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.

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.

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.

Introducción

La caracterización geotécnica tradicional requiere extensos ensayos de laboratorio que consumen tiempo y recursos. En este artículo exploraremos cómo los modelos de Machine Learning pueden predecir propiedades críticas del suelo como la resistencia al corte y la capacidad portante, utilizando datos más accesibles.

Disclaimer

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La implementación de técnicas de Machine Learning y Deep Learning en geotecnia representa una oportunidad transformadora, pero también conlleva responsabilidades críticas que no pueden ser ignoradas. A diferencia de aplicaciones en comercio electrónico o redes sociales donde un error puede significar una recomendación incorrecta, en ingeniería geotécnica los errores pueden tener consecuencias catastróficas: colapsos estructurales, pérdidas humanas y daños millonarios. Esta sección aborda los desafíos fundamentales y las advertencias que todo ingeniero debe considerar antes de implementar estos sistemas.

Este va a ser uno de mis primeros intentos en explicar el porque IA (el termino como se usa actualmente y que incluye el Machine Learning y el Deep Learning) es una rama de la matemática y estadística que es de gran valor para la geología y la geotecnia y como facilita el análisis de grandes volúmenes de datos y lleva a otros niveles más interdisciplinarios el trabajo de nosotros los geocientificos y nuestro valor no sólo dentro de la industria de las ciencias aplicadas sino en la ciencia como tal. Asi que…mis disculpas si hay ideas inconexas y errores, los iré resolviendo con su feedbacks y con otros artículos.