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El maestro en ingeniería Juan Carlos Olguín Rojas, profesor e investigador de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), desarrolló un nuevo sistema de control antisísmico para edificaciones que tiene una eficiencia de más del 90% y un costo de implementación muy por debajo de los dispositivos conocidos hasta hoy que sólo tienen hasta un 70% de eficiencia real.

Este sistema inteligente para control antisísmico presentado en la Applied Computing Conference en Angers, Francia, emplea algoritmos de inteligencia artificial y redes neuronales que emulan la forma de aprendizaje del cerebro humano. Con esta técnica, 12 neuronas artificiales, que pueden reproducirse en una tarjeta de hardware a un bajo costo, tienen la capacidad de controlar los amortiguadores magnetoreológicos del dispositivo antisísmico y minimizar el impacto de los sismos en estructuras civiles.

La investigación sobre inteligencia artificial tuvo lugar en el Laboratorio de Sistemas Neurodifusos de la Unidad Azcapotzalco, en donde también se realizaron las simulaciones del sistema inteligente antisísmico, cuya creación estuvo determinada por el estudio del amortiguador magnetoreológico, un dispositivo que aplica para dar estabilidad a autos, helicópteros, puentes vehiculares y edificios, dio a conocer la UAM por medio de un comunicado.

El investigador explicó que el sistema computacional recibe de forma adelantada la señal sísmica porque la máquina trabaja con frecuencias muy altas lo que la hace más veloz, y una vez identificada la señal tiene tiempo suficiente para minimizar los efectos sobre la estructura mediante una ley de control que calcula cuál es la fuerza que debe disipar el amortiguador instalado generalmente en la base de la edificación.

El cálculo y la señal de control se realizan con el algoritmo inteligente y varias técnicas de control que se aplican directamente al actuador para que disipe la energía del sismo con gran eficiencia y al menor costo computacional.

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