Ingeniería computacional

La ingeniería computacional es una disciplina emergente que se ocupa del desarrollo y la aplicación de modelos computacionales para la ingeniería, conocidos como modelos de ingeniería computacional ^[1] o CEM. La ingeniería computacional utiliza computadoras para resolver problemas de diseño de ingeniería importantes para una variedad de industrias. ^[2] En este momento, varios enfoques diferentes se resumen bajo el término ingeniería computacional, incluido el uso de geometría computacional y diseño virtual para tareas de ingeniería, ^{[3] [4]} a menudo acoplados con un enfoque impulsado por simulación ^[5] En ingeniería computacional, los algoritmos resuelven modelos matemáticos y lógicos ^[6] que describen desafíos de ingeniería, a veces acoplados con algún aspecto de IA , específicamente aprendizaje de refuerzo . ^[7]

En la ingeniería computacional, el ingeniero codifica su conocimiento mediante una estructuración lógica. El resultado es un algoritmo , el modelo de ingeniería computacional, que puede producir muchas variantes diferentes de diseños de ingeniería, en función de diversos requisitos de entrada. Los resultados pueden luego analizarse mediante modelos matemáticos adicionales para crear bucles de retroalimentación algorítmica . ^[8]

Simulaciones de comportamientos físicos relevantes para el campo, a menudo acopladas con computación de alto rendimiento , para resolver problemas físicos complejos que surgen en el análisis y diseño de ingeniería (así como fenómenos naturales ( ciencia computacional ). Por lo tanto, está relacionada con la ciencia y la ingeniería computacional , que se ha descrito como el "tercer modo de descubrimiento" (junto a la teoría y la experimentación). ^[9]

En ingeniería computacional, la simulación por computadora proporciona la capacidad de crear retroalimentación que sería inaccesible para la experimentación tradicional o donde llevar a cabo investigaciones empíricas tradicionales es prohibitivamente costoso.

La Ingeniería Computacional no debe confundirse ni con la ciencia informática pura ni con la ingeniería informática , ^[10] aunque un amplio dominio de la primera se utiliza en la Ingeniería Computacional (por ejemplo, ciertos algoritmos, estructuras de datos, programación paralela, computación de alto rendimiento) y algunos problemas de la segunda pueden modelarse y resolverse con métodos de Ingeniería Computacional (como área de aplicación).

Generalmente se ofrece como programa de maestría o doctorado . ^[11]

Los métodos y marcos de ingeniería computacional incluyen:

• Computación de alto rendimiento y técnicas para ganar eficiencia (a través de cambios en la arquitectura informática, algoritmos paralelos, etc.)
• Modelado y simulación
• Algoritmos para resolver problemas discretos y continuos
• Análisis y visualización de datos
• Fundamentos matemáticos: Álgebra lineal numérica y aplicada, problemas de valores iniciales y en la frontera, análisis de Fourier, optimización
• Ciencia de datos para desarrollar métodos y algoritmos para manejar y extraer conocimiento de grandes cantidades de datos científicos.

En lo que respecta a la informática, la programación informática, los algoritmos y la computación paralela desempeñan un papel importante en la ingeniería computacional. El lenguaje de programación más utilizado en la comunidad científica es FORTRAN . ^[12] Recientemente, C++ y C han aumentado en popularidad frente a FORTRAN. Debido a la riqueza del código heredado en FORTRAN y su sintaxis más simple, la comunidad de computación científica ha tardado en adoptar por completo C++ como lengua franca. Debido a su forma muy natural de expresar cálculos matemáticos y sus capacidades de visualización integradas, el lenguaje/entorno propietario MATLAB también se utiliza ampliamente, especialmente para el desarrollo rápido de aplicaciones y la verificación de modelos. Python junto con bibliotecas externas (como NumPy , SciPy , Matplotlib ) ha ganado cierta popularidad como una alternativa gratuita y de Copycenter a MATLAB.

Hay una serie de herramientas de software libre y de código abierto ( FOSS ) que apoyan la ingeniería computacional.

• OpenSCAD se lanzó en 2010 y permite la generación mediante scripts de modelos CAD, que pueden formar la base para modelos de ingeniería computacional.
• CadQuery utiliza Python para generar modelos CAD y se basa en el marco OpenSCAD . Se publica bajo la licencia de código abierto Apache 2.0 .
• PicoGK es un marco de código abierto para ingeniería computacional que fue lanzado bajo la licencia de código abierto Apache 2.0 en 2023 por LEAP 71, una empresa con sede en Dubai. ^[13]

La ingeniería computacional encuentra diversas aplicaciones, entre ellas:

• Ingeniería aeroespacial e ingeniería mecánica : simulaciones de combustión , dinámica estructural , dinámica de fluidos computacional , termodinámica computacional , mecánica de sólidos computacional, simulación de choques de vehículos, biomecánica, cálculo de trayectorias de satélites
• Sistemas astrofísicos
• Simulaciones de campos de batalla y juegos militares, seguridad nacional , respuesta a emergencias
• Biología y Medicina : simulaciones de plegamiento de proteínas (y otras macromoléculas), bioinformática, genómica, modelado neurológico computacional, modelado de sistemas biológicos (por ejemplo, sistemas ecológicos), ecografía 3D por TC, imágenes por resonancia magnética, biorredes moleculares, control del cáncer y de las convulsiones.
• Química : cálculo de estructuras y propiedades de compuestos químicos/moléculas y sólidos, química computacional /quimioinformática, simulaciones de mecánica molecular, métodos químicos computacionales en física del estado sólido, transporte de contaminación química
• Ingeniería civil : análisis de elementos finitos , estructuras con cargas aleatorias, ingeniería de la construcción, sistemas de suministro de agua, modelado de transporte/vehículos
• Ingeniería informática , ingeniería eléctrica y telecomunicaciones : VLSI, electromagnetismo computacional, modelado de semiconductores, simulación de microelectrónica, infraestructura energética, simulación de RF, redes
• Epidemiología : propagación de la gripe
• Ingeniería ambiental y predicción numérica del tiempo : investigación climática , geofísica computacional (procesamiento sísmico), modelado de desastres naturales
• Finanzas : precios de derivados, gestión de riesgos
• Ingeniería industrial : simulaciones de eventos discretos y de Monte Carlo (para sistemas logísticos y de fabricación, por ejemplo), redes de colas, optimización matemática
• Ciencia de los materiales : fabricación de vidrio, polímeros y cristales
• Ingeniería nuclear : modelado de reactores nucleares, simulaciones de protección contra la radiación, simulaciones de fusión
• Ingeniería petrolera : modelado de yacimientos de petróleo, exploración de petróleo y gas
• Física : Física computacional de partículas, cálculo automático de la interacción o desintegración de partículas, modelado de plasma, simulaciones cosmológicas
• Transporte

• Modelado y simulación
• Matemáticas aplicadas
• Ciencia computacional
• Matemáticas computacionales
• Dinámica de fluidos computacional
• Electromagnetismo computacional
• Computación de alto rendimiento
• Matemáticas de ingeniería
• Grandes desafíos
• Análisis numérico
• Multifísica

• Instituto Oden de Ingeniería y Ciencias Computacionales
• Alcance de la ingeniería computacional
• Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas
• Centro Internacional de Ingeniería Computacional (IC2E)
• Instituto Tecnológico de Georgia, EE. UU., Programa de maestría y doctorado en Ciencias Computacionales e Ingeniería
• El programa de posgrado de la Universidad de Tennessee en Chattanooga
• Programa de Maestría y Doctorado en Modelado Computacional de la Universidad del Estado de Río de Janeiro
• Ciencia e ingeniería computacional con Scilab
• Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE)