El desarrollo de la Ingeniería Química de la mano de la tecnología ha sido un largo camino. Hacia el principio, alrededor de 1888 en Estados Unidos, los profesionales en la materia eran una especie de ingenieros mecánicos con alguna experiencia química, pero con muy poca preparación teórica. 

Desde entonces, la carrera ha evolucionado mucho. Hoy en día, graduarte de Ingeniería Química te equipa de conocimientos y habilidades en física, química, matemáticas y biología, entre otras  ciencias que te permiten dedicarte al diseño, desarrollo y aplicación de procesos de fabricación de sustancias y productos. 

Gracias a la inteligencia artificial (IA), el desarrollo de la tecnología ha permitido hacer crecer la profesión y darle nuevas posibilidades.

¿Cuáles son los aportes de la inteligencia artificial a esta área de la ingeniería?

La IA se encuentra en un punto de alto uso. De acuerdo con un Informe de Accenture, 75% de las empresas ya la han integrado en sus procesos comerciales. Sin embargo, esta no es una tecnología nueva, y en el campo de la Ingeniería Química se ha venido aplicando desde hace más de 40 años.  

Adaptative Initial Design Synthesizer 

En los 60, investigadores como Gary Powers, Dale Rudd y Jeff Siirola estudiaron la aplicación de la inteligencia artificial a la Ingeniería de Sistemas de Procesos, entendida como el campo de estudio que busca sistematizar el diseño, análisis, operación y toma de decisiones durante los procesos de transformación química.

Entonces, Siirola y Rudd desarrollaron el Adaptive Initial Design Synthesizer, que permitía la síntesis de procesos químicos a través de métodos de IA, como análisis de medios y fines, estructuras de datos y manipulación simbólica.

Los sistemas expertos 

Los sistemas expertos son programas informáticos que emplean IA para encontrar soluciones a problemas específicos, basándose en razonamientos similares a los que haría un humano. Desde principios de la década de los 80 hasta mediados de los 90, fueron aplicados a la toma de decisiones en los dominios de la Ingeniería Química. 

Redes neuronales

Entre 1990 y 2008, se fue diluyendo el entusiasmo por los sistemas expertos, por lo costoso y trabajoso de mantener y actualizar su base de conocimientos. En su lugar, tomó fuerza la aplicación de redes neuronales al modelado, diagnóstico, control y diseño de productos.

Las redes neuronales son un proceso de machine learning conocido como Deep Learning (aprendizaje profundo). Permite a las máquinas aprender de sus errores y procesar datos de una forma similar a como lo hace el cerebro humano (nodos interconectados en una estructura de capas).  

En Ingeniería Química, esto te permite realizar una identificación de compuestos químicos de productos. Igualmente, ayuda en el descubrimiento de nuevos materiales y fórmulas con atributos determinados, todo con precisión y velocidad, dejando atrás el método de ensayo y error. 

Más aún, las redes neuronales te permiten aplicar análisis predictivo a los procesos químicos, que consiste en prever los resultados de los mismos mediante un examen avanzado de datos. Esto no solo abarata los costos y los tiempos de trabajo, sino que te abre nuevas posibilidades de estudio.

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