En ingeniería de materiales, uno de los desafíos más complejos es caracterizar el comportamiento de sólidos que presentan memoria mecánica, como los viscoelásticos. Estos materiales responden no solo al estado actual de carga, sino a toda su historia de deformación. Para modelar ese efecto, se recurre a leyes constitutivas dependientes de la historia, cuyos parámetros deben identificarse a partir de ensayos experimentales. Sin embargo, el presupuesto experimental suele ser limitado, y los datos disponibles pueden ser explicados por múltiples combinaciones de parámetros, generando incertidumbre y poca fiabilidad en las estimaciones. Para abordar este problema, el diseño óptimo de experimentos basado en criterios bayesianos permite cuantificar y maximizar la utilidad de cada prueba, reduciendo la incertidumbre paramétrica y optimizando el uso de recursos físicos y computacionales.
En la práctica, este enfoque requiere resolver problemas de optimización con modelos directos costosos y datos de alta dimensión, como imágenes o series temporales de fuerza. Una estrategia eficiente consiste en aproximar la ganancia esperada de información mediante una distribución gaussiana y sustituir la matriz de información de Fisher con un sustituto computacional. Esto no solo acelera la búsqueda de diseños óptimos, sino que permite realizar optimizaciones por lotes, reduciendo el costo de evaluaciones repetidas. Por ejemplo, en ensayos uniaxiales de sólidos viscoelásticos, la geometría de la probeta y la trayectoria de carga pueden optimizarse para mejorar la identificabilidad de parámetros asociados a efectos de memoria, generando datos de imagen y fuerza que discriminan mejor entre modelos candidatos.
La transferencia de esta metodología a entornos industriales requiere plataformas de software robustas que integren simulaciones, algoritmos de optimización y gestión de datos. En Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida que incorporan capacidades de inteligencia artificial, agentes IA y servicios cloud AWS y Azure para ejecutar pipelines de diseño experimental automatizados. Nuestro equipo combina conocimientos en modelado constitutivo con herramientas de IA para empresas, permitiendo a los laboratorios de materiales reducir el número de pruebas físicas y extraer el máximo valor de cada ensayo. Además, integramos servicios inteligencia de negocio con Power BI para visualizar la incertidumbre paramétrica y los diseños óptimos, facilitando la toma de decisiones. La ciberseguridad y la trazabilidad de los datos también son pilares en nuestras soluciones, especialmente cuando se manejan resultados de experimentos críticos para la certificación de componentes.
La adopción de estas técnicas no solo acelera el desarrollo de nuevos materiales, sino que también permite a las empresas avanzar hacia gemelos digitales más precisos, donde los modelos constitutivos se actualizan en tiempo real con datos experimentales. Con el soporte de software a medida y la potencia de los servicios cloud, el diseño óptimo de experimentos deja de ser un concepto académico para convertirse en una herramienta práctica de ingeniería. En Q2BSTUDIO acompañamos a nuestros clientes en cada etapa, desde la conceptualización del problema hasta la implementación de flujos de trabajo automatizados con agentes IA, garantizando resultados fiables y repetibles.
