# IA y aprendizaje automático en la simulación

Aproveche mejor sus simulaciones y trabaje de forma más eficiente con un diseño basado en el rendimiento asistido por IA con aprendizaje automático.

(AI and ML in Simulation Intro) ¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la simulación?

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se han convertido en herramientas cruciales dentro de las empresas de muchos sectores, ya que permiten aprovechar todo el potencial de los procesos existentes y dar lugar a formas de innovación totalmente nuevas.

La IA y el aprendizaje automático ofrecen importantes ventajas para los usuarios cuando se implementan en el proceso de simulación. Los usuarios pueden crear modelos realistas de sistemas complejos del mundo real con ayuda de la IA, o acelerar los estudios de compensación y optimización con potentes modelos sustitutivos de ML que pueden ofrecer resultados en cuestión de segundos, sin comprometer la precisión.

Principales ventajas de utilizar las herramientas de IA y aprendizaje automático

(AI &amp; ML in Simulation) Simulación más rápida

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2022-08/icon-008-accelerate.png)

(AI &amp; ML in Simulation) Diseños optimizados

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2024-09/icon-002-improve.png)

(AI 7 ML in Simulation) Haga un uso más eficiente del tiempo y los recursos

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2020-12/icon-074-reduce-cost.png)

(AI &amp; ML in Simulation) Desbloqueo de todo el potencial y las innovaciones

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2021-04/icon-431-creative-engineer.png)

(SIMULIA AI/ML Panel of bricks) Impacto de la IA y el aprendizaje automático en distintos sectores

(SIMULIA AI/ML Highlight) Sector aeroespacial y defensa

La IA y el aprendizaje automático están revolucionando el sector aeroespacial y de defensa acelerando el proceso de diseño y reduciendo los costes de las pruebas físicas. Estas tecnologías permiten simulaciones precisas que ayudan a cumplir las normas de seguridad, al mismo tiempo que garantizan la seguridad y la eficiencia.

[Sector aeroespacial y defensa](/es/media/20056)

(SIMULIA AI/ML Highlight) Transporte y movilidad

En el transporte y la movilidad, las simulaciones basadas en IA fomentan la innovación, ayudando a los fabricantes a diseñar vehículos más rápido y probar nuevas ideas virtualmente. Las soluciones de IA y aprendizaje automático ayudan a reducir costes y riesgos al tiempo que mejoran el rendimiento del producto.

[Transporte](/es/media/20052)

(SIMULIA AI/ML Highlight) Maquinaria industrial

Para los fabricantes de maquinaria industrial, la IA y el aprendizaje ofrecen herramientas que ayudan a los ingenieros a resolver desafíos complejos en el diseño. Estas herramientas prueban cómo funcionarán los productos en diferentes condiciones, asegurándose de que todo funcione de forma eficiente y fiable antes de que las empresas los lancen al mercado.

[Maquinaria industrial](/es/media/20051)

(SIMULIA AI/ML Highlight) Sector de alta tecnología

Las empresas de alta tecnología crean modelos virtuales de sus productos, lo que permite realizar pruebas y ajustes de diseño más precisos. Simulan el comportamiento mecánico, las condiciones térmicas y otros aspectos para mejorar el rendimiento del producto.

[Sector de alta tecnología](/es/media/20054)

(SIMULIA AI/ML Highlight) Ciencias de la vida y la salud

En el sector de ciencias de la vida y la salud, la IA y el aprendizaje automático ayudan a simular interacciones del cuerpo humano, dispositivos médicos y equipos quirúrgicos. Con estas tecnologías, los ingenieros pueden predecir cómo se comportarán varios materiales y sistemas, lo que conduce a mejores resultados para los pacientes y soluciones sanitarias innovadoras.

[Ciencias de la salud](/es/media/20053)

(SIMULIA AI/ML Highlight) Infraestructura, energía y materiales

El sector de infraestructuras, energía y materiales confían en la IA y el aprendizaje automático para predecir cómo se comportan las grandes estructuras y los equipos complejos en diversas condiciones del mundo real. Estas tecnologías ayudan a simular todo, desde vibraciones y corrosión hasta dinámica de fluidos, apoyando soluciones de infraestructura más sostenibles y eficientes.

[Infraestructura, energía y materiales](/es/media/20055)

(SIMULIA AI and ML Highlight 1) Aprovechar toda la potencia de simulación

Aproveche al máximo los recursos de los que dispone. Los modelos de redes neuronales de aprendizaje automático se pueden entrenar en datos de diseño y simulación para producir una experiencia de IA que replica el comportamiento del sistema. Estas tecnologías aceleran el modelado y la optimización de futuros diseños. La optimización de diseño basada en IA permite a los usuarios explorar el espacio de diseño de una manera muy receptiva para trabajar de manera más eficiente y concentrarse en lo que realmente importa.

[Descripción general de la cartera de SIMULIA](/es/media/18930)

[Simulación acelerada con aprendizaje automático ](https://blog.3ds.com/brands/simulia/ask-engineer-machine-learning-neural-networks/)

(AI and ML Highlight 3) Simulación accesible para todos con MODSIM basado en AI

El modelado y la simulación unificados (MODSIM) ponen el poder de la simulación al alcance de diseñadores e ingenieros, permitiéndoles utilizar datos de simulación para enriquecer el diseño en cualquier etapa del desarrollo. Un paso importante en la implementación del MODSIM en las empresas ha sido la democratización de la simulación: dar a los no expertos las habilidades necesarias para utilizar tecnologías de simulación de ingeniería, como el análisis de elementos finitos (FEA), la dinámica de fluidos computacional (CFD) y la simulación electromagnética de manera eficaz.

Los modelos de aprendizaje automático preentrenados contienen la experiencia necesaria para configurar flujos de trabajo para muchas aplicaciones de simulación, lo que reduce la carga de trabajo y ofrece a los usuarios los resultados que necesitan más rápido. Los usuarios no necesitan una configuración avanzada de la simulación ni experiencia de aprendizaje automático: la experiencia de IA incorpora la experiencia y la configuración del modelo ya está definida. Las experiencias MODSIM con tecnología de IA ofrecen a los diseñadores la capacidad de tomar decisiones fundamentadas por primera vez.

[MODSIM con tecnología de IA/aprendizaje automático](/es/media/18873)

[Más información sobre MODSIM](/es/products/simulia/modsim)

(SIMULIA AI and ML Highlight 2) Utilice la IA en la nube para reducir los costes de hardware

La realización de un gran número de simulaciones físicas requiere una inversión significativa en hardware informático para las empresas. Podemos entrenar el modelo para ti y puedes explorar los resultados en la nube. Una vez entrenado, el modelo puede proporcionar resultados fiables en una fracción del tiempo de una simulación completa. Con la nube, aproveche el poder de la inteligencia artificial en su empresa para implementar un diseño basado en la física incluso durante la etapa de concepto cuando los métodos de simulación completa son demasiado caros computacionalmente.

[Simulación en la nube de SIMULIA](/es/media/18872)

(Ai and ML in Simulation Highlight 4) Entender el mundo con experiencias de gemelo virtual

Las experiencias de gemelos virtuales permiten **visualizar, modelar y simular todo el entorno de sistemas sofisticados**. Para construir una experiencia de gemelo virtual fiable, es necesario modelar el sistema real con precisión. Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a los ingenieros a modelar y comprender el comportamiento complejo del sistema, acercando los mundos virtual y real. El modelado predictivo permite realizar pruebas virtuales rápidas en lugar de realizar pruebas físicas que consumen muchos recursos económicos y tiempo, y ofrece información sobre sistemas que de otro modo serían inaccesibles, como el interior del cuerpo humano y otros entornos del mundo real. Las empresas pueden probar el rendimiento real de un producto en la etapa de concepción sin tener que esperar a prototipos físicos. Las experiencias de gemelo virtual basadas en IA [ayudan al sector a entrar en la economía generativa](https://www.3ds.com/insights/corporate-reports/helping-industry-leverage-data-science-and-ai-enter-generative-economy).

[Virtual Human Twin Experience Symposium 2023: Ellen Kuhl](/es/media/18554)

[Experiencias de gemelo virtual](/es/virtual-twin)

[IA para modelar materiales biológicos complejos](https://blog.3ds.com/brands/simulia/transforming-biomedical-research-integrating-advanced-simulation/)

## (AI &amp; ML in Simulation) Comience su viaje

La tecnología de simulación está en constante evolución. Descubra cómo mantenerse un paso por delante con la IA y el aprendizaje automático

Preguntas frecuentes sobre la IA y el aprendizaje automático en la simulación

¿Cómo puedo utilizar las tecnologías de IA y los modelos de aprendizaje automático en mi simulación?

Existen soluciones para todo tipo de usuario: desde pequeñas hasta grandes empresas, Dassault Systèmes SIMULIA cuenta con experiencia en simulación y aprendizaje automático para crear experiencias de IA, lo que significa que no es necesario ser un experto en ciencia de datos para aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Si está interesado en implementar tecnologías de IA/aprendizaje automático en su flujo de trabajo de simulación, únase a nosotros en la [wiki de aprendizaje automático de la comunidad SIMULIA](https://r1132100503382-eu1-3dswym.3dexperience.3ds.com/community/swym:prd:R1132100503382:community:39?content=swym:prd:R1132100503382:wikitree:pm_-XzoFRX6JhP2Cr1sKQA) y analice sus necesidades con un experto de SIMULIA.

¿Cómo funciona el entrenamiento de modelos sustitutivos para acelerar la simulación?

El diseño de experimentos (DoE), los estudios de compensación y la optimización requieren la simulación de muchas variaciones diferentes del diseño. Ejecutar todo esto utilizando simulación física completa puede llevar mucho tiempo y un uso ineficiente de los recursos informáticos. El proceso se puede acelerar ejecutando algunas simulaciones que cubren el espacio de diseño y formando un modelo de aprendizaje automático de redes neuronales sobre los resultados de estas. La red neuronal aprende cómo los detalles del diseño afectan al comportamiento físico y puede calcular los resultados de cualquier variación del diseño en cuestión de segundos. Esto acelera significativamente el proceso y proporciona información instantánea para cualquier cambio de diseño.

¿Cómo puedo confiar en la simulación basada en IA?

La calidad de un modelo de aprendizaje automático depende de la calidad de los datos con los que está entrenado. Las herramientas de simulación física de la marca SIMULIA de Dassault Systèmes son los mejores productos de su clase, cuentan con la confianza de los usuarios y han demostrado su eficacia a lo largo de años de uso industrial. Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar en simulaciones de estas herramientas y la alta calidad de los datos de simulación significa que los usuarios pueden confiar en sus modelos. Las medidas de seguridad garantizan la calidad de los resultados, y los modelos pueden verificarse con datos simulados o medidos para que los usuarios puedan confiar en la formación.

¿Cómo mejoran la IA y el aprendizaje automático la precisión de las simulaciones?

La IA y el aprendizaje automático ayudan a que las simulaciones sean más precisas al observar una gran cantidad de datos y encontrar patrones que podrían omitirse con métodos tradicionales. Esto conduce a predicciones más precisas y mejores diseños.

¿Cómo contribuyen la IA y el aprendizaje automático en la simulación a la sostenibilidad?

SIMULIA utiliza la IA y el aprendizaje automático para hacer que las simulaciones sean más eficientes, reduciendo la necesidad de prototipos físicos y ahorrando materiales. Las herramientas basadas en la nube reducen el uso de energía porque no necesitan utilizar tanta potencia de hardware. Al probar los diseños virtualmente, SIMULIA ayuda a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y ecológicas, haciendo que todo el proceso sea más sostenible.

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