Arquitecturas óptimas de DNNs para diagnóstico estructural: modelado de micro-fisuras con datos sintéticos en ingeniería civil un enfoque basado en comparación, generación sintética inteligente y evaluación con datos reales para la predicción de la ubicación de las fallas intramurales - Avella Acevedo, Diego Andrés; Mesa Vargas, Yeferson Estiben (Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería, 2025)
Hallar microfisuras en placas de concreto usando sensores especiales es un reto difícil ya que estos datos cambian con el tiempo. Estos sensores toman señales que se mueven dinámicamente dependiendo de la posición donde se generan, mostrando pequeñas alteraciones estructurales en la cara del material. Por eso, se sugiere usar redes neuronales artificiales como una opción útil para encontrar y ver por anticipado los posibles modos que están detrás en todo el grupo de muestras, con la meta de hacer un acercamiento algorítmico a la posición espacial donde pasó el pequeño daño

Finding microcracks in concrete slabs using special sensors is a difficult challenge because these data change over time. These sensors capture signals that move dynamically depending on the position where they are generated, revealing small structural alterations on the face of the material. Therefore, the use of artificial neural networks is suggested as a useful option to find and anticipate the possible modes underlying the entire sample group, with the goal of algorithmically approximating the spatial position where the small damage occurred.
Índicegeneral 1. Introducción 4 1.1. Antecedentesyjustificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1. Objetivogeneral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.2. Objetivosespecíficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3. Metodología. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4. Plandetrabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2. Estadodearte 11 Resumen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1. Introducción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.1. ObjetivoGeneral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.2. ObjetivosEspecíficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3. Metodología. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3.1. Diseñodeinvestigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3.2. Búsquedadeliteratura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.4. Desarrollodelainvestigación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5. Resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.1. Objetivo0-Preprocesamientodelosdatos . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.2. Objetivo1-Datasintética . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.5.3. Objetivo2-BúsquedainteligentedeHiperparámetros . . . . . . . . . 20 2.5.4. Objetivo3-Evaluaciónyclasificación . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.5.5. Objetivo4-Despliegue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.5.6. Objetivo5-Arquitecturageneral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.6. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 13. DataSintética 30 Resumen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.1. Introducción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.2. Objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3. Estadodearte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3.1. MarcoTeórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3.2. TrabajosRelacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.4. Metodología. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.5. Solución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.5.1. Reduccióndeseriestemporales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.5.2. Desdeelpuntoestadístico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.5.3. Desdeelpuntodeingenieríadeinteligenciaartificial . . . . . . . . . . 42 3.6. Resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.6.1. Desdeelpuntoestadístico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.6.2. Desdeelpuntodeingenieríadeinteligenciaartificial . . . . . . . . . . 48 3.6.3. Comparativadatosgenerados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.6.4. ¿Quémétodotuvomejorrendimiento?. . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.7. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4. ModelosdeIA 57 Resumen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 4.1. Introducción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.2. Objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.3. Estadodearte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.3.1. MarcoTeórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.3.2. TrabajosRelacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.4. Metodología. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.5. Solución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.5.1. Eleccióndelartículobase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.5.2. Diseñodelaarquitectura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.6. Resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.6.1. Experimentoscondatoscrudos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.6.2. Experimentoscondatosreducidosa4característicasdeonda. . . . . . 68 4.7. Evaluaciónfinaldelosresultadosypropuestas. . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 24.8. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 5. Despliegue 79 Resumen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 5.1. Introducción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5.2. Objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5.3. Estadodearte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5.3.1. Marcoteórico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5.3.2. Trabajosrelacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 5.4. Metodología. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.5. Solución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.5.1. ArquitecturaparalaaplicaciónWeb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 5.5.2. Arquitecturadecomponentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 5.6. Resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.7. Evaluaciónfinal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.8. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 6. Conclusionesytrabajosfuturos 88 6.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 6.2. Trabajosfuturos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 Bibliografía 91
Keywords: Inteligencia artificial; Artificial intelligence; Análisis estructural (Ingeniería); Structural analysis (Engineering); Modelos predictivos; Predictive models; Análisis de datos; Data analysis; Docker Distance (FID); Maximum Mean Discrepancy (MMD); Señales unidimensionales; Transformada Fourier; Transformada Fourier sustituta; Redes R; Distancia de Docker (FID); Media Máxima (MMD); Dimensional signals; Fourier transform