Innovadora propuesta para el diseño de seguridad pasiva de vehículos
La seguridad pasiva en los vehículos, entendida como aquellos sistemas destinados a proteger a conductores y pasajeros durante una colisión, ha cobrado una importancia crucial en la industria automotriz. Este interés se debe al notable incremento del uso del automóvil como medio de transporte diario. Sin embargo, las pruebas de choque tradicionales implican altos costos financieros, lo que ha llevado a la necesidad de buscar alternativas más eficientes.
Un equipo de investigadores del Centro de Procesamiento de Información y Telecomunicaciones (IPTC) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), junto con el Departamento de Seguridad Pasiva de BMW y la Universidad de la Bundeswehr (UNIBW) en Múnich, han desarrollado un enfoque innovador que utiliza aprendizaje profundo. Esta técnica, parte del campo de la inteligencia artificial (IA), permite a las computadoras procesar datos imitando el funcionamiento del cerebro humano.
Reducción de costos y tiempos en simulaciones
El estudio propone el uso de redes neuronales profundas para ofrecer aproximaciones confiables a los modelos de elementos finitos, comúnmente utilizados en las pruebas de choque. Aunque estas simulaciones son precisas, requieren un alto costo computacional y prolongados períodos para su ejecución. En contraste, los modelos basados en aprendizaje profundo pueden disminuir significativamente tanto los costos como los tiempos, ofreciendo una primera estimación viable sobre las lesiones que podrían sufrir los ocupantes en caso de accidente.
Uno de los aspectos destacados del modelo es su capacidad no solo para realizar predicciones precisas, sino también para evaluar la incertidumbre asociada a sus resultados. Esto resulta esencial para identificar situaciones críticas donde pequeños cambios pueden tener un gran impacto en la gravedad del choque, facilitando así el diseño de vehículos con mayor sensibilidad ante impactos.
Datos abiertos para futuras investigaciones
Los datos empleados en esta investigación provienen de simulaciones realizadas por el Departamento de Seguridad Pasiva de BMW. Los investigadores han hecho públicos estos datos junto con el código necesario para replicar sus hallazgos, promoviendo así nuevas líneas de investigación en este ámbito.
“El desarrollo de este método basado en aprendizaje profundo representa un avance significativo hacia la mejora del diseño de seguridad pasiva en vehículos, con potenciales beneficios para la industria”, afirman los investigadores. Juan Parras Moral, uno de los participantes del proyecto, concluye que “ofrece una primera aproximación factible a las lesiones que podrían sufrir los pasajeros durante un accidente, lo que podría marcar un punto decisivo en el proceso de diseño de seguridad vehicular”.
Referencias: Mar Lahoz Navarro, Jonas Siegfried Jehle, Patricia A. Apellániz, Juan Parras, Santiago Zazo y Matthias Gerdts. Deep Learning as a New Framework for Passive Vehicle Safety Design Using Finite Elements Models Data. Appl. Sci. 2024, 14(20), 9296; https://doi.org/10.3390/app14209296
Preguntas sobre la noticia
¿Qué es la seguridad pasiva de los vehículos?
La seguridad pasiva se refiere a los sistemas diseñados para proteger al conductor y los pasajeros en caso de una colisión. Estos sistemas son fundamentales en el diseño de vehículos modernos, especialmente debido al aumento del uso del automóvil como medio de transporte diario.
¿Cuál es la propuesta innovadora presentada por los investigadores?
Los investigadores del Centro de Procesamiento de Información y Telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Madrid, en colaboración con BMW y la Universidad de la Bundeswehr, han propuesto un enfoque que utiliza aprendizaje profundo para mejorar el diseño de la seguridad pasiva en vehículos. Esto permite reducir significativamente los costos y tiempos asociados a las simulaciones necesarias para evaluar la seguridad en caso de choque.
¿Cómo se utilizan las redes neuronales profundas en este estudio?
Las redes neuronales profundas se utilizan para proporcionar aproximaciones confiables a los modelos de elementos finitos que se emplean en las pruebas de choque. Este método reduce el alto costo computacional y los largos tiempos de simulación requeridos por las simulaciones tradicionales.
¿Qué beneficios aporta este nuevo enfoque?
El nuevo enfoque no solo proporciona predicciones precisas sobre las lesiones potenciales en un accidente, sino que también estima la incertidumbre de esos resultados, permitiendo identificar situaciones críticas donde pequeños cambios pueden afectar gravemente la severidad del choque.
¿Qué datos se utilizaron en el estudio?
Los datos utilizados provienen de simulaciones de choque realizadas por el Departamento de Seguridad Pasiva de BMW. Los investigadores han publicado estos datos junto con el código necesario para replicar los resultados, promoviendo así futuras investigaciones en este campo.
¿Quiénes participaron en esta investigación?
El proyecto involucró a varios investigadores, incluyendo a Mar Lahoz Navarro, Jonas Siegfried Jehle, Patricia A. Apellániz, Juan Parras, Santiago Zazo y Matthias Gerdts.
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