Evaluación automatizada de la integridad estructural a través de redes neuronales gráficas dinámicas: este artículo presenta un marco novedoso que utiliza Dynamic Graph Neural Networks DGNN para la evaluación automatizada de la integridad estructural en sistemas de ingeniería complejos. A diferencia de los métodos tradicionales basados en modelos estáticos e inspecciones manuales, nuestra propuesta aprende de forma continua a partir de datos de sensores en tiempo real, predice puntos potenciales de fallo y facilita un mantenimiento proactivo que puede reducir costes de mantenimiento entre un 15 y 20 por ciento y mejorar sustancialmente la seguridad operativa en sectores como aeroespacial, ingeniería civil y generación de energía.

Concepto y representación dinámica: representamos el sistema estructural como un grafo dinámico donde los nodos son componentes estructurales y las aristas representan conexiones y rutas de carga. Cada nodo alberga un vector de características con lecturas de sensores como deformación vibración y temperatura. Las aristas incorporan pesos que modelan la transferencia de carga y se actualizan dinámicamente mediante estimadores bayesianos tipo filtro de Kalman alimentados por simulaciones FEA y observaciones reales.

Arquitectura y mecanismo de atención: el núcleo del sistema es un DGNN que integra una capa Graph Attention Network GAT para ponderar selectivamente la información proveniente del vecindario de cada nodo. La atención permite priorizar conexiones críticas que influyen en la probabilidad de fallo de un componente y produce representaciones latentes h ajustadas en el tiempo que se utilizan para alimentar una red totalmente conectada que emite una puntuación de daño entre 0 y 1 representando la probabilidad de fallo.

Diseño experimental: validamos el marco en una maqueta de ala aeronáutica equipada con galgas extensométricas y acelerómetros. El conjunto de datos incluye series temporales reales y simulaciones FEA bajo condiciones normales turbulentas y fatiga controlada, con alrededor de 1 millon de puntos de datos. Comparamos el DGNN con modelos de referencia: modelo basado exclusivamente en FEA GNN estático y un modelo RNN para series temporales. Las métricas de evaluación fueron precision recall F1 y MAE para cuantificar exactitud y robustez ante ruido estocástico introducido deliberadamente en las lecturas.

Resultados y validación: los resultados preliminares muestran que el DGNN supera a los modelos de referencia alcanzando una F1 de 0.92 frente a 0.85 del GNN 0.78 del RNN y 0.80 del método FEA. El MAE se reduce un 25 por ciento respecto a la mejor alternativa anterior. El análisis de los pesos de atención identifica de forma consistente zonas de alta tensión validadas mediante FEA y ciclos de carga lentos, lo que confirma la capacidad del modelo para señalar nodos críticos.

Escalabilidad y despliegue: a corto plazo se propone piloto en activos críticos como puentes y aerogeneradores. A medio plazo la integración con dispositivos edge permite procesamiento en tiempo real y menor latencia mientras que a largo plazo un enfoque federado de aprendizaje distribuido elevaría la precisión agregando datos de múltiples activos. Investigaciones futuras explorarán la cuantificación de incertidumbre fusión multimodal de datos acústicos y técnicas de aprendizaje por refuerzo para optimizar la estructura del grafo de forma adaptativa.

Aplicaciones prácticas y beneficios para la industria: este enfoque habilita mantenimiento predictivo reducción de tiempos de inactividad y priorización de intervenciones en función de riesgo real. Sectores como la aviación generación eléctrica y obra civil pueden beneficiarse de menores costes operativos mejores índices de seguridad y una gestión de activos basada en datos.

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Conclusión: la evaluación automatizada de la integridad estructural mediante DGNN representa un avance contundente frente a métodos estáticos. Al combinar grafos dinámicos atención y análisis en tiempo real se habilita un mantenimiento proactivo más preciso y económico. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a organizaciones en la transformación digital aplicando inteligencia artificial soluciones a medida y prácticas de ciberseguridad que garantizan el éxito del despliegue industrial.