Resumen: Presentamos un método novedoso para la detección predictiva de anomalías en simulaciones de transferencia de calor conjugada mediante regresión por procesos neuronales. Tradicionalmente la verificación de simulaciones CHT requiere cálculos repetitivos y experiencia especializada. Proponemos entrenar un modelo de Neural Process Regression sobre un conjunto amplio de simulaciones CHT para predecir resultados ante variaciones en parámetros de entrada como geometría, condiciones de contorno y propiedades de materiales. Las anomalías se identifican como desviaciones entre la predicción y el resultado de la simulación. En un caso de referencia demostramos detección con más del 95 por ciento de acierto y una reducción de tiempo de verificación de aproximadamente 3 veces frente a técnicas tradicionales de refinado de malla.

Contexto y motivación: Las simulaciones de transferencia de calor conjugada que combinan sólidos y fluidos son críticas en sectores como aeroespacial, automoción y electrónica. Un resultado simulado erróneo puede derivar en fallos costosos. Las técnicas convencionales como análisis de sensibilidad de malla o comparaciones exhaustivas con herramientas CFD consumen recursos y dependen de juicio experto. Por ello resulta crucial disponer de herramientas automáticas y rápidas de control de calidad basadas en inteligencia artificial aplicable en entornos industriales.

Fundamento teórico: Neural Process Regression es una arquitectura bayesiana que aprende una distribución sobre funciones, lo que permite emitir predicciones con incertidumbre asociada. El modelo consta de una red de contexto que codifica entradas paramétricas en una representación latente z y una red de regresión que produce una distribución sobre salidas p y dada x y z. La salida se representa por una media mu y una varianza s2 que cuantifican la predicción y su confianza. Para detección de anomalías se define una puntuación AnomScore = valor observado menos mu dividido por s, y se etiqueta anomalía cuando el módulo supera un umbral k optimizado en validación.

Metodología: Generamos datos mediante simulaciones CHT de alta fidelidad ejecutadas en un solver comercial, variando sistemáticamente geometría, condiciones de contorno y propiedades materiales. Tras estudios de independencia de malla y análisis de sensibilidad se construyó un dataset de tripletas parametrizadas. El entrenamiento del NPR se implementó con frameworks de aprendizaje profundo y la búsqueda de hiperparámetros se realizó mediante optimización bayesiana para ajustear tasa de aprendizaje, dimensión latente y arquitectura. Las métricas clave fueron la pérdida NLL en validación y la precisión en detección de anomalías.

Procedimiento de detección: Para una nueva condición de simulación el modelo NPR predice mu y s. Si la simulación de alta fidelidad produce y real, se calcula AnomScore = |y real - mu| / s. Se compara con un umbral dinámico obtenido por robustez en el conjunto de validación y se decide si el resultado es confiable o requiere revisión manual o reanálisis con mayor resolución.

Caso experimental y resultados: Se empleó como banco de pruebas un intercambiador de calor aletas y tubos en 2D con seis parámetros relevantes. Tras entrenamiento, el sistema detectó anomalías con más del 95 por ciento de exactitud en un conjunto de validación independiente, sin falsos positivos reportados en ese experimento concreto, y con una reducción en tiempo de verificación cercana a 3 veces respecto al proceso clásico de refinado de malla. La visualización de predicción versus valor real mostró agrupamiento alrededor de la diagonal y los outliers fueron identificables por la puntuación de anomalía.

Limitaciones y líneas futuras: El rendimiento del NPR depende de la calidad y diversidad del conjunto de entrenamiento. La extrapolación fuera del dominio aprendido disminuye la fiabilidad, por lo que proponemos integrar priors basados en física y estrategias de active learning para seleccionar inteligentemente nuevos puntos de simulación. Extender el enfoque a simulaciones 3D, combinarlo con modelos reducidos ROM y adaptar la técnica a comportamientos transitorios son pasos naturales para aumentar su aplicabilidad industrial.

Aplicaciones prácticas y beneficios empresariales: Este enfoque permite controles de calidad más rápidos y automatizados, acortando ciclos de diseño y reduciendo costes computacionales. Ingenierías que diseñan sistemas térmicos, fabricantes de electrónica o equipos térmicos en automoción pueden beneficiarse de un sistema que prioriza simulaciones sospechosas y libera recursos humanos y de cálculo en revisiones rutinarias.

Sobre Q2BSTUDIO: En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos soluciones integrales para empresas que requieren automatizar procesos de simulación, desplegar modelos predictivos en producción o asegurar sus infraestructuras. Si necesita integrar modelos de IA en su flujo de trabajo puede conocer nuestros servicios de inteligencia artificial en la página IA para empresas y agencia de IA. Si el proyecto requiere desarrollar una herramienta específica de verificación o una aplicación para equipos de ingeniería visite nuestra propuesta de desarrollo de aplicaciones y software a medida.

Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi. Estas palabras reflejan capacidades con las que Q2BSTUDIO apoya proyectos desde la fase de datos y simulación hasta la puesta en producción y el análisis de negocio.

Conclusión: La combinación de técnicas probabilísticas de aprendizaje profundo como Neural Process Regression con un flujo de trabajo de simulación CHT abre la puerta a verificaciones predictivas rápidas y confiables. Integrado en una estrategia de datos y automatización, este enfoque puede transformar la forma en que las empresas garantizan la calidad de sus modelos térmicos, reduciendo tiempos y costes y permitiendo decisiones más ágiles y seguras.