MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/related; boundary="----=_NextPart_01DB603E.64469DF0" Este documento es una página web de un solo archivo, también conocido como "archivo de almacenamiento web". Si está viendo este mensaje, su explorador o editor no admite archivos de almacenamiento web. Descargue un explorador que admita este tipo de archivos. ------=_NextPart_01DB603E.64469DF0 Content-Location: file:///C:/0D2ADC49/003Montufar,G.(Comunicacioncorta).htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="utf-8"
Revolución en el Diseño Estructural: IA vs. Mét=
odos
Tradicionales en Diseño de Cimentaciones
Revolution in Structural Design: AI vs. Traditional
Methods in Foundations Design
1 Universidad de Panamá. (Panamá).
*Autor por correspondencia: Gabriel Montúfar, <=
/span>gabrie=
l.montufar@up.ac.pa
Recibido: 10 de agosto de 2024
 Acepta=
do: 18
de noviembre de 2024
Resumen
El diseño estructural tradicional
requiere conocimientos técnicos, análisis de factores, y cumplimiento de
normativas (Ching & Adams, 2019). El proceso implica recopilar informac=
ión,
realizar investigaciones y proponer soluciones optimizadas (Das, 2019). La
tecnologÃa ha agilizado los cálculos matemáticos, pero la fase creativa =
sigue
siendo tarea del profesional. El software de diseño permite modelado 3D,
memorias de cálculo y planos constructivos rápidamente, siempre que el
profesional introduzca la información correcta. Sin embargo, la introducci=
ón de
GPUs y redes neuronales está cambiando el pano=
rama.
Ahora se plantea el diseño estructural mediante ingenierÃa de prompts, donde la red neuronal realiza tanto el traba=
jo
creativo como el de diseño, supervisado por el profesional. Esto reduce
significativamente el tiempo y esfuerzo requeridos en comparación con el m=
étodo
tradicional. Surge la pregunta sobre cuánto tiempo faltará para que el
ingeniero civil calificado deje de ser relevante en el diseño estructural.
Algunos expertos sugieren que para 2030, las redes neuronales podrÃan supe=
rar
la necesidad de intervención humana en tareas analÃticas (Tartaglione,
2019). El artÃculo propone comparar el diseño de una cimentación compleja
utilizando el método tradicional contra el realizado por un ingeniero usan=
do
tres redes neuronales avanzadas: Chat-GPT 4o, Gemini 1.5 Pro y Claude 3.5 <=
span
class=3DSpellE>Sonnet.
Palabras clave: diseño
estructural, inteligencia artificial, ingenierÃa civil, automatización, r=
edes
neuronales.
Abstract
Traditional structural design
requires technical knowledge, factor analysis, and regulatory compliance (C=
hing
& Adams, 2019). The process involves gathering information, conducting
research, and proposing optimized solutions (Das, 2019). Technology has
streamlined mathematical calculations, but the creative phase remains the t=
ask
of the professional. The design software allows 3D modeling, calculation
reports and construction plans quickly, as long as the professional enters =
the
correct information. However, the introduction of GPUs and neural networks =
is
changing the landscape. Now the structural design is proposed through prompt
engineering, where the neural network carries out both the creative and des=
ign
work, supervised by the professional. This significantly reduces the time a=
nd
effort required compared to the traditional method. The question arises as =
to
how long it will take before the qualified civil engineer is no longer rele=
vant
in structural design. Some experts suggest that by 2030, neural networks co=
uld
overcome the need for human intervention in analytical tasks (Tartaglione,
2019). The article proposes to compare the design of a complex foundation u=
sing
the traditional method against that carried out by an engineer using three
advanced neural networks: Chat-GPT 4o, Gemini 1.5 Pro and Claude 3.5 Sonnet=
.
Keywords: structural design, artificial
intelligence, civil engineering, automation, neural networks.                        Â=
                                     =
                                     Â=
         Â
Introducción
El diseño estructural requiere =
tener
conocimientos técnicos profundos sobre los factores que intervienen en el
desempeño del elemento o conjuntos de elementos estructurales (Hibbeler, 2018). Consiste en un procedimiento de aná=
lisis
en donde el ingeniero o profesional idóneo requiere tener toda la informac=
ión
posible para evaluar las variables que afectarán su diseño de forma direc=
ta o
indirecta. Para realizar un diseño adecuado existen una serie de normativa=
s,
reglamentos y códigos de diseño los cuales se deben cumplir fielmente para
garantizar la seguridad y eficiencia de la estructura.
El procedimiento convencional de
diseño consiste en consultar esas normas, realizar visitas a sitio, reunir
información relevante, elaborar campañas de investigación ya sea con ens=
ayos de
laboratorio o campo y generar una posible solución al desafÃo en cuestió=
n que
se tiene mediante una propuesta de diseño. Posterior a este proceso se opt=
imiza
el resultado hasta llegar a la solución más adecuada en términos de costo
beneficio.
Con el avance de la tecnologÃa =
y la
introducción del poder computacional como herramienta de uso cotidiano, los
ingenieros hemos sabido sacar provecho de este recurso y lo hemos utilizado
para agilizar el cálculo matemático de las estructuras que diseñamos, au=
nque el
procedimiento de diseño en su fase creativa desde la idea, el concepto, el
boceto y el pre-diseño sigue siendo parte de l=
as
labores que realiza el profesional técnico, ultimadamente por razones de
recortar los tiempos para obtener resultados en análisis de estructuras
complejas o de ofrecer distintas opciones al cliente para que este pueda
personalizar el resultado final de su obra civil y darle su toque personal =
sin
comprometer el tiempo necesario para realizar cada una de las iteraciones h=
asta
llegar a un diseño adecuado gracias al creciente poder computacional con q=
ue contamos
hoy dÃa.
Con el uso de software de diseño
podemos ofrecer este servicio, generando un modelado 3D de la estructura,
realizando memorias de cálculo e incluso llegando a ofrecer planos
constructivos y presupuestos sin mucho esfuerzo que los de unos cuantos cli=
cs,
siempre y cuando teniendo la consideración de que el profesional debe estar
capacitado para incorporar la información correcta en el software que le l=
leve
a un diseño que cumpla con las normativas actualizadas del paÃs donde lab=
ora.
Hoy dÃa el panorama ha cambiado con la introducción de las unidades de
procesamiento gráfico GPU para procesamiento de datos a través de redes
neuronales con configuraciones complejas y de tamaño cada vez más colosal=
.
Se plantea el diseño de estruct=
uras
a partir de la ingenierÃa de prompts, es decir la comunicación óptima de las
solicitaciones de diseño a la red neuronal por parte del profesional capac=
itado
y competente para que el trabajo tanto creativo como de diseño sea realiza=
do
por la red neuronal de principio a fin, solamente bajo la supervisión de l=
os
resultados finales por el usuario para modificar cualquier aspecto que no
considere adecuado en el diseño producido por dicha red neuronal de acuerd=
o a
sus conocimientos y experiencias previas.
Es decir, ya no estamos hablando=
de
usar un software, incorporar un modelado lo más fielmente posible, introdu=
cir
datos sobre las propiedades de los materiales, consultar normativas para aÃ=
±adir
coeficientes o valores preestablecidos o incluso si quiera optimizar el dis=
eño
hasta un punto que cumpla con la relación costo beneficio antes mencionada.
Todo este trabajo analÃtico y matemático que antes se realizaba con el tr=
abajo
conjunto del cerebro humano y el software de diseño ahora es realizado sob=
re
todo por los ingenieros jóvenes mediante una red neuronal que se encarga de
entregar paso a paso si le es solicitado el diseño estructural desde su
concepción como idea hasta su configuración final optimizada.
Esto plantea la pregunta de que =
si
esas capacidades son las actuales en donde las redes más la capacidad anal=
Ãtica
del cerebro humano llevan a conseguir un diseño estructural en tiempos cad=
a vez
más cortos en comparación con la mancuerna humano-software, ¿cuánto tiempo falta para que el ingen=
iero
civil calificado tenga relevancia como ente contribuyente en un diseño
estructural? Es decir, a cuántos años estamos para que la capacidad
analÃtica de una red neuronal pueda superar la necesidad de tener un ingen=
iero
civil introduciendo unas directrices adecuadas y revisando el resultado fin=
al.
Algunos expertos en la materia
teorizan que para el año 2030 no será necesario si quiera la contribució=
n del
ser humano en tareas analÃticas, ya que las redes neuronales generales ser=
án
muy superiores a nosotros para realizar ese procesamiento de información (=
Wang
& Zhang, 2019). Esto motiva la creación del artÃculo para explorar y
comparar a dÃa de hoy el diseño estructural de una cimentación compleja =
de
acuerdo a las limitantes de espacio por estructuras colindantes bajo la
mancuerna humano-software, contra el mismo diseño realizado mediante un
ingeniero civil incorporando información en tres de las redes neuronales m=
ás
avanzadas en la actualidad, estas son ChatGPT 4=
o de
la empresa Open AI que lidera el avance en desarrollo e investigación de
inteligencia artificial, Gemini 1.5 pro de la empresa Google actualmente un=
a de
las compañÃas más grandes del mundo en cuanto a tecnologÃa y Claude 3.5=
Soonet desarrollado por Anthropi=
c
liderada por investigadores que abandonaron Open
AI por discrepancias de acuerdo a el desarrollo ético de esa red neuro=
nal (OpenAI, 2023). Comparando los resultados de cada una =
con el
diseño realizado de forma tradicional veremos las capacidades actuales de =
cada
una.
Método y materiales
Recopilación de Datos: UbicaciÃ=
³n del
Proyecto: Ciudad de Panamá. Estructura: Estructura metálica de sistema
viga-columna cimentada en suelo con fundación corrida. Restricciones: Limi=
tado
por espacio respecto a tuberÃas colindantes y otras infraestructuras
existentes. Información Utilizada: Planos estructurales de la piscina
existente, distribución de tuberÃas soterradas, estructuras de contenció=
n y
edificaciones aledañas.
Investigaciones y Ensayos: Mapas
Topográficos: Análisis del relieve del sitio. Ensayos Geotécnicos: Inclu=
yen el
Cono Dinámico de Penetración, pruebas de humedad, lÃmites de Atterberg y
compresión no confinada del suelo (Bowles, 2012).
Modelado y Análisis: Software
Utilizado: SAP2000 para modelado y análisis estructural. Sistema Estructur=
al:
Marco de acero con vigas, columnas y crucetas; zapatas combinadas para
fundaciones. Propiedades de Materiales: Concreto con resistencia a compresi=
ón
de 4 ksi para vigas y 5 ks=
i
para fundaciones; acero de refuerzo grado 60 (ACI, 2014).
Criterios de Diseño: Cargas:
Gravedad (peso propio y cargas vivas), cargas laterales (McCormac
& Brown, 2018; Sezen, H., 2018). Normativas:
Cumplimiento con reglamentos estructurales de Panamá y normas ASTM para
materiales. Diseño con Redes Neuronales.
Herramientas Utilizadas: Redes
Neuronales: Chat-GPT 4, Gemini 1.5 Pro, y Claude 3.5 S=
onnet.
Datos de Entrada: Estudio geotécnico en formato PDF, imágenes de la vista
frontal y lateral de la superestructura.
Resultados
Resultados
usando el software estructural SAP 2000 y SAFE.
El proyecto está ubicado en Ciu=
dad
de Panamá, consiste en una estructura metálica de sistema viga columna
cimentada en el suelo con fundación corrida a través de las columnas a la
izquierda y derecha como puntos de apoyo. La estructura está encima de una
piscina construida previamente y su diseño estuvo limitado por espacio res=
pecto
a tuberÃas colindantes de la infraestructura hidráulica actual del sitio.=
Para
realizar el proyecto se contó con información de los planos estructurales=
de la
piscina ya construida, la distribución de las tuberÃas soterradas, estruc=
turas
de contención subterráneas y edificaciones aledañas. Se tenÃa un regist=
ro
fotográfico del sitio, se solicitó un mapa topográfico para conocer el r=
elieve
como se muestra en la figura 1, se visitó el sitio y se planeó una campaÃ=
±a
geotécnica de mecánica de suelos como se muestra en la figura 2, que cont=
ó con
ensayos de campo y laboratorio como el cono Dinámico de Penetración, prue=
bas de
humedad, lÃmites de Atterberg y compresión no confinada del suelo. Con es=
to se
procedió a modelar la estructura con el uso del software de diseño estruc=
tural
SAP2000 cuyos detalles se dan a continuación.
Figura 1. Mapa
topográfico de sitio
Figura 2. El ensay=
o de
penetración dinámica de cono
Â
Descripción del sistema
estructural:Â Â
El sistema estructural que se
utilizó para absorber las cargas de gravedad y laterales es un marco de ac=
ero
conformado por vigas y columnas, además de crucetas. La fundación consist=
e en
zapatas combinadas que transmiten las cargas al terreno natural, techo metÃ=
¡lico
de carriolas simples con tensores, cubierta metálica galvanizada. Â
Propiedades de los materiales:Â
La resistencia a la compresión =
a los
28 dÃas del concreto es de 4ksi en vigas de gradas, 5ksi en fundaciones.  El concreto deberá ser dosificado y=
evaluado
de acuerdo con el American Concrete=
Institute ACI-211 y ACI-214 (American Concrete Institute ACI). Los ensayos=
para
la evaluación deberán cumplir con las normas del
American Society for Testing and Materials ASTM C31, ASTM C39 y ASTM C42,
American Society for Testing and Materials (ASTM, 2021), (American Society for Testing and Materials (ASTM, 2018); American Society for Testing and Mater=
ials (ASTM,
2019); American Society for Testing=
and
Materials (ASTM, 2020). El acero de refuer=
zo
debe cumplir con la norma ASTM A615 (American
Society for Testing and Materials=
ASTM,
2018). El acero para resistir los esfuerzos de corte consistirá en estribo=
s y
barras longitudinales grado 60 (60 ksi).Â
Capacidad de soporte del suelo:<=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'>Â
La resistencia a compresión del
suelo de 10000 kg/m2. Â =
Análisis
estructural.
Criterios para el análisis:Â
Las cargas de gravedad consisten=
en
el peso propio de los elementos estructurales y no estructurales (columnas,
vigas, losas entre otros), además de las cargas vivas de acuerdo con el
Reglamento Estructural Panameño del año 2014 vigente en Panamá al moment=
o del
diseño de la estructura.  (REP,=
2014).
-&nb=
sp;
Sistema de cargas =
de
gravedad para el diseñoÂ
Carga viva de techo: 60𝑘𝑔𝑓/ 𝑚ˆ2
Carga muerta: peso propio de
elementos estructurales y no estructurales=
Â
-&nb=
sp;
Sistema para resis=
tir
cargas lateralesÂ
Arriostres laterales y pórtico
especial resistente a momento  Â
Sistema de cimientos:Â
-&nb=
sp;
Zapatas combinadas : Para transmitir las cargas de diseño al =
terreno
se utilizó zapatas combinadas de concreto reforzado como se muestra en la
figura 3. Como criterios de
dimensionamiento se determinó el área necesaria de acuerdo con las cargas
transmitidas desde las columnas estructurales y la capacidad permisible del
terreno como está establecido en el American Concrete Institute
(American Concrete Institute (ACI), 2011). El a=
cero
de refuerzo de las zapatas debe estar recubierto mÃnimo por 8 cm de
concreto. La profundidad de despl=
ante
establecida es de 2 metro desde el terreno natural. Debajo de la zapata se
colocará una cama de material granular rodeada de geotextil de separación=
no
tejido. El pedestal de la zapata
consiste en concreto reforzado con resistencia a la compresión f’c =3D 5ksi, refuerzo longitudinal y transversal g=
rado 60
ASTM A615 (American Society for
Testing and Materials
(ASTM), 2018).
Figura 3. Detallado estructural del sistema de cimien=
tos.
-
Columnas y vigas d=
el
marco: Las columnas estructurales corresponden a perfiles H de acero formad=
o en
caliente grado 50 ASTM 572 (American Society for Testing and Materials (ASTM, 2016).Â
- Techo:  El techo está conformado por vigas pri= ncipales (perfil H 27cm x 15cm 30 lb/ft y secundarias (carriolas simples) que transm= iten las cargas de gravedad y laterales a las columnas estructurales. También se debe colocar arriostramiento cuando la longitud libre sea mayor a 2 m y la = luz sea menor a 8 metros cada L/2, de lo contrario a L/3. Los arriostramientos, tensores o alineadores generalmente consisten en: Barras de acero lisas de ½†de diá= metro enroscadas en sus extremos con sus respectivas tuercas que van ancladas de forma diagonal a las carriolas. <= o:p>
Resultados
usando ChatGPT 4º
-
Entrada (solicitac=
ión
a la red neuronal): basado en esta información propón un sistema de
fundaciones.
-
Información
suministrada a la red neuronal: estudio geotécnico completo en formato PDF=
e
imágenes en formato JPG de la vista frontal y lateral de la superestructura
como se muestra en la (Figura 4 y 5).
Figura 4. Vista frontal de superestructura de techo.<= o:p>
Figura 5. Vista lateral de superestructura de techo.<= o:p>
Â
-
Salida: Sistema de
Fundaciones Propuesto: Con base en la información anterior, se recomienda
utilizar zapatas aisladas conectadas por vigas de amarre. Esto proporciona =
una
buena distribución de las cargas y minimiza los asentamientos diferenciales
(Tomlinson, 2017).
-
Diseño de Fundaci=
ones:
Profundidad de Zapata: Desplantar las zapatas a una profundidad mÃnima de =
2.00
metros.
-
Dimensiones de Zap=
ata:
Para determinar las dimensiones adecuadas de las zapatas, es necesario
considerar las cargas aplicadas y la capacidad de carga del suelo (Bowles,
2012).
-&nb=
sp;
Cálculo de Dimens=
iones:
Carga Total: Calcular la carga total aplicada sobre cada zapata. Por ejempl=
o,
si la carga puntual sobre cada soporte es P kg y considerando un factor de
seguridad (FS) de 3, la carga sobre la zapata serÃa:
                        =
                                     Â=
      Â
P_total =3D P x FSÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â =
                                     Â=
      Â
   (<=
/span>1)
Ãrea de Zapata: El área requer=
ida A
para cada zapata se puede calcular como:
                        =
                              Â
A =3D P_total/(Capacidad
de carga del suelo)Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â =
                                   Â
(2)
-
Dimensiones de la
Zapata: Si se asume una zapata cuadrada, el lado de la zapata L se puede
determinar a partir del área:
                        =
                                     Â=
            Â
L=3D√A                        =
                            Â
                 Â=
         =
    (3)
-
Conexiones y Detal=
les:
Vigas de Amarre: Utilizar vigas de amarre de concreto armado para conectar =
las
zapatas. Esto ayuda a distribuir cargas y proporciona estabilidad adicional=
. Refuerzo
de Zapatas: Diseñar el refuerzo de las zapatas según los estándares loca=
les de
construcción, asegurando la resistencia adecuada contra esfuerzos cortante=
s y
de flexión (Nilson, Darwin, & Dolan, 2019).
-
Diseño recomendad=
o: La
cimentación recomendada consiste en zapatas combinadas de concreto reforza=
do,
con una profundidad de desplante de 2 metros, adecuada para soportar las ca=
rgas
de la estructura metálica del techo.
Resultados
usando Gemini 1.5 pro
-
Entrada: basado en
esta información propón un sistema de fundaciones.
-
Información
suministrada a la red neuronal: estudio geotécnico completo en formato PDF=
e
imágenes en formato JPG de la vista frontal y lateral de la superestructur=
a.
-
Salida:
El estudio geotécnico recomienda
cimentaciones superficiales debido a la capacidad portante aceptable del su=
elo,
que es de 10,000 kg/m2 a una profundidad de 2 metros. Dado que la estructura
del techo es metálica y probablemente ligera, se podrÃan utilizar zapatas
aisladas para cada columna.
-&nb=
sp;
Diseño de Zapata
Aislada:
Dimensiones: Asumiendo una carga=
de
servicio por columna de 200 kN (aproximación basada en estructuras similar=
es),
y usando un factor de seguridad de 3, la carga última serÃa de 600 kN. Co=
n la
capacidad portante del suelo, el área de la zapata serÃa 600 kN / 10000 k=
N/m2 =3D
0.06 m2. Esto sugiere unas dimensiones aproximadas de 30 cm x 30 cm para ca=
da
zapata.
Profundidad: La profundidad de
desplante recomendada es de 2 metros.
Refuerzo: Se necesitarÃa acero =
de
refuerzo en ambas direcciones para resistir los momentos flectores y esfuer=
zos
de corte. Una estimación inicial podrÃa ser usar varillas de diámetro 12=
mm
espaciadas cada 20 cm.
Resultados
usando Claude 3.5 Sonnet
-
Entrada: basado en
esta información propón un sistema de fundaciones.
-
Información
suministrada a la red neuronal: estudio geotécnico completo en formato PDF=
e
imágenes en formato JPG de la vista frontal y lateral de la superestructur=
a.
-
Salida:
Utilice zapatas para los cimient=
os
de las columnas. El informe geotécnico indica una capacidad portante del s=
uelo
de 10.000 kg/m2 a 2 metros de profundidad, lo que es apto para zapatas
extendidas. Diseñar las zapatas extendidas con dimensiones de aproximadame=
nte
2m x 2m y un espesor de 0.5m, con base en las cargas de columna proporciona=
das
en los cálculos estructurales. Las dimensiones exactas deben verificarse
mediante un análisis estructural detallado.
Utilice concreto de 5000 psi para
los cimientos, como se especifica en el diseño estructural. Prever un
recubrimiento mÃnimo de hormigón de 8 cm para el acero de refuerzo en las
zapatas, según lo indicado en el diseño estructural. Utilice acero de ref=
uerzo
Grado 60 (fy =3D 60 ksi) para
los elementos de cimentación. Incluya pernos de anclaje para conectar las
columnas de acero a los cimientos de concreto, como se detalla en los dibuj=
os
estructurales (ASTM, 2015).
Utilice 4 pernos de anclaje por
columna, 3/4" de diámetro, 16" de largo, ASTM F1554 Grado 36. Co=
loque
una estera de barro de concreto magro debajo de las zapatas para garantizar=
una
superficie de trabajo limpia. Considere el uso de zapatas combinadas donde =
las
columnas estén muy espaciadas, como se indica en algunas partes del diseño
estructural. Asegure un drenaje adecuado alrededor de los cimientos para ev=
itar
la acumulación de agua.
Siga todos los códigos y normas=
de
construcción relevantes para el diseño y construcción de cimientos en Pa=
namá.
Este sistema de cimentación debe soportar adecuadamente la estructura de a=
cero
para la cubierta de la piscina y las gradas y al mismo tiempo cumplir con l=
os
requisitos geotécnicos y estructurales descritos en los documentos
proporcionados. Sin embargo, un ingeniero estructural autorizado debe revis=
ar y
aprobar el diseño final de los cimientos antes de la construcción.
Discusión
de resultados
En este estudio se realizó una
comparación entre el diseño de cimentaciones utilizando métodos tradicio=
nales y
métodos basados en inteligencia artificial, especÃficamente mediante el u=
so de
los programas SAP 2000 y SAFE, asà como las redes neuronales ChatGPT 4, Gemini 1.5 Pro y Claude 3.5 Sonnet.
El diseño tradicional mediante =
SAP
2000 y SAFE se centró en un análisis exhaustivo del sitio, incluyendo est=
udios
geotécnicos, topográficos y estructurales detallados. Se utilizaron zapat=
as
combinadas de concreto reforzado con especificaciones claras sobre la
profundidad de desplante, dimensiones y refuerzo de las zapatas. Este méto=
do,
aunque laborioso, proporcionó un diseño robusto y confiable basado en nor=
mas y
reglamentos especÃficos.
ChatGPT
4o propuso un sistema de zapatas aisladas conectadas por vigas de amarre. La
red neuronal utilizó la información proporcionada para recomendar dimensi=
ones
basadas en cálculos simples de carga y capacidad del suelo.
Gemini 1.5 Pro recomendó el uso=
de
zapatas aisladas basándose en la capacidad portante del suelo y las
caracterÃsticas de la estructura metálica del techo. Sus recomendaciones
incluyeron dimensiones especÃficas y un enfoque en el refuerzo necesario p=
ara
resistir momentos flectores y esfuerzos de corte (Poul=
os
& Davis, 1980).
Claude 3.5 =
Sonnet
propuso zapatas extendidas con dimensiones especÃficas, un espesor de 0.5 =
m, y
recomendaciones detalladas sobre el tipo de concreto y refuerzo a utilizar.
Además, incluyó consideraciones prácticas como el uso de pernos de ancla=
je y
medidas de drenaje (Coduto, 2011).
Conclusiones
Eficiencia y Precisión: Métodos
Tradicionales (SAP 2000 y SAFE): Proporcionan un diseño detallado y preciso
basado en normativas especÃficas, aunque el proceso es laborioso y requiere
tiempo.
Redes Neuronales: Ofrecen soluci=
ones
rápidas y razonablemente precisas, aunque dependen en gran medida de la ca=
lidad
y cantidad de la información suministrada.
Adaptabilidad: Métodos
Tradicionales: Altamente adaptables a situaciones especÃficas y complejas,=
con
capacidad para considerar múltiples variables de diseño.
Redes Neuronales: Menos adaptabl=
es
en situaciones complejas, aunque mejoran significativamente con la calidad =
de
los datos de entrada.
Innovación y Automatización: M=
étodos
Tradicionales: Limitados en cuanto a automatización, requieren la interven=
ción
constante del ingeniero. Redes Neuronales: Permiten una mayor automatizaciÃ=
³n y
pueden reducir significativamente el tiempo de diseño, aunque aún requier=
en
supervisión humana para garantizar la precisión y cumplimiento de normati=
vas.
=
=
Agradecimientos
Al profesor Yuanjie
Logan Xiao de la Universidad central del sur de la República Popular de Ch=
ina
(CSU) por su orientación respecto a la confección de artÃculos cientÃfi=
cos
relacionados a la inteligencia artificial.
=
=
Conflicto
de intereses
=
=
El
autor declara no tener conflicto de intereses.
Referencias <=
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Invest. Pens. Crit. (ISSN
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Vol. 13,=
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1, Enero – Mayo 2025. pp. 12 – 21Â
DOI: https://doi.org/10.37387=
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