¿Es exagerado el énfasis en el diseño generativo? Estos ejemplos podrían justificarlo

En mi opinión, el diseño generativo es el avance más fascinante en la industria manufacturera en los últimos 20 años o más. Si esto le parece una exageración —o si tiene dudas sobre el mérito del diseño generativo— he aquí algunos ejemplos que pueden hacer que cambie de opinión.

Pero ante todo, debo aclarar qué es lo que se considera diseño generativo, y lo que no. Una tecnología que a menudo se confunde con el diseño generativo es la optimización topológica. La optimización topológica es una importante pero limitada subclase de lo que puede hacer el diseño generativo. Si confundimos estas dos tecnologías, es fácil pasar por alto la revolucionaria promesa del diseño generativo.

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre ambas?

En líneas generales, la optimización topológica toma un diseño existente desarrollado mediante métodos tradicionales y trata de optimizarlo a través de un posprocesamiento algorítmico. Mayormente, la optimización topológica se utiliza para eliminar material de un diseño y validarlo mediante una simulación para revelar cuál es la versión más ligera que siga cumpliendo una serie mínima de características de rendimiento. Por este motivo, es un proceso útil para aligerar el peso de un diseño existente, pero no para investigar soluciones alternativas para el problema. La optimización topológica no constituye un diseño generativo.

“Cualquier diseño dado desarrollado a través de métodos tradicionales es, en esencia, la mejor conjetura ideada por un ingeniero para resolver un problema” .

Lo que la optimización topológica no tiene en cuenta es que cualquier diseño desarrollado a través de métodos tradicionales es, en esencia, la mejor conjetura ideada por un ingeniero para resolver un problema. Siendo este el caso, la geometría ya predefinida prácticamente impide que el algoritmo de optimización halle la respuesta mejor o “más óptima” al problema. En consecuencia, lo único que el algoritmo puede hacer es tomar la idea del diseñador y mejorarla un poco. Es posible que como resultado se obtenga una muy buena conjetura apoyada en ingeniería inteligente, pero es muy probable que no se trate de la mejor solución. Y de ser así, lo máximo que la topología puede lograr es la mejora incremental de una conjetura subóptima.

El diseño generativo, por el contrario, elimina todas las conjeturas de la fase de creación geométrica del proceso. Con el diseño generativo, básicamente se indica a la computadora: “Desconozco la solución, pero sé cómo plantear el problema”. El proceso comienza con la determinación de las restricciones (como cargas y puntos de montaje) y de las preferencias (pesos, factores de seguridad y técnicas de fabricación, entre otras).

En adelante, el diseño generativo utiliza la potencia y la velocidad de la nube para explorar cada opción geométrica, respondiendo con cientos (si no miles) de opciones basadas en materiales, procesos de fabricación y requisitos de rendimiento. No hasta comprender el sinnúmero de formas en las que se puede resolver un problema de diseño puede decidirse cuáles son las opciones más apropiadas para el proyecto en cuestión.

Los ingenieros de carne y hueso siempre incorporan limitaciones a sus diseños, ya sea consciente o inconscientemente. Este es un sesgo histórico no presente en las computadoras, y por eso pueden generar muchas soluciones de diseño que el cerebro humano no podría alcanzar ni en sueños. Y esta es otra razón por la cual el diseño generativo de verdad es completamente diferente de la optimización topológica, que se basa en una idea de diseño humana (con todos sus sesgos) y la mejora ligeramente.

Si todo lo que promete el verdadero diseño generativo parece demasiado, aconsejo echar un vistazo a los siguientes ejemplos del mundo real. Empresas tales como General Motors, Claudius Peters, Airbus y otras ya están adoptando esta tecnología para todos los procesos relacionados con componentes, desde la investigación de su diseño hasta su consolidación.

Los ingenieros de GM están usando diseño generativo para rediseñar un soporte de cinturón de seguridad dirigido a reemplazar a una unidad de ocho componentes por una en una sola pieza, que es un 40% más ligera y un 20% más fuerte. Este soporte nunca se ve, y por lo tanto, ni su forma ni su aspecto son prioritarios. Las prioridades son características tales como peso, seguridad, reducción del número de piezas, sostenibilidad y facilidad de fabricación. Y los beneficios adicionales de reducir el número de piezas que fabricar, seguir y ensamblar ofrecen grandes ahorros y simplifican el proceso.

Otra empresa a la búsqueda de mejoras utilizando diseño generativo es Claudius Peters Projects GmbH. Fundada hace más de 100 años, Claudius Peters fabrica y pone en servicio sistemas de gestión y procesamiento de materiales para las industrias del yeso, el cemento, el carbón y la alúmina, y también para las manejan materiales a granel. El equipo de Claudius Peters está usando diseño generativo para reimaginar el diseño y la fabricación de algunos de sus sistemas de mayor tamaño. Inspirado por los resultados obtenidos con diseño generativo, y el equipo está aplicando técnicas de ingeniería inversa para obtener diseños nuevos que pueden fabricarse utilizando métodos de producción tradicionales. Se estima que los diseños mejorados reducirán el peso de estos equipos en un 25 %, y a su vez eliminarán zonas débiles que ocasionaron problemas en el pasado.

La empresa aeroespacial Airbus empleó diseño generativo para explorar miles de variaciones de los tabiques que dividen las cabinas de sus aviones. El diseño resultante tiene la mitad del peso del anterior, lo que implica un ahorro de millones de dólares en combustible sin dejar de cumplir todos los requisitos de seguridad. El nuevo diseño también demostró mayor resistencia y mejor rendimiento que el diseño original más pesado que habían usado por décadas.

Y en el vídeo a continuación puede verse como Lightning Motorcycles usó diseño generativo para rediseñar un brazo oscilante, el componente principal de la suspensión trasera de una moto.

Ninguno de estos avances habría sido posible con la optimización topológica: fue necesaria una investigación verdaderamente divergente de todas las opciones válidas hasta llegar a la mejor solución. GM, Claudius Peters, Airbus y Lightning Motorcycles no partieron de la geometría. Comenzaron con un problema y un resultado esperado, y dejaron el resto a la computadora.

El objetivo final de cualquier actividad de ingeniería es lograr el equilibrio justo entre el rendimiento y el costo de un desafío de diseño dado. Pero el tiempo y la energía que los ingenieros pueden dedicar a un problema de diseño son limitados. Las computadoras, por el contrario, no tienen estas limitaciones, por lo que pueden explorar virtualmente todas las opciones posibles. Y gracias a la fabricación aditiva y otras técnicas de construcción avanzadas, es factible la fabricación de cualquiera de esas opciones. Por primera vez, por cierto en lo que va de mi vida, las posibilidades de fabricación han superado ampliamente a las capacidades de diseño.

En la actualidad, la ingeniería malgasta demasiado de su pensamiento colectivo en tareas mundanas que no conducen a productos nuevos e innovadores. El diseño generativo hace que la computadora se encargue de “pensar” la mayor parte, dejando libres a los ingenieros para que dediquen su capacidad mental a la innovación, a la resolución de problemas aún no resueltos.
El diseño generativo requiere un cambio de actitud, pero ¿pueden imaginar los asombrosos problemas que los ingenieros y diseñadores de todo el mundo podrían resolver con la computadora como un verdadero compañero de trabajo, no como una mera herramienta? Prosperarían las ideas, y los fabricantes ofrecerían más productos que nunca, en menos tiempo, a menor costo y con mayores niveles de innovación.

Pero no hay que imaginar ese futuro: el diseño generativo es una realidad del presente. Cada diseñador y cada ingeniero hoy tiene acceso a más potencia de computarización de la que existía hace siete años en todo el planeta. Lo importarte es preguntarse cómo la usaremos.