La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) ya no son conceptos futuristas; se han convertido en herramientas esenciales para la ingeniería moderna. Según un reciente reporte del MIT, la optimización mediante IA ofrece a los ingenieros mecánicos ventajas significativas, incluyendo diseños y simulaciones más rápidos y precisos, mayor eficiencia, reducción de costos de desarrollo gracias a la automatización de procesos y una mejora en el mantenimiento predictivo y el control de calidad.
El MIT a la vanguardia de la formación en IA para ingenieros
En el corazón de esta revolución se encuentra el curso 2.155/156 del MIT, \”AI and Machine Learning for Engineering Design\”. Este curso, impartido por Faez Ahmed, profesor asociado de ingeniería mecánica, sumerge a los estudiantes en el uso de herramientas y técnicas de IA y ML para el diseño de ingeniería mecánica, centrándose en la creación de nuevos productos y la resolución de desafíos de diseño.
Lyle Regenwetter, asistente de enseñanza del curso, destaca que \”hay muchas razones para que los ingenieros mecánicos piensen en el machine learning y la IA para acelerar el proceso de diseño\”. El curso se ha convertido rápidamente en una de las ofertas no básicas más populares del Departamento de Ingeniería Mecánica (MechE) del MIT, atrayendo a estudiantes de diversas disciplinas e incluso de otras universidades.
Aprendizaje práctico y desafíos del mundo real
El curso, abierto a estudiantes de pregrado y posgrado, se enfoca en la implementación de estrategias avanzadas de machine learning y optimización en el contexto de problemas de diseño mecánico del mundo real. Desde el diseño de cuadros de bicicletas hasta redes urbanas, los estudiantes participan en concursos relacionados con la IA para sistemas físicos y abordan desafíos de optimización en un entorno de clase impulsado por la competencia amistosa.
Ilan Moyer, estudiante de posgrado en MechE, explica que a los estudiantes se les proporcionan problemas de desafío y código de inicio que \”daban una solución, pero [no] la mejor solución… Nuestra tarea era [determinar], ¿cómo podemos hacerlo mejor?\”. Las tablas de clasificación en vivo alientan a los estudiantes a refinar continuamente sus métodos.
Em Lauber, estudiante de posgrado en diseño y gestión de sistemas, dice que el proceso brindó espacio para explorar la aplicación de lo que los estudiantes estaban aprendiendo y la habilidad práctica de \”literalmente cómo codificarlo\”.
Un currículo diverso y proyectos innovadores
El plan de estudios incorpora debates sobre trabajos de investigación y los estudiantes también realizan ejercicios prácticos de machine learning adaptados a problemas de ingeniería específicos, incluyendo robótica, aeronaves, estructuras y metamateriales. Para su proyecto final, los estudiantes trabajan juntos en un proyecto de equipo que emplea técnicas de IA para el diseño en un problema complejo de su elección.
Los proyectos finales abarcan una amplia gama de temas. Por ejemplo, Malia Smith predijo la fuerza de reacción del suelo para corredores utilizando datos de captura de movimiento, mientras que Lauber creó soluciones personalizadas para hogares con gatos basándose en un diseño modular de \”árbol para gatos\”. Moyer, por su parte, desarrolló un software para diseñar un nuevo tipo de arquitectura de impresora 3D.
Faez Ahmed se muestra entusiasmado con la calidad de los proyectos, afirmando que \”los proyectos de los estudiantes de este curso a menudo conducen a publicaciones de investigación e incluso han dado lugar a premios\”. Un ejemplo de ello es el artículo \”GenCAD-Self-Repairing\”, que ganó el premio al Mejor Artículo de la American Society of Mechanical Engineers Systems Engineering, Information and Knowledge Management 2025.
Abriendo las cortinas de la IA
El curso del MIT no solo proporciona habilidades técnicas valiosas, sino que también desmitifica la IA y el machine learning. Como dice Ilan Moyer, \”Cuando ves el machine learning en la cultura popular, es muy abstracto y tienes la sensación de que está sucediendo algo muy complicado. Esta clase ha abierto las cortinas\”.
En resumen, la IA y el ML están transformando la ingeniería mecánica y el MIT está liderando el camino en la formación de la próxima generación de ingenieros. Este curso proporciona a los estudiantes las herramientas y el conocimiento necesarios para abordar los desafíos de diseño del futuro, impulsando la innovación y la eficiencia en la industria.
Fuente: MIT News – AI
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