Por: Gabriela Suárez
A medida que la tecnología avanza a pasos agigantados, observamos constantes mejoras en los procesos implementados en diferentes campos de la ingeniería. Específicamente, herramientas que antes no teníamos como los software de simulación y los programas de diseño, son ahora fundamentales en el desarrollo de la industria. Debido a ello, los expertos han continuado innovando en nuevos métodos de optimización de recursos, abriéndonos paso a una nueva era tecnológica en la que diversas estrategias se utilizan para la solución de problemas. Entre ellas destaca el uso de Inteligencia Artificial (IA), conocida por su capacidad para optimizar tiempos y proporcionar flexibilidad en los diferentes campos de la ingeniería química.
Una de las aplicaciones de la IA en la ingeniería química es el uso de redes neuronales para el control de procesos químicos. Estas redes pueden emplearse en diversas operaciones unitarias, tales como los procesos de transferencia de calor, reacciones químicas y métodos de separación y purificación. Un modelo utilizado para el control de procesos es el control de modelo inverso, el cual usa los parámetros de entrada como salida de referencia. Algo que nos mencionan Hajjar et al es: “La variable manipulada de la planta controlada es la salida del controlador de la red neuronal” y que con ello “… el controlador predice la acción del sistema de control” (Hajjar et al, 2017).
A pesar de ser una tecnología reciente, ya hay empresas en el mundo que están comenzando a usar las IA en sus procesos. Un ejemplo es Smart Operations, Henkel AG & Co. KGaA (Düsseldorf, Alemania), que utiliza la IA para sus operaciones en la cadena de suministro. La IA empleada ejecuta matrices de datos con mayor eficiencia y flexibilidad en las operaciones y clientes de la empresa. Un reto destacado es generar datos relevantes que puedan ser utilizados para soluciones de “Big Data”. Sandeep Sreekumar, director global de Operaciones Digitales de Adhesivos de Henkel menciona para la revista Chemical Engineering: “Las tecnologías de IA son disruptivas y continuarán ayudando a impulsar el lanzamiento de nuevos productos y mejorar las tasas de producción de meses…” (Bailey M, 2019).
Referencias
Hajjar, Z., Tayyebi, S., & Ahmadi, M. H. E. (2018). Application of AI in Chemical Engineering. InTech. DOI: 10.5772/intechopen.76027
Bailey M. (2019). Artificial Intelligence: A New Reality for Chemical Engineers. Chemical Engineering. Url: Artificial Intelligence: A New Reality for Chemical Engineers – Chemical Engineering | Page 1 (chemengonline.com)