Versiones de ArcGIS: Entendiendo el Ecosistema Actual
Introdución
El ecosistema de productos ArcGIS de Esri ha evolucionado significativamente en los últimos años, transformándose desde aplicaciones de escritorio tradicionales hacia una plataforma integrada que combina capacidades de escritorio, web y móviles. La versión más reciente de ArcGIS Pro es la 3.6, lanzada en noviembre de 2025, mientras que el panorama de productos incluye varias opciones que se adaptan a diferentes necesidades organizacionales. Comprender las diferencias entre estas versiones es crucial para tomar decisiones informadas sobre qué productos implementar.
By Marco Hernandez
Leer másCiencia de Datos para Geomecánica: Transformando la Ingeniería Geotécnica
Introdución
La convergencia entre la ciencia de datos y la geomecánica está revolucionando la forma en que entendemos, diseñamos y monitoreamos las estructuras geotécnicas. Esta disciplina emergente combina técnicas avanzadas de análisis estadístico, machine learning, y computación de alto rendimiento con el conocimiento profundo del comportamiento de suelos y rocas, permitiendo tomar decisiones más informadas y precisas en proyectos de ingeniería civil y minería.
Fundamentos de la Ciencia de Datos Geomecánica
La ciencia de datos aplicada a la geomecánica va más allá del simple análisis de números. Se trata de extraer patrones significativos de conjuntos masivos de datos heterogéneos que provienen de múltiples fuentes: ensayos de laboratorio (triaxiales, edométricos, corte directo), pruebas in situ (SPT, CPT, PMT), monitoreo continuo mediante sensores IoT, datos sísmicos, imágenes satelitales, y registros históricos de comportamiento estructural.
By Marco Hernandez
Leer másDeep Learning para Análisis de Estabilidad de Taludes: Predicción Inteligente del Factor de Seguridad
Introducción
La evaluación de estabilidad de taludes es una de las tareas más críticas en geotecnia. Tradicionalmente, ingenieros utilizan métodos como Bishop Simplificado, Janbu o análisis de elementos finitos que, aunque precisos, son computacionalmente costosos y requieren experiencia significativa. En este artículo implementaremos modelos de Deep Learning que pueden predecir el Factor de Seguridad (FS) de taludes en segundos, considerando múltiples variables simultáneamente.
El Problema: Análisis de Estabilidad
El Factor de Seguridad es el cociente entre las fuerzas resistentes y las fuerzas actuantes en un talud. Un FS < 1.0 indica falla inminente, mientras que FS > 1.5 generalmente se considera seguro según normativas internacionales.
By Marco Hernandez
Leer más