IA generativa en el diseño aeronáutico: hacia nuevas geometrías de Blended Wing Body

Durante décadas, el diseño de un avión ha descansado en la experiencia del ingeniero, el uso de modelos paramétricos clásicos y extensas campañas de simulación CFD. Aunque este enfoque ha demostrado ser robusto, también resulta costoso en tiempo y recursos, especialmente cuando se exploran configuraciones no convencionales. Es precisamente en este contexto donde los modelos generativos basados en IA empiezan a mostrar todo su potencial, actuando como una herramienta de apoyo capaz de proponer alternativas geométricas coherentes que luego pueden refinarse mediante métodos de ingeniería convencionales.

Uno de los conceptos que más interés ha despertado en los últimos años es el Blended Wing Body (BWB), una configuración en la que fuselaje y alas se integran de forma continua en una sola superficie sustentadora. Esta arquitectura ofrece ventajas potenciales en eficiencia aerodinámica, reducción de peso estructural y menor consumo de combustible, pero también presenta importantes retos de diseño debido a su complejidad geométrica y a la fuerte interacción entre aerodinámica, estructura y estabilidad. Explorar de forma sistemática este tipo de configuraciones requiere herramientas capaces de manejar espacios de diseño grandes y altamente no lineales.

En este marco, los modelos generativos basados en difusión Diffusion Models (o DDPM) se están posicionando como una alternativa sólida frente a enfoques más conocidos como las redes generativas adversarias (GANs). Estos modelos aprenden a reconstruir datos a partir de versiones progresivamente ruidosas, lo que les permite capturar distribuciones complejas con gran estabilidad numérica y alta calidad en las muestras generadas. A diferencia de otros enfoques, ofrecen además una mayor robustez durante el entrenamiento y un control más fino sobre el proceso de generación.

Aplicados al diseño aeronáutico, estos modelos no trabajan directamente sobre mallas o nubes de puntos, sino sobre descripciones paramétricas de la geometría. Un ejemplo especialmente útil es la parametrización CST (Class-Shape Transformation), utilizada para representar perfiles aerodinámicos y superficies alares mediante un conjunto reducido de coeficientes. Esta técnica garantiza suavidad geométrica, continuidad y control preciso de la forma, al tiempo que reduce la dimensionalidad del problema, lo que la convierte en un complemento ideal para modelos generativos.

En un caso práctico reciente, se desarrolló un modelo capaz de producir nuevas geometrías BWB a partir de un conjunto de datos sintéticos generado con herramientas de ingeniería como GEMSEO. Este dataset incluía entre 22 parámetros de diseño —cuerdas, envergaduras parciales, flechas, diedros y coeficientes CST de perfiles aerodinámicos— e incorporaba incluso configuraciones con winglets. Para asegurar la viabilidad física de las geometrías, se aplicaron restricciones que evitaban solapes, espesores negativos o relaciones de aspecto irreales, de modo que las muestras generadas resultaran directamente utilizables en etapas posteriores de simulación.

El modelo de difusión se entrenó utilizando una red neuronal multicapa (MLP) como red de denoising, encargada de reconstruir los vectores de parámetros a partir de versiones degradadas por ruido gaussiano. Durante el entrenamiento, se optimizaron hiperparámetros como la profundidad de la red, el tamaño de las capas y la tasa de aprendizaje mediante técnicas automáticas. El resultado fue un generador capaz de producir configuraciones BWB coherentes, variadas y estadísticamente similares a las del conjunto de entrenamiento, sin limitarse a replicar ejemplos existentes.

La validación de este tipo de modelos no se limita a métricas clásicas de error. En diseño generativo es fundamental evaluar la diversidad geométrica, la coherencia estadística y la plausibilidad física de las muestras generadas. Para ello, se emplearon herramientas de análisis de datos y métodos de validación no supervisada que permitieron comparar distribuciones y verificar que los parámetros generados respetaban las restricciones impuestas.

Desde una perspectiva industrial, las aplicaciones potenciales son múltiples. En fases tempranas de diseño conceptual, estos modelos pueden reducir drásticamente el tiempo necesario para identificar familias de configuraciones prometedoras. En programas de I+D, permiten explorar soluciones no intuitivas que cumplan simultáneamente objetivos aerodinámicos, estructurales y operativos, mientras que en el ámbito de la formación ofrecen una herramienta didáctica para visualizar cómo influyen distintos parámetros en la morfología global de una aeronave.

No obstante, también existen desafíos importantes. La calidad del modelo generativo depende de forma crítica del conjunto de datos de entrenamiento y de la correcta imposición de restricciones físicas. Además, será necesario desarrollar metodologías robustas de certificación digital que permitan confiar en estas herramientas dentro de entornos regulados como el aeronáutico. La interpretabilidad de los modelos y su integración con marcos clásicos de verificación y validación siguen siendo áreas activas de investigación.

En conclusión, la inteligencia artificial generativa representa una vía prometedora para abordar algunos de los grandes retos del diseño aeronáutico contemporáneo. La combinación de modelos de difusión, parametrización geométrica avanzada y validación estadística abre la puerta a una nueva generación de herramientas de diseño asistido por IA. En configuraciones complejas como el BWB, donde el espacio de soluciones es enorme y altamente no lineal, estos enfoques pueden marcar la diferencia entre una exploración limitada y una innovación verdaderamente disruptiva.