Novedades de la ingenieria mecanica en 2025

 Fuente: Gemini

Las novedades y tendencias clave en la Ingeniería Mecánica para el 2025 están fuertemente impulsadas por la digitalización, la sostenibilidad y la convergencia con otras disciplinas tecnológicas.

Las principales áreas de innovación y desarrollo son:

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1. Digitalización Avanzada e Industria 5.0 🤖

La disciplina se integra cada vez más con herramientas de alta tecnología para optimizar todo el ciclo de vida del producto:

• Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning: Se aplican para el diseño generativo, optimizando automáticamente estructuras (por ejemplo, aligeramiento de componentes) y mejorando la eficiencia de los procesos de manufactura, mantenimiento predictivo y vehículos autónomos.

• Gemelos Digitales (Digital Twins): Creación de modelos virtuales altamente precisos de un sistema físico (máquinas, plantas industriales, productos). Esto permite la simulación en tiempo real y la validación temprana del diseño, reduciendo costos de prototipado y acortando los ciclos de desarrollo.

• Automatización y Robótica Colaborativa (Cobots): Evolución hacia la Industria 5.0, donde los robots colaboran estrechamente con los humanos en las líneas de producción, incrementando la flexibilidad, la seguridad y la productividad.

• Diseño Asistido por Computadora (CAD) en la Nube: Las herramientas CAD se vuelven más colaborativas, permitiendo el trabajo en tiempo real entre equipos distribuidos y una gestión de versiones más fluida.

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2. Sostenibilidad y Transición Energética 🌍

El enfoque en el diseño ecológico y la eficiencia energética es fundamental.

• Energías Renovables Avanzadas: Diseño y mejora de sistemas de conversión y almacenamiento de energía, como turbinas eólicas de alta eficiencia, hidrógeno verde y baterías de estado sólido.

• Materiales Ligeros y Sostenibles: Investigación en materiales compuestos y aleaciones avanzadas para la reducción de peso en sectores como la automotriz (especialmente vehículos eléctricos) y la aeroespacial, mejorando la eficiencia operativa y el consumo de energía.

• Diseño con Enfoque de Ciclo de Vida: Uso de herramientas de simulación para evaluar el impacto ambiental del producto, desde la extracción de materiales hasta el final de su vida útil (reciclaje o reutilización).

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3. Manufactura Aditiva (Impresión 3D) ⚙️

La impresión 3D sigue madurando, pasando de ser una herramienta de prototipado a un método de fabricación en serie:

• Producción de Piezas Finales Complejas: Capacidad de fabricar piezas con geometrías muy complejas que son imposibles con métodos tradicionales, optimizando la funcionalidad y el aligeramiento.

• Personalización Masiva: Permite la producción de componentes altamente personalizados y series cortas de manera eficiente, crucial en industrias como la médica (prótesis) y la aeroespacial.

• Uso de Materiales Avanzados: Expansión en la gama de materiales que se pueden imprimir, incluyendo polímeros de alto rendimiento y metales con propiedades mejoradas.

Actualidad de la IA

 

Mantente al día con la IA

Estado: Traducido del Inglés

Como muchas otras tecnologías, la Inteligencia artificial (IA) está en continua evolución, con nuevas herramientas y avances que se anuncian casi a diario. Mantenerse informado sobre estos cambios es clave para mejorar su trabajo y optimizar sus habilidades. Esta guía ofrece un conjunto de estrategias y recursos prácticos que le ayudarán a mantener actualizados sus conocimientos sobre IA.

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Crear un kit de herramientas de información sobre IA

Crear el hábito de mantenerse informado no tiene por qué llevar mucho tiempo. El objetivo es crear una colección personal de fuentes a las que pueda recurrir con regularidad. Tu kit de herramientas puede ser tan sencillo como una carpeta de favoritos en tu navegador, una lista de seguimiento o incluso una colección de enlaces de fuentes fiables en una aplicación para tomar notas. Utiliza cualquier combinación de las siguientes estrategias para empezar a crear tu propio conjunto de herramientas:

• Elabore su lista de lectura: Busque algunos boletines o blogs de confianza que resuman las principales noticias sobre IA de la semana. Esta es una de las formas más eficaces de obtener actualizaciones de alto nivel de fuentes fiables. Busque publicaciones conocidas por sus análisis claros y concisos de temas complejos. Una buena estrategia es emparejar un boletín agregador como The Neuron

con una fuente principal como el blog de Google DeepMind

• de The New York Times, que ofrece interesantes conversaciones semanales sobre lo último en IA. Este tipo de recursos son estupendos para comprender el contexto y las historias que hay detrás de los titulares.

• Experimente con nuevas herramientas: Quizá la forma más eficaz de entender los avances en IA sea utilizarlos. Cuando se publique una nueva herramienta o función de IA, dedique unos minutos a probarla. Esta experiencia práctica le proporcionará una comprensión mucho más profunda y práctica de las capacidades de una herramienta que simplemente leer sobre ella.

Consejo de experto: ¡utiliza la IA para aprender sobre la IA! Las herramientas de IA son ideales para resumir la información de un largo artículo técnico o para aclarar conceptos de un trabajo de investigación.

para conocer los avances a medida que se anuncian...

Siga la conversación: Muchas de las noticias y debates sobre IA se producen en tiempo real en redes sociales y profesionales, como el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) de Stanford

, líderes del sector e investigadores destacados en plataformas como LinkedIn® para conocer los últimos avances y conversaciones a medida que se producen.

Escuche y observe: Aprovecha los desplazamientos al trabajo o los ratos muertos para aprender escuchando podcasts o viendo vídeos. Un buen punto de partida es el podcast Hard Fork

Limites de la IA

 

Sesgo, desvío y límite de conocimientos

Estado: Traducido del Inglés

Comprender a fondo los conceptos de la IA responsable, como el sesgo, la desviación y el límite de conocimientos, puede ayudarle a utilizar la IA de forma más ética y responsable. Con esta lectura aprenderá a utilizar las herramientas de IA de forma responsable y a comprender las implicaciones de los resultados injustos o imprecisos.

Daños y prejuicios

Para utilizar la IA de forma responsable es necesario conocer sus sesgos inherentes. Los sesgos de los datos son circunstancias en las que errores sistémicos o prejuicios conducen a información injusta o inexacta, lo que da lugar a resultados sesgados. Utilizar la IA de forma responsable y ser consciente de sus posibles sesgos puede ayudar a evitar este tipo de daños.

Los resultados sesgados pueden causar muchos tipos de daños a las personas y a la sociedad, entre ellos

• Daño distributivo: Daño que se produce cuando el uso o el comportamiento de un sistema de IA niega oportunidades, recursos o información en ámbitos que afectan al bienestar de una persona

  • Ejemplo: Si el administrador de un complejo de apartamentos utilizara una herramienta de IA que verificara los antecedentes de los posibles inquilinos, la herramienta de IA podría identificar erróneamente a un solicitante y considerarlo un riesgo por su baja puntuación crediticia. Podría denegársele un apartamento y perder la tasa de solicitud.

  • Cómo mitigarlo: Evalúa todos los contenidos generados por IA antes de incorporarlos a tu trabajo o compartirlos con nadie. Situaciones como la del ejemplo pueden evitarse cotejando los resultados de la IA con otras fuentes.

• Daños en la calidad del servicio: Circunstancia en la que las herramientas de IA no funcionan igual de bien para determinados grupos de personas en función de su identidad

  • Ejemplo: Cuando se desarrolló por primera vez la tecnología de reconocimiento del habla, los datos de entrenamiento no contenían muchos ejemplos de patrones de habla exhibidos por personas con discapacidad, por lo que los dispositivos a menudo tenían dificultades para analizar este tipo de habla.

  • Cómo mitigarlo: Especifica la diversidad añadiendo un lenguaje inclusivo a tu mensaje. Si una herramienta de IA generativa no tiene en cuenta a determinados grupos o identidades, como las personas con discapacidad, solucione el problema cuando itere sobre la pregunta.

• Daño representacional: Una herramienta de IA refuerza la subordinación de grupos sociales en función de sus identidades

  • Ejemplo: Cuando se desarrolló por primera vez la tecnología de traducción, ciertos resultados se inclinaban inexactamente hacia lo masculino o lo femenino. Por ejemplo, cuando se generaba una traducción de palabras como "enfermera" y "guapa", la traducción tenía un sesgo femenino. Cuando se utilizaban palabras como "doctor" y "fuerte", la traducción era masculina.

  • Cómo mitigarlo: Cuestionar los supuestos. Si una herramienta de IA generativa proporciona una respuesta sesgada, por ejemplo, con un resultado masculino o femenino, identifique y aborde el problema cuando repita su pregunta y pida a la herramienta que corrija el sesgo.

• Daño al sistema social: Efectos sociales a nivel macro que amplifican las disparidades existentes de clase, poder o privilegio, o causan daños físicos, como resultado del desarrollo o uso de herramientas de IA

  • Ejemplo: Los deepfakes no deseados, que son fotos o vídeos falsos generados por IA de personas reales diciendo o haciendo cosas que no dijeron ni hicieron, pueden ser un ejemplo de daño al sistema social.

  • Cómo mitigarlo: Comprobación de los hechos y referencias cruzadas. Algunas herramientas de IA generativa tienen funciones que proporcionan las fuentes donde se encontró la información. También puedes comprobar los hechos utilizando un motor de búsqueda para confirmar la información o pidiendo ayuda a un experto. La consulta de dos o más fuentes ayuda a identificar posibles resultados inexactos.

• Daño interpersonal: El uso de la tecnología para crear una desventaja a ciertas personas que afecta negativamente a sus relaciones con los demás o causa una pérdida de su sentido de sí mismo y la agencia

  • Ejemplo: Si alguien fuera capaz de tomar el control de un dispositivo doméstico en su anterior apartamento para gastar una broma no deseada a su antiguo compañero de piso, estas acciones podrían provocar una pérdida del sentido de sí mismo y de la agencia por parte de la persona afectada por la broma.

  • Cómo mitigarlo: Considera los efectos del uso de la IA y utiliza siempre tu mejor juicio y tus habilidades de pensamiento crítico. Pregúntate si la IA es adecuada para la tarea que estás realizando. Como cualquier tecnología, la IA puede ser tanto beneficiosa como perjudicial, dependiendo de cómo se utilice. En última instancia, es responsabilidad del usuario asegurarse de que no causa daños utilizando IA.

Deriva frente a corte de conocimientos

Otro fenómeno que puede causar resultados injustos o inexactos es la deriva. La deriva es la disminución en de la precisión de las predicciones de un modelo de IA debido a cambios a lo largo del tiempo que no se reflejan en los datos de formación. Esto suele deberse al "knowledge cutoff", es decir, al concepto de que un modelo se entrena en un momento determinado, por lo que no tiene conocimiento de los acontecimientos o la información posteriores a esa fecha.

Por ejemplo, un diseñador de moda puede querer seguir las tendencias de gasto antes de crear una nueva colección. Si utiliza un modelo que se entrenó por última vez con las tendencias de la moda y los hábitos de consumo de 2015, es posible que el modelo no produzca resultados útiles, ya que es probable que estos dos factores hayan cambiado con el tiempo. Es muy probable que las preferencias de los consumidores en 2015 sean diferentes de las tendencias actuales. En otras palabras, las predicciones del modelo han pasado de ser precisas en el momento de la formación a ser menos precisas en la actualidad debido, en parte, al límite de conocimientos del modelo.

Hay otros factores que pueden provocar la deriva y hacer que un modelo de IA sea menos fiable. Los sesgos en los nuevos datos pueden contribuir a la deriva. Los cambios en el comportamiento de las personas y en el uso de la tecnología, o incluso los grandes acontecimientos mundiales, pueden afectar a un modelo y restarle fiabilidad. Para que un modelo de IA funcione bien, es importante supervisar periódicamente su rendimiento y abordar sus límites de conocimiento utilizando un enfoque humano.

Para explorar los sesgos, los datos, la desviación y los límites de conocimiento, consulta el ejercicio ¿Qué han aprendido los modelos de lenguaje?

de Google PAIR Explorables. Allí puedes interactuar con BERT, uno de los primeros modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), y explorar cómo las correlaciones en los datos pueden conducir a sesgos problemáticos en los resultados. También puedes consultar otros PIAR IA Explorables para aprender más sobre IA responsable.

Librerias de Python utiles para ing mecanica y de confiabilidad

Herramientas de Python para ingeniería mecánica y de confiabilidad

Existen numerosos análisis, cálculos y diseños que puedes realizar en Python para la ingeniería mecánica y de confiabilidad. Gracias a sus poderosas bibliotecas, se ha convertido en una herramienta fundamental en estas áreas.

Ingeniería Mecánica

Python te permite realizar una amplia gama de cálculos y simulaciones.

• Análisis estructural y de elementos finitos (FEA): Aunque no es tan robusto como un software comercial como ANSYS, puedes utilizar librerías como FEniCS y PyVista para resolver ecuaciones de elementos finitos y visualizar los resultados.

• Dinámica de fluidos computacional (CFD): Librerías como PyFoam (una interfaz para el software OpenFOAM) te permiten automatizar y post-procesar simulaciones de flujo de fluidos.

• Diseño y análisis cinemático: Puedes modelar y simular el movimiento de mecanismos (como brazos robóticos o engranajes) con librerías como PyDy.

• Análisis de vibraciones: Con bibliotecas como NumPy y SciPy, puedes calcular frecuencias naturales, modos de vibración y analizar el comportamiento dinámico de sistemas mecánicos.

• Diseño de piezas: Utilizando CADquery o OpenSCAD, puedes crear modelos 3D paramétricos a través de código, lo que facilita la automatización del diseño de piezas complejas.

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Ingeniería de Confiabilidad

En el ámbito de la confiabilidad, Python es ideal para el análisis de datos, la estadística y la simulación.

• Análisis de datos de fallas: Librerías como Pandas te permiten procesar, limpiar y analizar grandes conjuntos de datos de fallas (fallas, modos de falla, tiempos de reparación, etc.).

• Distribuciones de confiabilidad: Puedes ajustar datos de fallas a distribuciones estadísticas (como Weibull, exponencial o log-normal) usando librerías como Scipy o lifelines. Esto te permite predecir la vida útil y la probabilidad de falla de un componente.

• Análisis de riesgo (RCA): Puedes crear modelos de árboles de fallas y diagramas de bloques de confiabilidad para identificar las causas raíz de las fallas. Librerías como NetworkX te permiten visualizar las interconexiones en estos sistemas.

• Análisis de Mantenimiento: Se pueden crear modelos de mantenimiento predictivo y preventivo, y optimizar planes de mantenimiento, utilizando simulaciones de Monte Carlo con NumPy para evaluar diferentes estrategias.

• Análisis de Fiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad (RAM): Puedes simular el comportamiento de un sistema a lo largo del tiempo para calcular su fiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad.

3 Trucos imperdibles de Google Drive

https://elpais.com/tecnologia/tu-tecnologia/2025-09-20/tres-trucos-de-google-drive-que-debes-dominar-para-ahorrar-tiempo.html?outputType=amp

gemini.google.com

Actualmente, las funciones de Gemini en las herramientas ofimáticas de Google (Workspace, que incluye Docs, Sheets, Slides, etc.) están principalmente vinculadas a planes de suscripción de pago. La integración completa de Gemini como un "asistente de IA" en estas aplicaciones no es parte de la oferta gratuita estándar.

Las tareas que Gemini puede ejecutar, de manera general, se ofrecen a través de planes como Google AI Pro o Gemini for Google Workspace, que tienen un costo. Estos planes de suscripción son los que permiten funcionalidades como:

 * En Google Docs: Generar borradores de texto, escribir resúmenes de documentos largos, mejorar la redacción, y crear ideas o lluvia de ideas.

 * En Google Sheets: Analizar datos, identificar tendencias, generar fórmulas, y responder preguntas sobre la información contenida en la hoja de cálculo.

 * En Google Slides: Crear borradores de presentaciones, generar imágenes para las diapositivas, y resumir el contenido de una presentación.

 * En Gmail: Redactar borradores de correos electrónicos y resumir conversaciones largas.

La oferta gratuita de Gemini

Aunque la integración completa en Workspace no es gratuita, la versión gratuita de Gemini como chatbot independiente sí ofrece una amplia gama de tareas que puedes aprovechar para mejorar tu trabajo en las herramientas de Google:

 * Generación de texto: Puedes usar el chat de Gemini (el sitio web gemini.google.com) para pedirle que redacte un borrador para un documento, un correo o una presentación. Luego, solo tienes que copiar y pegar el texto en la aplicación de Google que necesites.

 * Resúmenes: Puedes pegar el contenido de un documento o correo largo en el chat de Gemini y pedirle que lo resuma. Esto es útil si tienes que procesar mucha información rápidamente.

 * Ideas y estructuras: Puedes usar Gemini para que te ayude a estructurar una presentación, un informe o un plan de proyecto, proporcionándote un esquema que luego puedes rellenar en Docs o Slides.

 * Generación de fórmulas y análisis de datos: Puedes preguntarle a Gemini cómo crear una fórmula compleja para Google Sheets o pedirle que analice un conjunto de datos que le proporciones, lo que te puede ayudar a resolver problemas en una hoja de cálculo.

En resumen, las capacidades de Gemini integradas directamente en las herramientas de Google son, por ahora, de pago. Sin embargo, puedes usar la versión gratuita de Gemini como un "asistente externo" para realizar muchas de las mismas tareas de manera manual (copiando y pegando), aprovechando su potencia para la generación de texto, el análisis y la creación de ideas.

Que es Grok?

Grok es una inteligencia artificial conversacional desarrollada por xAI. Está diseñada para ser un modelo de lenguaje grande (LLM), similar a otros modelos como GPT-4 de OpenAI. Su objetivo es generar texto de alta calidad, mantener conversaciones y responder a una amplia gama de preguntas.

Características clave de Grok

Grok se distingue por algunas características particulares que lo diferencian de otros LLM:

 * Acceso a información en tiempo real: Una de sus principales ventajas es que tiene acceso a información en tiempo real de la plataforma X (anteriormente conocida como Twitter). Esto le permite responder a preguntas sobre eventos o noticias actuales, a diferencia de muchos otros modelos que están entrenados con datos estáticos de una fecha de corte específica.

 * Humor y sátira: Grok fue entrenado para tener una personalidad un tanto irreverente y humorística, e incluso sarcástica, lo que lo hace capaz de generar respuestas con un toque de ingenio y, a veces, un humor más subido de tono.

 * Transparencia y honestidad: Los desarrolladores de xAI han declarado que Grok está diseñado para ser más transparente y menos propenso a censurar respuestas sobre temas controvertidos, siempre y cuando no se infrinja la ley.

En resumen, Grok es un LLM conversacional con la particularidad de usar datos en tiempo real de la plataforma X y una personalidad distintiva.