Cómo la inteligencia artificial está transformando los ensayos de materiales
Una mirada a las oportunidades, los desafíos y cinco interesantes campos de aplicación que muestran cómo el uso de la IA puede ayudar a mejorar la eficiencia y fiabilidad de los ensayos de materiales y componentes.
Los ensayos mecánicos de materiales constituyen uno de los métodos fundamentales para garantizar la calidad, ya sea en el desarrollo de nuevos materiales, durante la producción o en el laboratorio. Pero ¿qué sucede cuando la inteligencia artificial (IA) irrumpe en este campo ya consolidado? ¿Pueden los algoritmos de IA analizar ensayos de tracción, detectar anomalías, controlar de forma inteligente los procesos de ensayo o incluso llegar a sustituirlos?
En pocas palabras: Sí, , en parte, ya pueden hacerlo actualmente. Pero ¿cómo funciona exactamente? ¿Y qué ventajas –y también qué riesgos– conlleva el uso de la IA?
¿Cómo puede contribuir la IA en el ensayo de materiales?
La IA es mucho más que una expresión de moda. En la práctica, puede ayudar a analizar más rápidamente los enormes volúmenes de datos generados en los ensayos de materiales, detectar patrones o desviaciones y optimizar procesos. Esto resulta especialmente interesante en un entorno cada vez más digital y automatizado. La palabra clave: Industria 4.0.
A continuación, presentamos los cinco ámbitos clave en los que la IA ya está marcando una diferencia real en los ensayos mecánicos de materiales:
1. Análisis automatizado de ensayos
¿Cuánto tiempo tarda un técnico de laboratorio en analizar un diagrama tensión-deformación e interpretar parámetros como la resistencia a la tracción? Especialmente si se trata de varias probetas en una misma serie de ensayo. Con IA, este tipo de análisis se puede procesar en cuestión de segundos. Unos algoritmos identifican los puntos clave en la curva o en las tablas de resultados, tanto si se trata de un ensayo de tracción en metales según la norma ISO 6892-1 o ASTM E8 como de cualquier otra. Este proceso permite ahorrar tiempo y reducir errores subjetivos, o indicar qué resultados deben revisar los expertos con más detalle.
En aquellos ensayos, en los que el análisis óptico desempeña un papel clave, la IA también puede ayudar a acelerar la evaluación y evitar errores. Por ejemplo, en los ensayos de dureza, la IA puede proporcionar una ayuda eficaz y fiable para reconocer e interpretar las huellas.
2. Detección de anomalías y calidad predictiva
¿Qué pasaría si pudiéramos detectar defectos en el material antes incluso de que supongan un problema? La IA identifica desviaciones y patrones en los datos de ensayo, que pueden pasar desapercibidos al ojo humano. Esto permite ofrecer una garantía de calidad predictiva, por ejemplo, detectando con antelación desviaciones en lotes o probetas defectuosas.
Es fundamental que todos los datos de ensayo estén almacenados de forma centralizada. La plataforma de análisis testXpert Analytics permite tener un acceso centralizado a todos los datos de los ensayos y las máquinas.
3. Planificación de ensayos inteligente y control adaptativo
¿Cómo se puede optimizar el proceso de ensayo para adaptarse a nuevas geometrías de componentes? La IA tiene la capacidad de aprender de ensayos anteriores y proponer automáticamente parámetros de ensayo adecuados como, por ejemplo, rangos de fuerza, velocidades o perfiles de temperatura. Si se combina con sistemas adaptativos, la IA puede ajustar el ensayo en tiempo real en función del comportamiento del material.
Cabe señalar que el control adaptativo no está previsto ni permitido en todas las normas de ensayo. Sin embargo, cuando si lo está, puede acelerarse el proceso de ensayo y reducirse considerablemente el número de fallos.
4. Robótica y automatización más inteligentes
IA y robótica: ¿la pareja perfecta? En los equipos de ensayos modernos, con sistemas de automatización o de manipulación de probetas, la IA asume el control inteligente: Detecta probetas mediante visión artificial, las clasifica automáticamente y analiza su comportamiento durante el ensayo. Esto permite aumentar el rendimiento y estabilizar los procesos.
Para ello, es importante que el sistema de ensayos esté preparado para integrar sistemas de cámara u otros sensores en la secuencia de ensayo. Para ello, se requiere una electrónica de medición, control y regulación moderna, así como una interfaz adecuada en el software de ensayo.
5. Gemelos digitales y ensayos asistidos por simulación
¿Se puede realizar un ensayo sin hacerlo físicamente? Con el uso de gemelos digitales impulsados por IA, se pueden simular las propiedades reales de los materiales y compararlas con resultados reales de ensayos. Se pueden llevar a cabo partes del ensayo mecánico virtualmente, algo especialmente útil en componentes costosos o de difícil acceso, aunque no se puede prescindir por completo de los ensayos reales en sectores críticos para la seguridad como la aeronáutica, la movilidad o la medicina. En esos casos, más bien se combinan: simulación + ensayos reales específicos. Es importante que el gemelo digital «se alimente» de resultados reales y se actualice regularmente para garantizar su fiabilidad.
Ventajas: ¿Qué nos aporta el uso de la IA?
Su potencial es impresionante:
- Análisis más rápidos y, con ello, ciclos de ensayo más cortos
- Mayor precisión, gracias a la reducción de errores subjetivos
- Ahorro de costes al reducir el esfuerzo de ensayo y los rechazos
- Escalabilidad que permite un análisis ágil de grandes volúmenes de datos
- Mejor base para la toma de decisiones, por ejemplo, mediante análisis de tendencias o detección de grupos de comportamiento
Riesgos y desafíos: ¿Qué inconvenientes tiene?
Por supuesto, no es oro todo lo que reluce. El uso de la IA también plantea nuevas preguntas:
- ¿Qué ocurre si los datos son deficientes? La calidad de la IA depende del entrenamiento de sus modelos. Unos datos incorrectos o incompletos generarán resultados erróneos.
- ¿Cómo podemos descifrar la «caja negra»? Muchos modelos de IA no proporcionan una justificación clara de sus decisiones, lo que supone un problema en los ensayos críticos en términos de seguridad.
- ¿Qué pasa con las normas y los estándares? La normativa actual apenas contempla la IA, de modo que la inseguridad jurídica es inevitable. Asimismo, todavía no está regulado el uso de modelos de IA en todo el ámbito de la calibración.
- ¿Y qué pasa con el dominio técnico? Si los algoritmos sustituyen a las personas, puede perderse el know-how.
Conclusión: evolución, no sustitución
La IA no puede reemplazar los métodos de ensayo tradicionales, pero sí ser un potente complemento para ellos. Si se aplica de forma adecuada, puede revolucionar los ensayos de materiales para hacerlos más rápidos, eficientes e inteligentes. La clave es hacer un uso responsable: La IA no debe reemplazar al ser humano, sino asistirlo.
El futuro del ensayo de materiales está en el procesamiento y análisis de datos. Ahora es el momento de asegurarse de que los datos de sus ensayos y máquinas y sus equipos de ensayos están preparados para la IA. El almacenamiento centralizado de datos, como con testXpert Analytics, y las interfaces y opciones de integración flexibles para los sistemas de reconocimiento de imágenes son la base para ello.