El proceso del diseño generativo es simple y rápido a un tiempo. En primer lugar, los ingenieros humanos especifican los requisitos técnicos, como la carga que la estructura terminada tendrá que soportar o las fuerzas a las que estará expuesta en el espacio. Después introducen esos requisitos en el software, que podrá sacar hasta 40 iteraciones del diseño en cuestión de horas.
En un episodio del pódcast de la NASA Small Steps, Giant Leaps, McClelland explicaba su funcionamiento: “El usuario introduce los requisitos en el sistema, tras lo cual la IA elabora el diseño. Entonces lo pone a prueba a través de un análisis de elementos finitos para garantizar que funciona, para verificar los requisitos. Y después también lleva a cabo una simulación de fabricación para asegurarse de que se puede fabricar”.
Mientras que los humanos son capaces de crear una iteración a la semana, McClelland apuntaba que la IA puede crear una en unos minutos: “Así se consiguen muchos más ciclos de iteración, lo que quiere decir que consigues diseños óptimos muchísimo más rápido con este proceso de estructuras evolucionadas”.
Aunque la rapidez es una de las principales ventajas, no es la única: también mejora la calidad.
En palabras de McClelland: “Descubrimos que de hecho reduce los riesgos. Hemos visto que las piezas generadas por el algoritmo no tienen las concentraciones de esfuerzos que sí se ven en los diseños humanos. Los factores de esfuerzo son casi diez veces más bajos que en las piezas producidas por un humano experto”.
Y luego están los costos, uno de los principales elementos que tener en cuenta en lo que respecta al diseño a medida, característico de la NASA: “Lo que más aumenta los costos en materia de estructuras de la NASA, más que la fabricación, es la ingeniería no recurrente. Al contrario que una empresa de automóviles o de bicicletas, la NASA está siempre desarrollando miles de piezas únicas. Solo hay un Hubble, un Webb, así que esta tecnología es especialmente valiosa en nuestro caso”.
Por último, está el problema crítico de la masa: las estructuras evolucionadas pueden ahorrar hasta dos terceras partes del peso comparadas con componentes tradicionales, según aseguraba McClelland en Small Steps, Giant Leaps: “Son alrededor de tres veces mejores en cuanto a rendimiento. Y cuando digo rendimiento, me refiero a la proporción rigidez-peso. Así que son muy rígidas y ligeras, además de bastante más resistentes que las estructuras de diseño humano”.
Pese a los evidentes méritos del buen rendimiento en los aspectos científicos y comerciales, puede resultar ventajoso también en cuestión de personal: “Desde el punto de vista de nuestra plantilla, siempre escasean los analistas de estructuras —afirmaba McClelland—. Creo que esto puede ayudar a quitar presión de encima a los especialistas en análisis de estructuras al crear rápidamente diseños que son rígidos y resistentes, cosa que reduce la necesidad de crear iteraciones más adelante”.