Renzo Bastiani, Ayrton Mazo y Mariano Newton crearon AutoPort 2D, una herramienta de inteligencia artificial entrenada con 42.300 diseños estructurales que permite comparar ocho tipos de construcción de manera instantánea. El Consejo Superior de la UNNE aprobó tramitar el derecho de autor del programa.
Renzo Agustín Bastiani, Ayrton Manuel Mazo y Mariano Newton se graduaron en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) con un Trabajo Final de Graduación titulado “Análisis Comparativo de Tipologías de Naves Industriales”. Como parte del proyecto, desarrollaron AutoPort 2D, un programa informático que utiliza inteligencia artificial para calcular y evaluar el diseño óptimo de galpones, depósitos y fábricas.
La herramienta fue entrenada con 42.300 diseños estructurales y permite comparar ocho tipos de construcción de manera instantánea. Según informaron los autores a UNNE Medios, el sistema ejecutó más de seis millones de cálculos estructurales y evaluó 147 variantes de diseño por cada galpón posible, seleccionando la que utiliza menos acero sin comprometer la seguridad.
El Consejo Superior de la UNNE aprobó en su última sesión la tramitación del derecho de autor del programa ante la Dirección Nacional del Derecho de Autor, al considerarlo una producción científica inédita.
El programa fue desarrollado en el lenguaje Python con ayuda de inteligencia artificial para el cálculo de la estructura de acero, y una segunda herramienta basada en hojas de cálculo avanzadas para el diseño de las bases de cemento. Ambos componentes cumplen con las normas de construcción argentinas: CIRSOC 102 (cálculo de viento), CIRSOC 303 (estructuras de acero con perfiles de chapa doblada), CIRSOC 301 (factores de seguridad) y CIRSOC 201 (hormigón armado).
Para validar los resultados, los ingenieros compararon los cálculos de su programa con dos herramientas comerciales de uso extendido. Las diferencias encontradas fueron menores al uno por ciento, lo que confirmó la precisión de la herramienta propia.
El sistema de inteligencia artificial fue entrenado con los 42.300 diseños calculados y dividido en dos partes: una encargada de estimar las dimensiones del galpón y otra dedicada a calcular la cantidad de acero necesaria. AutoPort 2D permite obtener en pocos segundos una comparación entre ocho tipos distintos de estructura, una tarea que manualmente podría llevar días o semanas.
Uno de los hallazgos del trabajo fue la identificación del «punto mínimo de seguridad», una cantidad de acero por debajo de la cual ninguna estructura puede bajar sin riesgo de colapso ante el viento. En la región chaqueña, el viento de diseño alcanza los 45 metros por segundo, equivalente a una tormenta de gran intensidad, y su efecto de succión sobre la cubierta del galpón es el factor que más condiciona el diseño.
El trabajo fue asesorado por el ingeniero (Mgtr) Alejandro R. Ruberto, profesor adjunto de Trabajo Final de la Facultad de Ingeniería de la UNNE.