La clave de la optimización del espacio está en los arrecifes de coral

 

  • Investigadores de la Universidad de Córdoba mejoran un algoritmo que se inspira en la vida de estas estructuras subacuáticas, en las que se produce una pugna por el espacio para sobrevivir, para aplicarlo a plantas industriales.

La clave de la optimización del espacio está en los arrecifes de coral

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Muchos son los factores que deben ser tenidos en cuenta a la hora de diseñar un hospital, una fábrica, un centro comercial o cualquier planta industrial, y muchas son las preguntas que pueden surgir antes de configurar los planos.

La clave de la optimización del espacio está en los arrecifes de coral

Dentro de estas pintorescas estructuras subacuáticas, en las que la biodiversidad de especies es muy numerosa, se produce continuamente una gran lucha por el espacio, en la que los huecos disponibles se optimizan al máximo en pos de la supervivencia. Es precisamente este modelo de distribución natural el que ha trazado el camino de este grupo de investigación, que durante los últimos años ha tratado de dar respuesta a la siguiente pregunta: ¿Cuál es la mejor solución a la hora de diseñar la superficie de una planta industrial?

El primero en incorporar a un algoritmo informático el comportamiento de estos arrecifes fue el investigador Sancho Salcedo, de la Universidad de Alcalá, en el año 2013. Desde entonces, y a partir de una colaboración, el equipo ha establecido una línea de investigación que se inspira en la vida y la reproducción de estos seres vivos para optimizar espacios. Recientemente, el grupo ha publicado un nuevo trabajo que mejora este algoritmo bio inspirado.

“En lugar de simular un arrecife de coral plano, tal y hacíamos en anteriores trabajos, hemos conseguido reproducir la estructura en tres dimensiones, lo cual permite alojar muchas más soluciones y ofrecer mejores resultados”, explica la autora principal de la investigación, Laura García.

Traducido al mundo real, el algoritmo es capaz de ofrecer diseños novedosos que antes no se habían evaluado y nuevos planos de cómo podría quedar una planta industrial cuando la optimización del espacio se exprime al máximo, lo que deriva en un ahorro de costes y en una mejora de la eficiencia de estas superficies.

 

Para ello, y tras validar la nueva herramienta en distintas áreas industriales como un matadero, fábricas de reciclaje de cartón y plástico o edificios de hasta 60 departamentos, el algoritmo es capaz de tener en cuenta distintas variables como la distribución de la planta, la cantidad de material, el coste de mover esos materiales de un lugar a otro, los ruidos a evitar o los parámetros de necesidad de cercanía o lejanía.

Un algoritmo que incluye preferencias subjetivas

En este sentido, a lo largo de los últimos meses el equipo ha publicado otros trabajos que profundizan en la misma línea de investigación. Recientemente, el grupo consiguió incluir en el algoritmo una herramienta interactiva que incluye las preferencias subjetivas en el diseño. “A través de un dispositivo que analiza la forma de mirar y el grado de dilatación de la pupila conseguimos que la persona responsable de diseñar el proyecto transmita de alguna manera su opinión sobre los diferentes planos que se le proponen”, subraya Laura García.

Las investigaciones realizadas a lo largo de estos últimos meses, en las han participado otros profesores de la UCO como José Antonio García, Carlos Carmona o Adoración Antolí, han permitido establecer colaboraciones con universidades de Portugal, Arabia Saudí y Estados Unidos, en las que han contribuido José Valente de Oliveira- Universidad de do Algarve-, Sancho Salcedo Sanz- Universidad de Alcalá- y Ajith Abraham -Machine Intelligence Research Labs (MIR Labs)-.

Referencia

Garcia-Hernandez, Laura & Garcia-Hernandez, J.A. & Salas-Morera, Lorenzo & Carmona-Muñoz, Carlos & Alghamdi, Norah & de Oliveira, José & Salcedo-Sanz, Sancho. (2020). Addressing Unequal Area Facility Layout Problems with the Coral Reef Optimization algorithm with Substrate Layers. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 93. 103697. 10.1016/j.engappai.2020.103697.

Fuente: Dicyt

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