{"id":252273,"date":"2026-01-02T12:02:01","date_gmt":"2026-01-02T11:02:01","guid":{"rendered":"https:\/\/cimne.com\/seminario-lacan-generacion-mallas-ia\/"},"modified":"2026-01-07T09:51:33","modified_gmt":"2026-01-07T08:51:33","slug":"seminario-lacan-generacion-mallas-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cimne.com\/es\/seminario-lacan-generacion-mallas-ia\/","title":{"rendered":"Seminario LaC\u00e0N\/CIMNE \u2013 \u00abGeneraci\u00f3n de mallas en la era de la IA: hacia la optimizaci\u00f3n, la automatizaci\u00f3n y la inform\u00e1tica ecol\u00f3gica\u00bb, por el profesor Rub\u00e9n Sevilla."},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=\u00bb1&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.4&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb locked=\u00bboff\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.27.4&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.4&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.5&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n<h5 class=\"cimne blue-background\">ABSTRACT<\/h5>\n<p><\/p>\n<p>La mayor\u00eda de t\u00e9cnicas empleadas para resolver ecuaciones en derivadas parciales requieren generar una malla que describa con precisi\u00f3n la geometr\u00eda del modelo. Aunque la tecnolog\u00eda de mallado no estructurado ha avanzado de forma extraordinaria y hoy es posible producir mallas tridimensionales con cientos de millones de elementos en cuesti\u00f3n de minutos, las exigencias de la optimizaci\u00f3n de dise\u00f1o moderna ponen de manifiesto una limitaci\u00f3n clave. En los entornos industriales es habitual necesitar miles de simulaciones bajo condiciones operativas y configuraciones geom\u00e9tricas muy diversas. Generar una malla adecuada para cada caso se vuelve un proceso excesivamente lento, en gran parte por la cantidad de conocimiento experto y de intervenci\u00f3n manual que requiere. Como consecuencia, la industria suele recurrir a mallas demasiado refinadas y uniformes, lo que incrementa el coste computacional y amplifica la huella de carbono asociada al uso intensivo de HPC.<\/p>\n<p>Esta charla presentar\u00e1 un nuevo marco de trabajo basado en IA para predecir mallas casi \u00f3ptimas adaptadas a cada simulaci\u00f3n. El enfoque aprovecha la enorme cantidad de datos ya disponibles en la industria para inferir funciones de espaciado isotr\u00f3picas y anisotr\u00f3picas adecuadas, transfiriendo de forma efectiva el conocimiento de an\u00e1lisis previos para guiar el proceso de generaci\u00f3n de mallas. Al integrar la IA en esta fase clave del flujo de trabajo, la metodolog\u00eda aspira a ofrecer una precisi\u00f3n comparable a la de las mallas creadas por expertos, reduciendo al mismo tiempo la necesidad de ajustes manuales, aumentando la automatizaci\u00f3n y disminuyendo el consumo energ\u00e9tico.<\/p>\n<h5><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-252258 size-full aligncenter\" src=\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/20260116-Mesh-Generation-age-of-AI.png\" alt=\"Four 3D aircraft models demonstrating mesh generation techniques for computational simulations. The left column shows two aircraft rendered with unstructured green mesh elements, representing traditional mesh generation. The right column displays the same aircraft models overlaid with colorful, gradient-based mesh visualizations\u2014likely illustrating AI-driven, anisotropic mesh optimization. The color gradients (ranging from blue to red) indicate varying mesh density or element size, highlighting regions of high and low resolution tailored for simulation efficiency and accuracy. This visualization underscores the seminar\u2019s focus on AI-enhanced mesh generation for automation, optimality, and sustainable computing in industrial applications.\" width=\"602\" height=\"371\" \/><\/h5>\n<p><\/p>\n<h5> <\/h5>\n<h5 class=\"cimne blue-background\">SPEAKER<\/h5>\n<p><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-250910 size-thumbnail alignleft\" src=\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/SEVILLARuben_CIMNE.jpg\" alt=\"Ruben Sevilla\" width=\"150\" height=\"150\" \/><a href=\"https:\/\/www.swansea.ac.uk\/staff\/r.sevilla\/\">Rub\u00e9n Sevilla<\/a> es Profesor de Ingenier\u00eda Computacional en el Zienkiewicz Institute for Modelling, Data and AI de la Universidad de Swansea (Reino Unido). Obtuvo su doctorado en Matem\u00e1ticas Aplicadas en la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya (Espa\u00f1a) en 2009. Su trabajo sobre m\u00e9todos de elementos finitos mejorados con NURBS, desarrollado junto con el Prof. Antonio Huerta y la Prof. Sonia Fern\u00e1ndez-M\u00e9ndez, recibi\u00f3 varios reconocimientos, entre ellos el premio a la Mejor Tesis Doctoral de ECCOMAS.<br \/>Su investigaci\u00f3n se centra en el avance de la ingenier\u00eda computacional mediante m\u00e9todos num\u00e9ricos de alto orden, t\u00e9cnicas robustas de generaci\u00f3n de mallas y una representaci\u00f3n geom\u00e9trica precisa. Ha contribuido al desarrollo de mallas curvas y conscientes de la geometr\u00eda CAD, permitiendo simulaciones precisas en dominios complejos sin necesidad de simplificaciones dependientes de la f\u00edsica. M\u00e1s recientemente, ha impulsado enfoques basados en aprendizaje autom\u00e1tico para acelerar la generaci\u00f3n y adaptaci\u00f3n de mallas, mejorando la automatizaci\u00f3n en los procesos de simulaci\u00f3n CFD. En conjunto, su trabajo busca crear herramientas fiables, eficientes y fieles a la geometr\u00eda que impulsen el dise\u00f1o y an\u00e1lisis ingenieril de pr\u00f3xima generaci\u00f3n.<br \/>Rub\u00e9n combina su pasi\u00f3n por la investigaci\u00f3n con un firme compromiso con la formaci\u00f3n de nuevas generaciones de ingenieros computacionales, adem\u00e1s de contribuir activamente a la comunidad a trav\u00e9s de su participaci\u00f3n en UKACM, ECCOMAS e IACM.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ABSTRACTLa mayor\u00eda de t\u00e9cnicas empleadas para resolver ecuaciones en derivadas parciales requieren generar una malla que describa con precisi\u00f3n la geometr\u00eda del modelo. 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