Un equipo del MIT ha presentado un modelo que combina inteligencia artificial y optimización topológica para diseñar estructuras reticulares más eficientes. El estudio, publicado en la revista Automation in Construction, apunta a reducciones de material de hasta el 90 % en determinados casos. Conviene leer la cifra con calma, porque dice mucho de lo que la IA puede y no puede aportar hoy a la ingeniería de estructuras.

Qué hace distinto a este modelo

Los métodos clásicos de optimización suelen generar formas muy eficientes sobre el papel, pero difíciles de fabricar. Este enfoque incorpora desde el inicio restricciones constructivas: el número máximo de piezas que concurren en un nudo, el tamaño mínimo de los componentes y los ángulos aceptables entre elementos. Además, decide para cada barra o cable si conviene acero o madera, de modo que el resultado se acerque más a algo que realmente se pueda construir.

El caso del puente Lockport

Para probarlo, los investigadores tomaron como referencia el puente Lockport, cerca de Buffalo (Nueva York), y generaron versiones en acero, en madera y combinadas. Pequeños cambios en el ángulo entre elementos o en el tamaño mínimo de las piezas modificaron de forma notable tanto el consumo de material como las emisiones de carbono asociadas.

Lo que hay que leer con cuidado

El 90 % es un máximo en escenarios concretos, no un promedio. Los resultados proceden de simulaciones y el equipo trabaja ahora en comprobarlos con estructuras físicas a escala. Los propios autores plantean la herramienta como apoyo a arquitectos e ingenieros en las primeras fases del diseño, no como sustituto del criterio profesional.

Qué significa en el día a día

Para quien proyecta estructuras, la noticia refuerza una tendencia: las herramientas de optimización y de IA permiten explorar muchas alternativas en poco tiempo y ahorrar material. Pero el cálculo, la normativa, las condiciones reales de obra y la responsabilidad técnica siguen en manos de un ingeniero. En Ingeniamos seguimos de cerca estas novedades para aplicar lo que aporta valor real a cada proyecto.

Fuente: Infobae (3 de julio de 2026), sobre el estudio del MIT publicado en Automation in Construction.