue capaz de transformar su flujo de trabajo de diseño estructural en las etapas iniciales. El tiempo de evaluación del rendimiento estructural se redujo de cientos de horas a solo minutos, de tal manera que permitió hacer predicciones casi instantáneas durante los estudios de diseño. Los modelos alcanzaron una precisión del 90–95 % en todas las métricas estructurales clave, lo cual es garantía de que los ingenieros pueden utilizar con confianza la información obtenida mediante IA para tomar decisiones de diseño cruciales.
En las etapas iniciales de diseño, en las que numerosos parámetros dan lugar a muchos esquemas posibles, los ingenieros suelen verse limitados a las evaluaciones cualitativas debido al tiempo que requiere el análisis. En un estudio reciente, Arup generó múltiples opciones de distribución de masas de edificios mediante el modelado paramétrico, cada una de las cuales requiere una evaluación estructural ágil para fundamentar las primeras decisiones de diseño. Gracias a las predicciones basadas en redes GNN que se ejecutan en DGX Spark, ahora es posible evaluar de forma eficiente miles de esquemas estructurales, lo cual habilita tomar decisiones más razonadas en cuanto al equilibrio entre el rendimiento estructural, el coste y el carbono incorporado.
Al ejecutarse de forma local, DGX Spark facilita una gestión segura de los datos, al tiempo que favorece una ejecución de proyectos más rápida y unos resultados de diseño más sostenibles. Los ingenieros, que antes solo podían realizar evaluaciones cualitativas en las primeras fases de diseño, ahora pueden servirse de la información cuantitativa y basada en datos para identificar más rápidamente soluciones óptimas y con bajas emisiones de carbono.
«La avanzada IA de Arup, desarrollada en colaboración con la Universidad de Tsinghua, combinada con NVIDIA DGX Spark y su experiencia en optimización de la IA, nos permite diseñar estructuras complejas más rápido, reducir tanto los costes como las emisiones de carbono, a la vez que mantenemos los datos de proyectos almacenados localmente y protegidos».
Will Cavendish,
director global de servicios digitales en Arup
De cara al futuro
La simulación física es esencial para el trabajo de máximo valor de Arup, y engloba sólidos, fluidos y gases en aplicaciones como el modelado eólico, la contaminación y la propagación de incendios, los estudios hidrológicos y el análisis de infecciones transmitidas por el aire. En la actualidad, dos avances metodológicos están impulsando este campo: la IA de agentes, que orquesta los flujos de trabajo de ingeniería complejos de forma más eficiente, y los modelos sustitutos, que sustituyen las ecuaciones clásicas por redes neuronales para lograr una computación considerablemente más rápida sin sacrificar la precisión.
Descubra cómo NVIDIA DGX Spark está acelerando la simulación de ingeniería con tecnología de IA y diseño sostenible.