El documento explica el concepto de inteligencia artificial aplicada a estructuras, en particular redes neuronales. Describe cómo funcionan las neuronas biológicas y cómo las redes neuronales artificiales imitan este proceso mediante algoritmos matemáticos. Las redes neuronales aprenden de ejemplos para deducir patrones y predecir resultados, lo que puede usarse para evaluar el estado de estructuras y prevenir desastres como el derrumbe del puente de Minneapolis.

1. www.CivilMac.Com
Inteligencia Artificial aplicada a las
Estructuras. Primera Parte.

2. En mi primer artículo en www.civilmac.com voy hablar un poco de la Inteligencia Artificial
aplicada a las estructuras.
Voy a explicar un poco el tema de la Inteligencia Artificial (en concreto hablaré de las Redes
Neuronales) y su aplicación a las estructuras con un ejemplo.
La Inteligencia Artificial no deja de ser un conjunto de algoritmos creados por el hombre con el fin
de imitar el funcionamiento de aprendizaje de los humanos (y en ocasiones de otros seres vivos)
para resolver ciertos problemas.
Uno de esos algoritmos son las Redes Neuronales (otro día hablo de otros tipos que también son
muy interesantes). La Redes Neuronales son unos algoritmos matemáticos que imitan el
funcionamiento de aprendizaje de las neuronas del cerebro de los seres vivos.
Todos, más o menos, recordamos, de nuestras clases de bachillerato, cómo es una neurona:

3. Y en plan recordatorio, su funcionamiento es simple: la neurona tiene una entrada de impulsos
eléctricos por las llamadas dendritas. Cuando la intensidad ponderada de los impulsos recibidos
por el núcleo supera un cierto umbral, la neurona genera su propio impulso eléctrico con una
cierta intensidad y la manda a través de sus axón hacia las terminaciones axónicas (si no se
supera dicho umbral, la neurona no hace nada). Estas terminaciones axónicas estarán
conectadas a otras dendritas de otras neuronas, donde se repetirá el proceso.
Es decir, que el cerebro son millones de neuronas interconectadas entre si y eso nos hace ser
inteligentes… ¿Pero cómo? Pues gracias a la capacidad que tienen las neuronas de modificar la
forma de ponderar los impulsos recibidos mediante el aprendizaje.
Pongamos un ejemplo para que se entienda: imaginemos que se nos plantea un problema al
cerebro: “he tropezado con algo”. Los datos del problema son en este caso las sensaciones
adquirida por los sentidos: “me caigo hacia adelante”. Estos datos son impulsos eléctricos que
llegan a las dendritas de las neuronas.
Las neuronas entonces ponderan los impulsos recibidos y si pasan su umbral generan nuevos
impulsos a las siguientes neuronas. Tras pasar por varios cientos de neuronas al final la red de
neuronas ofrece un impulso salida (actuación de nuestros músculos por ejemplo, que en este
caso sería “mover una pierna para adelante que si no me rompo los piños”). ¿Dónde esta el
aprendizaje? Aquí es donde reside la magia de las neuronas: cuando el cerebro obtiene un
resultado que no es el esperado (“me he roto los piños por que puse la pierna hacia atrás”),
corrige la forma de ponderar los impulsos en cada neurona hasta que con la misma entrada de
impulsos (“mira que soy torpe me vuelvo a tropezar y caer para adelante”) se obtenga al final el
resultado idóneo (“uff menos mal que he puesto la pierna hacia adelante si no me veía volviendo
al dentista para arreglar el estropicio”).
Ok. Ahora sabemos como funciona la inteligencia natural… pero ¿y la artificial? Pues consiste en
imitar a la naturaleza. Por ejemplo, una neurona la podemos modelizarla en esto:

4. Donde Xi son los impulsos de entrada (en este caso son números). Las Xi se ponderan con los
pesos wij de tal manera que obtenemos la señal ponderada que llega al núcleo de la neurona
como Yj=∑wij*Xi. El núcleo tiene una función de activación (Yj) de manera que proporciona los
valores salida Vij si se pasa de cierto umbral . Las funciones de activación suelen ser de tipo
escalón o a veces de tipo sigmoidea:
Las salidas Vij puede ser la entrada de datos (las Xi) de otras neuronas pudiendo generar una
red de neuronas con capas de neuronas y con varias neuronas en cada capa. Como por
ejemplo:
En este ejemplo tenemos un conjunto de datos (X1, X2, X3, X4) que entran en una capa de
entrada con cuatro neuronas, después tenemos una capa oculta de tres neuronas que cogen los
impulsos generados por las neuronas de la capa de entrada y generan sus propios impulsos que
las llevan a una última capa de salida. Esta capa de salida, con dos neuronas, generan los datos
de salida (Y1, Y2). Siempre habrá una capa de neuronas de entrada con tantas neuronas como
datos de entrada y siempre habrá una capa de salida con el número de neuronas igual a los
datos de salida. El número de capas ocultas y neuronas en cada capa oculta de una red
neuronal es totalmente variable y a gusto del que diseña la red.

5. ¿Y cómo aprende la red artificial? Pues como en el caso de nuestro cerebro: a base de
experiencia. Es decir, le tenemos que dar a la red unos ejemplos de casos: proporcionamos un
conjunto de casos (Xi,Yi) a la red para que esta, mediante unos algoritmos de retroanálisis vaya
modificando los pesos wij de cada neurona hasta que con las entradas de datos Xi de los
ejemplos se obtengan salidas Yi’ que se parezcan lo suficiente a la salida Yi reales de los
ejemplos. Realmente, la Red Neuronal “aprende” las reglas en la que se rigen los ejemplos, no
adquiere los ejemplos como si fuera una base de datos, si no que “deduce” las leyes que rigen el
comportamiento que ofrece de los datos Xi los resultados Yi. De esta manera, una red que ha
aprendido satisfactoriamente de un conjunto de ejemplos, si se le ofrece los datos de entrada de
otro caso que no estaba en los casos de ejemplo la red proporcionará una salida Yi que cumple
las reglas del problema y que serán una buena solución.
Bien, ya os he contado todo este rollo de las Redes Neuronales y ahora os preguntareis ¿para
qué se pueden utilizar en las estructuras? Pues realmente para infinidad de cosas, entre otras
muchas, para que no pasen cosas como esta:

6. En el derrumbe del Puente I-35W de Minneapolis murieron 7 personas y hubo varios
desaparecidos. Aunque el motivo del derrumbe no esta claro, todo apunta a que fue debido a un
mal mantenimiento de la estructura.
Tradicionalmente, se ha supuesto que las inspecciones visuales rutinarias determinarían
deterioro o daño con suficiente antelación para permitir las actuaciones o reparaciones
necesarias a realizar. Pero en ocasiones, como el caso del puente de Minneapolis, no es
suficiente.
En este caso podemos utilizar las Redes Neuronales para obtener resultados inmediatos sobre
la salud de una estructura.
¿Cómo? Voy a explicároslo con un ejemplo de mi cosecha en la segunda parte de este
artículo. Por lo pronto os dejo un enlace a un software didáctico donde podéis hacer pruebas
con Redes Neuronales. Se trata de EasyNN Plus de Neural Planner Software Ltd y podeis
descargároslo aqui.
AUTOR: JOSÉ ANTONIO AGUDELO ZAPATA
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