La empresa Dassault Systèmes ha anunciado la organización de la SIMULIA Community Conference Japan 2026, que servirá como plataforma para mostrar la evolución radical en las tecnologías de modelado y simulación (MODSIM) mediante la integración de capacidades de inteligencia artificial. Según lo declarado por Michelle Ash, directora ejecutiva de la marca SIMULIA, la industria se encamina hacia una integración más profunda de la inteligencia artificial en los procesos de diseño de ingeniería para reducir la brecha entre los modelos digitales y la realidad física.
La transición de la ingeniería tradicional al MODSIM impulsado por IA
Los procesos de ingeniería asistida por computadora (CAE) siempre han dependido de herramientas de simulación especializadas como Abaqus, PowerFLOW, CST, Simpack y Wave6 para realizar pruebas precisas en los productos. Sin embargo, el sector está experimentando un cambio hacia el concepto de MODSIM (modelado y simulación), donde el proceso no se limita solo a probar diseños terminados, sino que se extiende a la construcción de modelos digitales interactivos capaces de aprender y evolucionar.
Este enfoque tiene como objetivo abordar los desafíos tradicionales en el desarrollo de productos, como la necesidad urgente de reducir el tiempo del ciclo de desarrollo y disminuir los altos costos asociados con las pruebas físicas y de laboratorio. Al integrar la inteligencia artificial, los ingenieros pueden acelerar cálculos complejos y transformar los grandes volúmenes de datos resultantes de la simulación en conocimientos de diseño inmediatos.
¿Qué cambia en la práctica?
El cambio fundamental en el que se centra la conferencia radica en la transición de la simulación como herramienta de "verificación" a la simulación como herramienta de "generación y desarrollo" a través de lo que se conoce como IA física (Physical AI). Esto significa:
- Aceleración de cálculos: Uso de algoritmos de inteligencia artificial para predecir resultados físicos, lo que reduce el tiempo necesario para la simulación tradicional que podría tomar horas o días.
- Integración de datos: Capacidad para integrar datos extraídos de diferentes herramientas (como la simulación electromagnética y mecánica) dentro de un entorno de inteligencia artificial unificado.
- Mejora de la precisión de los modelos: Uso del aprendizaje automático para mejorar la precisión de los modelos digitales y hacerlos más capaces de simular fenómenos físicos complejos con una precisión extrema.
¿Por qué es importante esta tendencia?
Esta transformación representa una respuesta a las demandas de industrias avanzadas como la automotriz, la aeroespacial y la electrónica, donde la velocidad de llegada al mercado (Time-to-Market) se ha convertido en un factor decisivo para la competencia. La capacidad de integrar la inteligencia artificial en el entorno MODSIM otorga a las empresas la capacidad de innovar productos más complejos y seguros en un tiempo récord, reduciendo la dependencia de costosos prototipos físicos.