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 ]} Actualmente, varios enfoques diferentes se resumen bajo el término ingeniería computacional, incluyendo el uso de geometría computacional y diseño virtual para tareas de ingeniería, ^{[ 3 ] [ 4 ]} a menudo combinados con un enfoque basado en simulación ^{[ 5 ]} En ingeniería computacional, los algoritmos resuelven modelos matemáticos y lógicos ^{[ 6 ]} que describen desafíos de ingeniería, a veces combinados con algún aspecto de IA ^{[ 7 ]}

En ingeniería computacional, el ingeniero codifica su conocimiento en un programa informático. El resultado es un algoritmo , el modelo de ingeniería computacional, que puede producir muchas variantes diferentes de diseños de ingeniería, según diversos requisitos de entrada. Los resultados pueden 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 e Ingeniería Computacional , que ha sido descrita como el "tercer modo de descubrimiento" (junto con la teoría y la experimentación). ^{[ 9 ]}

En ingeniería computacional, la simulación por computadora proporciona la capacidad de generar información que sería inaccesible mediante la experimentación tradicional o cuando la realización de investigaciones empíricas tradicionales resulta prohibitivamente costosa.

La ingeniería computacional no debe confundirse ni con la 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).

Los métodos y marcos de ingeniería computacional incluyen:

• Computación de alto rendimiento y técnicas para aumentar la eficiencia (mediante cambios en la arquitectura de la computadora, 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 de contorno, análisis de Fourier, optimización.
• Ciencia de datos para desarrollar métodos y algoritmos para manejar y extraer conocimiento de grandes conjuntos de datos científicos.

En lo que respecta a la computación, la programación, los algoritmos y la computación paralela desempeñan un papel fundamental en la ingeniería computacional. El lenguaje de programación más utilizado en la comunidad científica es FORTRAN . ^{[ 11 ]} Recientemente, C++ y C han ganado popularidad frente a FORTRAN. Debido a la gran cantidad de código heredado en FORTRAN y su sintaxis más simple, la comunidad de computación científica ha tardado en adoptar completamente 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.

Existen diversas herramientas de software libre y de código abierto ( FOSS ) que dan soporte a la ingeniería computacional.

• OpenSCAD se lanzó en 2010 y permite la generación mediante scripts de modelos CAD, que pueden servir de base para modelos de ingeniería computacional.
• CadQuery utiliza Python para generar modelos CAD y se basa en el marco de trabajo OpenCascade . Se distribuye bajo la licencia Apache .
• PicoGK es un marco de código abierto para ingeniería computacional que se publicó bajo la licencia Apache .

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 colisiones 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 TC 3D, imágenes de resonancia magnética, biorredes moleculares, control del cáncer y las convulsiones.
• Química : cálculo de las 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 : valoración de derivados, gestión de riesgos
• Ingeniería Industrial : simulaciones de eventos discretos y de Montecarlo (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 blindaje contra la radiación, simulaciones de fusión.
• Ingeniería petrolera : modelado de yacimientos petrolíferos, exploración de petróleo y gas.
• Física : Física computacional de partículas, cálculo automático de la interacción o desintegración de partículas, modelado de plasmas, simulaciones cosmológicas.
• Transporte

• Matemáticas aplicadas
• Ciencia computacional
• Matemáticas computacionales
• Dinámica de fluidos computacional
• Electromagnetismo computacional
• Matemáticas de ingeniería
• computación de alto rendimiento
• Grandes desafíos
• Modelado y simulación
• 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/Doctorado en Ciencias e Ingeniería Computacional.
• El programa de posgrado de la Universidad de Tennessee en Chattanooga
• Programa de Maestría y Doctorado en Modelado Computacional en la Universidad Estatal de Río de Janeiro.
• Ciencia e ingeniería computacional con Scilab
• Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE)
• Máster en Modelado Computacional en Ingeniería en KIT