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Inteligencia Artificial /Simulación computacional /Optimización bayesiana
DxTER Simulators

Optimización inteligente para entornos de simulación complejos

Explora automáticamente miles de configuraciones, ejecuta simulaciones externas y converge rápidamente hacia soluciones óptimas bajo restricciones operativas reales.

Integración con simuladores Reducción de iteraciones Modelo sustituto adaptativo

Simular es costoso. Simular todo es inviable

Los simuladores computacionales — FEM, CFD, multifísica — son herramientas imprescindibles en ingeniería. Pero cada ejecución puede requerir horas o días de cálculo, consumiendo recursos HPC significativos.

Cuando el objetivo es explorar un espacio paramétrico amplio — variando geometrías, materiales, condiciones de contorno o parámetros operativos — el número de combinaciones crece exponencialmente.

El enfoque clásico de diseño de experimentos estático o barrido paramétrico exhaustivo resulta prohibitivo en tiempo y coste computacional. Un estudio que requiere miles de ejecuciones puede bloquear clústeres de cálculo durante semanas.

La necesidad no es ejecutar más simulaciones, sino ejecutar las simulaciones correctas: aquellas que aportan la máxima información para converger hacia la solución óptima con el mínimo coste computacional.

Una capa de inteligencia entre tu simulador y tus decisiones

DxTER Simulators se integra directamente en el flujo de ejecución de simuladores computacionales, actuando como capa inteligente de selección que decide qué configuraciones evaluar en cada iteración.

Basado en la tecnología de optimización bayesiana de la plataforma DxTER, construye un modelo sustituto probabilístico que aprende del simulador en tiempo real y propone los candidatos con mayor potencial informativo.

Esto permite reducir el número de ejecuciones necesarias en órdenes de magnitud — pasando de miles de simulaciones a decenas — sin sacrificar la calidad de las soluciones encontradas.

Compatible con cualquier simulador que exponga una interfaz de entrada/salida paramétrica: FEM, CFD, electromagnético, acústico, multifísica o cualquier código de cálculo propietario.

Flujo de integración

Simulador (FEM / CFD / ...)

Ejecución de alto coste

Resultados
DxTER Simulators

Modelo sustituto + optimización bayesiana

Siguientes candidatos
Solución óptima

Con fracción de ejecuciones

Ciclo iterativo hasta convergencia

Cómo funciona

Definir espacio paramétrico

Se definen las variables de entrada del simulador, sus rangos, restricciones y las funciones objetivo a optimizar. DxTER Simulators estructura el problema como un espacio de búsqueda formal.

Ejecutar lote inicial

Se ejecuta un conjunto reducido de simulaciones iniciales (diseño exploratorio) para que el modelo sustituto disponga de evidencias sobre el comportamiento del sistema.

Modelo sustituto + selección

El modelo probabilístico aprende del simulador y propone las configuraciones más informativas. La función de adquisición equilibra exploración de zonas desconocidas y explotación de regiones prometedoras.

Iteración hasta convergencia

El ciclo se repite: cada nueva simulación mejora el modelo y refina las propuestas. El proceso converge hacia el óptimo global con una fracción del coste computacional de un barrido exhaustivo.

Por qué integrar DxTER Simulators

10–100×

Menos ejecuciones

Reduce el número de simulaciones necesarias en uno o dos órdenes de magnitud frente a barridos paramétricos convencionales, liberando capacidad de cálculo.

100%

Agnóstico al simulador

Funciona con cualquier simulador que acepte parámetros de entrada y devuelva resultados numéricos: FEM, CFD, electromagnético, acústico, multifísica o código propietario.

Escalable en dimensión

Diseñado para espacios paramétricos de alta dimensión con múltiples objetivos y restricciones simultáneas, donde la exploración manual es inviable.

Se integra con tu entorno de simulación existente

FEM / FEA Elementos finitos
CFD Dinámica de fluidos
Multifísica Acoplamiento multi-dominio
Electromagnético Campos y ondas
Acústica Vibración y ruido
Código propio APIs paramétricas
HPC / Cloud Clústeres de cálculo
Python / MATLAB Scripting científico
Demostración guiada

Demostración del motor de simulación DxTER Simulators en acción

Visualiza cómo DxTER Simulators explora el espacio paramétrico, construye el modelo sustituto y converge hacia configuraciones óptimas minimizando el número de ejecuciones del simulador.

Aplicaciones en entorno Defensa (BACSI)

AF3

Optimización de diseño y procesos

Aceleración del ciclo de diseño mediante exploración inteligente de configuraciones en simuladores de elementos finitos, CFD y multifísica, reduciendo iteraciones manuales y tiempo de validación.

AF6

Sostenimiento predictivo

Simulación acelerada de escenarios de degradación y mantenimiento para optimizar intervalos de inspección, asignación de recursos y disponibilidad operativa de flotas y activos.

Transversal

Validación virtual de alternativas

Evaluación sistemática de configuraciones en entornos simulados antes de pruebas físicas, reduciendo coste de validación y acelerando la maduración tecnológica de nuevos sistemas.

Simulación HPC

Aceleración de flujos de cálculo de alto coste computacional

Integración directa con entornos de simulación HPC (High Performance Computing) para reducir el número de ejecuciones necesarias en estudios paramétricos complejos. El modelo sustituto aprende del simulador en cada iteración y prioriza las configuraciones con mayor potencial informativo, minimizando el consumo de horas de cálculo sin sacrificar cobertura del espacio de soluciones.

Aplicable a simulaciones CFD, FEM, electromagnéticas, acústicas y multifísicas con tiempos de ejecución de horas o días por caso.

¿Quieres evaluar DxTER Simulators en tu caso de uso?

Preparamos una prueba de concepto con tu simulador: definimos el espacio paramétrico, ejecutamos el ciclo de optimización y cuantificamos la reducción de coste computacional.