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title: "Ingeniería y tecnología · Simulaciones · Hipótesis de la simulación"
url: https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/engineering
description: "Flujo de aire sobre alas, estructuras bajo carga, chips antes de fabricarse, robots antes de construirse."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Hipótesis de la simulación (simulation-hypothesis.com)"
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[Simulaciones](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations)dominio 9 de 18

# Ingeniería y tecnología

Flujo de aire sobre alas, estructuras bajo carga, chips antes de fabricarse, robots antes de construirse.

Hoy casi nada se construye sin simularlo antes. En los últimos cincuenta años, la simulación ha sustituido a la mayoría de los prototipos físicos. La forma más antigua, la maqueta física a escala, sigue en uso.

## Flujo

### Aerodinámica

Aire que fluye sobre alas, automóviles, edificios y turbinas eólicas.

Pregunta que responde: ¿Cuánta resistencia, cuánta sustentación, y dónde se desprende el flujo?

Deja fuera: La turbulencia se modela, no se resuelve, así que el detalle fino de la separación es aproximado.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado un clúster de computación de alto rendimiento universitario o empresarial, días por caso Desde: 1962 El método de paneles de Hess y Smith para formas de aeronaves

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Turbulencia

Cada remolino de un flujo turbulento resuelto directamente, desde el torbellino más grande hasta el más pequeño.

Pregunta que responde: ¿Qué está haciendo realmente la turbulencia, para que modelos más baratos puedan aproximarla?

Deja fuera: Limitado a números de Reynolds modestos; los flujos reales superan a las máquinas más grandes.

Se ejecuta en: unos 10^17 FLOPS aproximado una supercomputadora nacional, una parte grande, durante semanas Desde: 1972 La primera simulación numérica directa en 3D, de Orszag y Patterson

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Maquetas físicas a escala

Túneles de viento, tanques de olas, modelos de ríos y mesas vibratorias: las simulaciones más antiguas, que aún se usan para comprobar las numéricas.

Pregunta que responde: ¿Coincide el flujo real con lo que predijo la computadora?

Deja fuera: Los efectos de escala hacen que un modelo pequeño no siempre se comporte como la cosa de tamaño real.

Se ejecuta en: ninguna computadora. sin computación digital; en su lugar, aire real, agua real o una mesa vibratoria Desde: 1871 Frank Wenham construyó uno de los primeros túneles de viento

[Análogo físico](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-analogue)nivel: Campos

### Simulación de cavitación

Burbujas que se forman y colapsan con violencia en un líquido que se mueve deprisa, alrededor de hélices de barco, bombas y válvulas.

Pregunta que responde: ¿Dónde erosionará la cavitación esta hélice o esta bomba, y cómo diseñamos para evitarlo?

Deja fuera: El colapso de las burbujas ocurre a escalas más finas de lo que la mayoría de las simulaciones puede permitirse resolver en todas partes.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado un clúster universitario o de astillero, horas por caso Desde: 1988 ya en 1988, los primeros modelos computacionales de flujo con cavitación alrededor de hélices

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Flujo multifásico y en tuberías

Petróleo, gas, agua y lodos que se mueven juntos por tuberías, pozos y plantas de proceso.

Pregunta que responde: ¿Fluirá bien el oleoducto, o lo ahogarán tapones de líquido y gas?

Deja fuera: La formación repentina de tapones sigue siendo una de las cosas más difíciles de predecir con fiabilidad.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado el clúster de una empresa de energía, horas por caso de oleoducto Desde: 1979 ya en 1979, los primeros modelos de flujo multifásico para oleoductos y gasoductos marinos

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación de acreción de hielo

Gotas de agua sobreenfriada que se congelan sobre las alas de los aviones y las palas de los aerogeneradores en pleno vuelo o con el viento.

Pregunta que responde: ¿Cuánto hielo se acumulará, y podrá seguirle el ritmo el deshielo?

Deja fuera: Los tamaños reales de las gotas de las nubes y el hielo de fase mixta varían más de lo que suponen las condiciones de prueba estándar.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado un clúster de un laboratorio aeroespacial, horas por caso de formación de hielo Desde: 1988 ya en 1988, los primeros códigos computacionales de formación de hielo apoyan la certificación de aeronaves

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Redes neuronales informadas por la física

Una red neuronal se entrena para que sus salidas cumplan a la vez una ecuación diferencial que gobierna el sistema y los datos observados.

Pregunta que responde: ¿Puede una red aprender la solución de una ecuación en derivadas parciales con poca malla o sin ella?

Deja fuera: El entrenamiento es lento y poco fiable para problemas rígidos o turbulentos.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado Entrenamiento basado en gradientes con diferenciación automática Desde: 2017 Physics informed deep learning, part I (2017) [fuente](https://arxiv.org/abs/1711.10561)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Operadores neuronales

Una red aprende la correspondencia entre una función, como una condición de contorno, y la solución de una ecuación en derivadas parciales, de modo que las entradas nuevas se responden de una sola pasada.

Pregunta que responde: ¿Puede un modelo entrenado resolver al instante toda una familia de ecuaciones en derivadas parciales?

Deja fuera: Necesita muchas ejecuciones del solucionador para entrenarse y extrapola mal.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado Generación costosa de datos y luego inferencia rápida Desde: 2019 DeepONet: learning nonlinear operators (2019), followed by Fourier neural operators (2020) [fuente](https://arxiv.org/abs/1910.03193)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Simuladores aprendidos con redes de grafos

Una red neuronal de grafos entrenada con datos de simulación hace avanzar partículas o nodos de malla para imitar fluidos, telas y sólidos.

Pregunta que responde: ¿Puede una red neuronal sustituir a un solucionador de física para fluidos y objetos deformables?

Deja fuera: Los errores se acumulan a lo largo de predicciones largas y no se garantiza la conservación.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado Entrenamiento con datos de solucionadores, despliegue más rápido Desde: 2020 Learning to simulate complex physics with graph networks (2020) [fuente](https://arxiv.org/abs/2002.09405)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)nivel: Campos

### Solucionadores de fluidos aprendidos

Una red convolucional sustituye el paso de proyección de presión de un solucionador de fluidos en malla para acelerar la simulación de humo y líquidos.

Pregunta que responde: ¿Puede una red entrenada hacer mucho más rápido un solucionador de flujo incompresible?

Deja fuera: La estabilidad y la precisión solo se prueban en flujos parecidos a los del entrenamiento.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado Entrenamiento con datos de solucionadores, inferencia rápida Desde: 2016 Accelerating Eulerian fluid simulation with convolutional networks (2016) [fuente](https://arxiv.org/abs/1607.03597)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Autómatas de gas en red para el flujo de fluidos

Partículas que saltan en una red con reglas de colisión simples que reproducen a gran escala el flujo de un líquido o un gas, sin ninguna ecuación de mecánica de fluidos incorporada.

Pregunta que responde: ¿Puede surgir el flujo de un fluido de reglas sencillas de partículas en una retícula?

Deja fuera: El ruido de las partículas discretas y la falta de invariancia galileana limitan la exactitud, por lo que fue sustituido.

Se ejecuta en: unos 10^11 FLOPS aproximado reglas bit a bit en una retícula con millones de sitios. Desde: 1986 Los autómatas de gas en retícula para la ecuación de Navier-Stokes de Frisch, Hasslacher y Pomeau. [fuente](https://doi.org/10.1103/physrevlett.56.1505)

[Autómatas celulares](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-cellular-automata)[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)nivel: Reglas

### Simulación de flujos con el método de Boltzmann en red

Fluido representado por distribuciones de velocidades de partículas en una retícula, que fluyen y chocan para dar un flujo en geometrías complejas, como la roca porosa o los vasos sanguíneos.

Pregunta que responde: ¿Cómo fluye un fluido por una geometría muy complicada?

Deja fuera: El método se limita a números de Mach bajos, y el tratamiento de las fronteras exige cuidado.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado miles de millones de celdas de retícula en hardware gráfico o de clúster. Desde: 1988 El uso de la ecuación de Boltzmann para simular autómatas de gas en red, de McNamara y Zanetti. [fuente](https://doi.org/10.1103/physrevlett.61.2332)

[Teoría de campos en retículo](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-lattice)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación directa de gases enrarecidos

Moléculas de un gas tenue que se mueven y chocan al azar, donde el gas es demasiado escaso para ser un fluido continuo, como en el borde del espacio o dentro de canales diminutos.

Pregunta que responde: ¿Cómo fluye un gas tenue alrededor de un vehículo en el borde de la atmósfera?

Deja fuera: Cada partícula simulada representa a billones de reales, así que el ruido estadístico es alto a bajas velocidades.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado miles de millones de partículas simuladas. Desde: 1963 La simulación directa de Bird de la aproximación al equilibrio traslacional en un gas de esferas rígidas. [fuente](https://doi.org/10.1063/1.1710976)

[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-monte-carlo)nivel: Moléculas

### Simulación de grandes remolinos de un parque eólico

Aire turbulento a través de un parque eólico con las fuerzas de cada rotor sumadas, para ver cómo interactúan las estelas y reducen la potencia de las turbinas situadas detrás.

Pregunta que responde: ¿Cuánta potencia pierde un parque eólico por sus propias estelas?

Deja fuera: Las palas de las turbinas se sustituyen por discos de fuerza, y el terreno y la estabilidad atmosférica cambian los resultados.

Se ejecuta en: unos 10^16 FLOPS aproximado ejecuciones de simulación de grandes remolinos de un dominio de varios kilómetros con decenas de turbinas. Desde: 2010 La simulación de grandes remolinos de Calaf, Meneveau y Meyers de las capas límite de campos de turbinas eólicas totalmente desarrolladas. [fuente](https://doi.org/10.1063/1.3291077)

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Interacción fluido-estructura

Un fluido en movimiento y un cuerpo que se deforma se resuelven juntos, de modo que se puedan predecir el aleteo, la vibración y el flameo de alas, puentes y válvulas.

Pregunta que responde: ¿Cómo se mueve una estructura flexible en el flujo que la rodea?

Deja fuera: El movimiento de la malla y los fuertes efectos de masa añadida hacen que el acoplamiento sea caro y a veces inestable.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado solucionadores acoplados de fluido y sólido iterados en cada paso. Desde: 1974 El método lagrangiano-euleriano arbitrario de Hirt, Amsden y Cook para flujos a todas las velocidades. [fuente](https://doi.org/10.1016/0021-9991%2874%2990051-5)

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Simulación de grandes remolinos de la dinámica del fuego

Gas caliente y humo de un incendio en una habitación, un túnel o un edificio, resueltos como un flujo turbulento con flotabilidad y combustión sencilla, para ver cómo se propagan el calor y los humos.

Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez llenará el humo este pasillo, y cuándo dejará la gente de ver la salida?

Deja fuera: La química de la combustión y el hollín están simplificados, y los combustibles, las ventanas y los muebles reales solo se describen de forma aproximada.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado días en un clúster para un gran incendio de un edificio. Desde: 2000 El manual de usuario del Fire Dynamics Simulator de McGrattan y sus colegas, del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. [fuente](https://doi.org/10.6028/nist.ir.6469)

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

## Estructuras y máquinas

### Análisis estructural

Puentes, edificios, aviones y piezas bajo carga, calor y vibración.

Pregunta que responde: ¿Dónde está el punto débil, y cuánto margen queda?

Deja fuera: Supone materiales y cargas idealizados; los defectos reales se manejan con márgenes, no con física.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado una estación de trabajo de ingeniería o un clúster pequeño, horas por caso Desde: 1956 Método de estructuras de aeronaves de Turner, Clough, Martin y Topp

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación de choques

Vehículos que se deforman en una colisión, con ocupantes virtuales dentro.

Pregunta que responde: ¿Cómo protegemos a las personas que van dentro?

Deja fuera: Las lesiones de los ocupantes se estiman a partir de modelos de maniquíes, no de la variabilidad del tejido humano real.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado el clúster de computación de alto rendimiento de un fabricante de automóviles, horas por caso de choque Desde: 1979 ya en 1979, los códigos explícitos de elementos finitos de laboratorios nacionales modelan impactos de vehículos

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Dinámica de sistemas multicuerpo

Máquinas como piezas rígidas unidas por bisagras, resortes y engranajes: suspensiones, motores, brazos robóticos.

Pregunta que responde: ¿Se moverá el mecanismo como se diseñó, y adónde van las cargas?

Deja fuera: Las piezas se tratan como rígidas o ligeramente flexibles, y se pierden los modos finos de vibración.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado un equipo de escritorio de ingeniería, de minutos a horas Desde: 1971 El método informático de Sheth y Uicker para el análisis de mecanismos

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

### Acústica y vibración

Ondas sonoras en salas, motores y ciudades, y vibración en estructuras.

Pregunta que responde: ¿Logrará esta sala una buena calidad acústica, y resonará audiblemente este puente?

Deja fuera: Le cuestan las bajas frecuencias, donde los efectos ondulatorios dominan sobre los rayos.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado una estación de trabajo o un clúster pequeño, horas por caso Desde: 1968 Krokstad y sus colegas modelaron la acústica de salas mediante trazado de rayos

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Fatiga y crecimiento de grietas

El daño lento de una estructura por millones de pequeños ciclos de carga, seguido como grietas que crecen y acaban por fallar.

Pregunta que responde: ¿Cuántos años u horas de vuelo pasan antes de que haya que reemplazar esta pieza?

Deja fuera: Los defectos reales de fabricación son más variados que las grietas iniciales idealizadas que se suponen.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado una estación de trabajo de ingeniería o un clúster pequeño, horas por pieza Desde: 1968 ya en 1968, los primeros códigos informáticos de vida a fatiga por mecánica de la fractura

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Tribología y mecánica del contacto

Fricción, desgaste y lubricación entre superficies en movimiento en cojinetes, engranajes y articulaciones.

Pregunta que responde: ¿Cuánto durará este cojinete, y cuánta energía desperdicia la fricción?

Deja fuera: La rugosidad de la superficie a escala microscópica se aproxima, no se mide para cada pieza.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado un equipo de escritorio de ingeniería, horas por caso de contacto Desde: 1970 ya en 1970, los primeros modelos por computadora de lubricación elastohidrodinámica

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Optimización topológica

Material que se añade y se quita de un espacio de diseño bajo cargas hasta que aparece la forma rígida más ligera, con huecos y puntales que el ingeniero nunca dibujó.

Pregunta que responde: ¿Cuál es la forma más ligera que aún soporta esta carga?

Deja fuera: Las formas óptimas suelen ser difíciles de fabricar y pueden ser frágiles ante cargas que no se consideraron.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado resoluciones de elementos finitos dentro de un bucle de optimización con millones de variables. Desde: 1988 La generación de topologías óptimas en el diseño estructural de Bendsøe y Kikuchi con un método de homogeneización. [fuente](https://doi.org/10.1016/0045-7825%2888%2990086-2)

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Modelado peridinámico de fracturas

Un sólido representado como puntos que interactúan a distancia, de modo que las grietas empiezan, se ramifican y se unen sin que se defina de antemano ningún camino de grieta.

Pregunta que responde: ¿Cómo elige una grieta su camino a través de un material frágil?

Deja fuera: El alcance de la interacción y la ley de fallo deben calibrarse para el material.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado ejecuciones sin malla con millones de nodos. Desde: 2000 La reformulación de la teoría de la elasticidad para discontinuidades y fuerzas de largo alcance, de Silling. [fuente](https://doi.org/10.1016/s0022-5096%2899%2900029-0)

[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Modelado de desechos orbitales y de colisiones de satélites

Satélites, fragmentos y cuerpos de cohetes seguidos a lo largo de décadas de colisiones y decaimiento para ver si se alimentan a sí mismos y cierran órbitas útiles.

Pregunta que responde: ¿Cuántas colisiones hacen falta para que los restos inutilicen una órbita?

Deja fuera: Los fragmentos pequeños sin seguimiento, los lanzamientos futuros y el comportamiento de mitigación son inciertos.

Se ejecuta en: unos 10^11 FLOPS aproximado ejecuciones largas de Monte Carlo sobre muchas poblaciones de órbitas. Desde: 1978 La frecuencia de colisión de satélites artificiales y la creación de un cinturón de desechos, de Kessler y Cour-Palais. [fuente](https://doi.org/10.1029/ja083ia06p02637)

[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)[Dinámica de sistemas](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-system-dynamics)nivel: Reglas

### Cosimulación de modelos enlazados

Simulaciones separadas de un motor, una caja de engranajes, un controlador y una batería, cada una construida en su propia herramienta, se ejecutan juntas intercambiando datos en pasos de tiempo acordados.

Pregunta que responde: ¿Funciona la máquina entera cuando todos los modelos de subsistemas, construidos por equipos distintos, se ejecutan juntos?

Deja fuera: Intercambiar datos a pasos fijos añade error numérico, y un acoplamiento rígido puede volverse inestable.

Se ejecuta en: unos 10^10 FLOPS aproximado horas en una estación de trabajo para un ciclo de vehículo. Desde: 2011 La Functional Mock-up Interface de Blochwitz y sus colegas para intercambiar modelos de simulación con independencia de la herramienta. [fuente](https://doi.org/10.3384/ecp11063105)

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Eventos discretos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-discrete-event)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)nivel: Reglas

## Electrónica y computadoras

### Simulación de circuitos

Cada tensión y cada corriente de un circuito electrónico, transistor por transistor.

Pregunta que responde: ¿Funciona el circuito, y cuánta potencia consume?

Deja fuera: Los modelos de componentes son aproximaciones ajustadas; el silicio real varía de un chip a otro.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado un equipo de escritorio de ingeniería, minutos por bloque de chip Desde: 1973 SPICE, el programa general de simulación de circuitos de Nagel y Pederson en Berkeley

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Poblaciones

### Simulación de la lógica de chips

El diseño digital de un chip, ejecutado un ciclo de reloj cada vez antes de fabricarlo.

Pregunta que responde: ¿Calcula el chip el resultado correcto antes de incurrir en el costo de fabricación?

Deja fuera: La temporización se aproxima; una simulación que funciona aún puede fallar una vez fabricada.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado una estación de trabajo de diseño o un clúster pequeño de servidores, horas por ejecución Desde: 1965 ya en 1965, los primeros simuladores a nivel de puertas comprueban diseños de lógica digital

[Eventos discretos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-discrete-event)[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Reglas

### Electromagnetismo

Ondas de radio, luz y campos alrededor de antenas, circuitos y dispositivos ópticos.

Pregunta que responde: ¿Qué tan bien irradia esta antena, y filtra interferencias este dispositivo?

Deja fuera: El detalle geométrico fino cercano al límite de la malla se suaviza.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado una estación de trabajo o un clúster, horas por diseño Desde: 1966 El método de diferencias finitas en el dominio del tiempo de Kane Yee

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación de redes informáticas

Paquetes que fluyen por enrutadores, enlaces y protocolos.

Pregunta que responde: ¿Puede la red sostener el doble de tráfico?

Deja fuera: Simplifica rarezas del hardware real y patrones de tráfico que se ven en las redes de producción.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado un equipo de escritorio o un servidor pequeño, de minutos a horas Desde: 1964 El análisis de colas de redes de paquetes de Leonard Kleinrock

[Eventos discretos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-discrete-event)nivel: Reglas

### Emulación y máquinas virtuales

Una máquina que imita a otra con exactitud, instrucción por instrucción, de modo que su software se ejecuta sin cambios.

Pregunta que responde: ¿Podemos ejecutar este sistema antiguo o futuro en el hardware que tenemos?

Deja fuera: Funciona más lento que el hardware real, salvo que se optimice con cuidado.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado una computadora de escritorio, en tiempo real o más rápido Desde: 1963 ya en 1963, los primeros simuladores de conjuntos de instrucciones prueban diseños de computadoras antes de que existan

[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Reglas

### Simulación de dispositivos semiconductores

Electrones y átomos dopantes dentro de un solo transistor, antes de convertirlo en un modelo a nivel de circuito.

Pregunta que responde: ¿Cómo cambiarán la forma y el dopaje de este transistor su manera de conmutar?

Deja fuera: Simplifica los efectos cuánticos que más importan en los tamaños de transistor más diminutos.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado el clúster de una empresa de semiconductores, horas por dispositivo Desde: 1964 El modelo numérico de un transistor bipolar de Gummel

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Primeros principios](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-first-principles)nivel: Átomos

### Gemelos digitales de redes

Una copia virtual de una red de comunicaciones, mantenida en sincronía con la real, usada para probar cambios antes de aplicarlos.

Pregunta que responde: ¿Qué le pasaría a la red si se hiciera este cambio?

Deja fuera: La fidelidad depende de la telemetría, y la escala es limitada.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado Modelos a nivel de paquete o aprendidos Desde: 2021 Digital twin networks: a survey (2021) [fuente](https://doi.org/10.1109/JIOT.2021.3079510)

[Eventos discretos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-discrete-event)[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)nivel: Reglas

### Simulación de litografía óptica

Luz que pasa por una máscara sobre una película fotosensible para predecir los patrones de circuito impresos en un chip, con el desenfoque y la química de la resina incluidos.

Pregunta que responde: ¿Se imprimirá el patrón de una máscara como se pretende en un chip?

Deja fuera: La química de la resina y los efectos estocásticos de los fotones a tamaños diminutos se aproximan.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado simulación de chip completo para una capa. Desde: 1975 El modelo de exposición de la resina en litografía óptica de Dill. [fuente](https://doi.org/10.1109/t-ed.1975.18158)

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación de procesos de semiconductores

Los pasos de fabricación de un transistor, implantación, difusión y oxidación, seguidos para predecir los perfiles de dopaje y las formas antes del modelo del dispositivo.

Pregunta que responde: ¿Qué perfil de dopante y qué forma produce una receta de fabricación dada?

Deja fuera: Los modelos de defectos puntuales y de interfaces necesitan calibrarse para cada proceso nuevo.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado resoluciones de difusión y reacción en dos o tres dimensiones. Desde: 1979 Los modelos de Antoniadis y Dutton para la simulación por computadora de procesos completos de fabricación de circuitos integrados. [fuente](https://doi.org/10.1109/t-ed.1979.19452)

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Átomos

### Modelado térmico de procesadores

Calor que fluye por las capas de un chip y su encapsulado, impulsado por la potencia cambiante de los bloques funcionales, para encontrar puntos calientes y fijar la limitación de rendimiento.

Pregunta que responde: ¿Dónde se sobrecalienta un procesador a medida que cambia su carga de trabajo?

Deja fuera: El modelo usa estimaciones de potencia, y los detalles del encapsulado y de la refrigeración están agrupados.

Se ejecuta en: unos 10^8 FLOPS aproximado una red térmica compacta que se ejecuta en segundos. Desde: 2003 La microarquitectura sensible a la temperatura con un modelo térmico compacto, de Skadron y sus colegas. [fuente](https://doi.org/10.1145/859618.859620)

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Cálculo de la estructura de bandas de cristales fotónicos

Luz en una disposición periódica de dieléctrico, resuelta para hallar las frecuencias que se propagan y las que no, para diseñar guías de ondas y filtros.

Pregunta que responde: ¿Qué colores de luz puede bloquear una estructura periódica?

Deja fuera: Se supone una periodicidad perfecta, así que el desorden, las pérdidas y el tamaño finito se añaden por separado.

Se ejecuta en: unos 10^10 FLOPS aproximado resoluciones de valores propios de ondas planas para cada vector de onda. Desde: 1990 La demostración de Ho, Chan y Soukoulis de una banda prohibida fotónica en estructuras dieléctricas periódicas. [fuente](https://doi.org/10.1103/physrevlett.65.3152)

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Modelado térmico de chips apilados

Calor que atraviesa capas de silicio apiladas en vertical y enfriadas por líquido entre ellas, resuelto con la rapidez suficiente para fijar el diseño de la pila.

Pregunta que responde: ¿Puede una pila de chips con canales de refrigerante mantener todas las capas por debajo de su límite?

Deja fuera: Los chips reales tienen puntos calientes mucho más pequeños que las celdas del modelo, así que las temperaturas máximas pueden subestimarse.

Se ejecuta en: unos 10^8 FLOPS aproximado minutos en una estación de trabajo. Desde: 2010 Modelo térmico transitorio compacto 3D-ICE de Sridhar y colegas para chips 3D con refrigeración líquida entre capas. [fuente](https://doi.org/10.1109/iccad.2010.5653749)

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

## Robótica y autonomía

### Simulación de robots

Robots con sensores y motores simulados en un motor de física, entrenados o probados antes de tocar el mundo real.

Pregunta que responde: ¿Funcionará en el robot real un controlador aprendido en simulación?

Deja fuera: El contacto y la fricción en el mundo real siguen siendo difíciles de igualar con exactitud.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado un equipo de escritorio con GPU, en tiempo real o más rápido Desde: 1983 ya en 1983, los primeros simuladores de programación fuera de línea planifican brazos robóticos industriales

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)nivel: Cuerpos

### Pruebas de vehículos autónomos

Software de conducción autónoma que recorre millones de kilómetros virtuales por escenarios raros y peligrosos.

Pregunta que responde: ¿Cómo maneja el sistema la situación que ocurre una vez cada millón de kilómetros?

Deja fuera: Los escenarios raros del mundo real siguen siendo difíciles de captar, por muchos kilómetros virtuales que se conduzcan.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado una flota de servidores GPU en la nube, ejecutados en paralelo Desde: 2004 apoyo de simulación para los primeros grandes desafíos de vehículos autónomos de EE. UU.

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Basado en agentes](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-agent-based)nivel: Cuerpos

### Robótica de enjambre

Muchos robots sencillos que se coordinan con reglas locales, a menudo tomadas de los insectos.

Pregunta que responde: ¿Pueden cien robots baratos hacer lo que no puede uno caro?

Deja fuera: Los robots simulados sencillos no captan el ruido real de los sensores ni los límites de la batería.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado una laptop que simula de decenas a cientos de robots Desde: 1989 Los primeros trabajos de Gerardo Beni sobre inteligencia de enjambre y robótica celular

[Basado en agentes](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-agent-based)nivel: Cuerpos

### Gemelos digitales

Una simulación mantenida continuamente al ritmo de una máquina, una planta o un edificio reales mediante los datos de sus sensores en vivo.

Pregunta que responde: ¿Qué está a punto de fallar, y qué pasa si cambiamos este ajuste?

Deja fuera: La precisión está limitada por los datos de los sensores que recibe; los huecos y la deriva se acumulan.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado un servidor en la nube que actualiza continuamente un modelo de planta Desde: 2002 Michael Grieves propuso emparejar un producto con un modelo virtual vivo

[Eventos discretos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-discrete-event)[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Cuerpos

### Movilidad de vehículos exploradores planetarios

Las ruedas y el brazo de un róver que interactúan con suelo suelto y roca en otro mundo, antes de que llegue a circular por allí.

Pregunta que responde: ¿Se atascará el róver, y llegará su brazo a la muestra?

Deja fuera: El suelo extraterrestre se conoce solo en un puñado de sitios de aterrizaje, así que su comportamiento se extrapola.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado el clúster de una agencia espacial, horas por caso de terreno Desde: 1997 simulaciones de rueda y suelo que respaldaron al primer róver exitoso en Marte

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)nivel: Cuerpos

### Control de exoesqueletos y prótesis

Una máquina que se lleva puesta y un cuerpo humano que se mueven juntos, con el sistema de control ajustado antes de que una persona se la ponga.

Pregunta que responde: ¿Ayudará el dispositivo al movimiento de quien lo lleva, o irá en contra?

Deja fuera: Los cuerpos simulados rara vez captan con exactitud la lesión o el modo de andar de una persona concreta.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado el equipo de escritorio de un laboratorio de investigación, en tiempo real por ensayo Desde: 1990 ya en 1990, las primeras simulaciones de control de exoesqueletos motorizados en laboratorios de investigación

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)nivel: Cuerpos

### Entornos de aprendizaje robótico paralelos en GPU

Miles de robots simulados corren a la vez en una sola GPU para que una política de aprendizaje por refuerzo pueda entrenarse en minutos.

Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez se puede aprender una política robótica con simulación paralela masiva?

Deja fuera: La física del contacto está simplificada, así que el traslado exige cuidado.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado Miles de entornos de física paralelos en GPU Desde: 2021 Isaac Gym: high performance GPU-based physics simulation for robot learning (2021) [fuente](https://arxiv.org/abs/2108.10470)

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)nivel: Cuerpos

### Entrenamiento de simulación a realidad con aleatorización de dominio

Una política se entrena en un simulador cuyo aspecto y física varían al azar, para que funcione en el mundo real.

Pregunta que responde: ¿Puede una política entrenada solo en simulación funcionar en un robot real?

Deja fuera: Los rangos de aleatorización deben cubrir la brecha real, que es difícil de conocer.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado Grandes ejecuciones de entrenamiento aleatorizado Desde: 2017 Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world (2017) [fuente](https://arxiv.org/abs/1703.06907)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)nivel: Cuerpos

### Simulación de física diferenciable

Un motor de física escrito de modo que los gradientes fluyan de vuelta por los contactos y el movimiento, lo que permite ajustar diseños o controladores por descenso de gradiente.

Pregunta que responde: ¿Cómo debería cambiar este controlador o diseño para mejorar su resultado?

Deja fuera: Los gradientes a través de contactos rígidos son ruidosos o engañosos.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado Pasadas hacia atrás por muchos pasos de simulación Desde: 2016 A differentiable physics engine for deep learning in robotics (2016) [fuente](https://arxiv.org/abs/1611.01652)

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)nivel: Cuerpos

### Generación adversaria de escenarios de conducción

Un optimizador perturba las trayectorias de otros usuarios de la vía en escenas grabadas para hallar situaciones en las que falla un sistema de conducción autónoma.

Pregunta que responde: ¿Qué situaciones realistas hacen fallar un sistema de autonomía?

Deja fuera: Un escenario que hace fallar el sistema puede darse casi nunca en carreteras reales, así que dice poco sobre la frecuencia de los fallos.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado Muchas ejecuciones de simulación en lazo cerrado Desde: 2021 AdvSim: generating safety-critical scenarios for self-driving vehicles (2021) [fuente](https://arxiv.org/abs/2101.06549)

[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)nivel: Cuerpos

### Simuladores de conducción abiertos con modelos de sensores

Un mundo de motor de videojuegos con tráfico, clima y cámaras y lidar simulados para desarrollar y probar la conducción autónoma.

Pregunta que responde: ¿Cómo vería y actuaría un sistema de conducción en condiciones variadas?

Deja fuera: El realismo de los sensores y del tráfico no coincide exactamente con el del mundo real.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado Renderizado en tiempo real en GPU Desde: 2017 CARLA: an open urban driving simulator (2017) [fuente](https://arxiv.org/abs/1711.03938)

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Cuerpos

### Locomoción con patas aprendida

Una política de aprendizaje por refuerzo se entrena en un simulador de física para que un robot con patas camine y corra, y luego se traslada a la máquina real.

Pregunta que responde: ¿Puede un robot aprender a caminar en simulación y mantener el equilibrio en suelo real?

Deja fuera: El contacto del pie, los retrasos del motor y la blandura del suelo difieren del modelo, así que una política que funciona en simulación puede fallar en la máquina.

Se ejecuta en: unos 10^16 FLOPS aproximado de horas a días de tiempo de GPU por modo de andar. Desde: 2018 Aprendizaje de simulación a realidad de locomoción ágil para robots cuadrúpedos, de Tan y colegas. [fuente](https://arxiv.org/abs/1804.10332)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

### Locomoción humanoide aprendida

Un controlador neuronal se entrena en simulación para que un robot bípedo de forma humana camine sobre muchos tipos de terreno, usando el historial de sus propios sentidos para adaptarse.

Pregunta que responde: ¿Puede un humanoide caminar al aire libre por escaleras, hierba y pendientes con una política aprendida sin ningún ensayo real?

Deja fuera: Las caídas de un humanoide de tamaño real son peligrosas y costosas, así que las pruebas son cautelosas y no se han cartografiado los límites de la política.

Se ejecuta en: unos 10^17 FLOPS aproximado días en un clúster de GPU. Desde: 2023 La locomoción humanoide en el mundo real con aprendizaje por refuerzo, de Radosavovic y sus colegas. [fuente](https://arxiv.org/abs/2303.03381)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

### Simulación de vuelo de drones

Aeronaves pequeñas con rotores, sensores y cámaras que vuelan por escenas renderizadas bajo viento y física simulados, para desarrollar autonomía y probarla con seguridad.

Pregunta que responde: ¿Mantendrá este software de vuelo estable al dron y evitará obstáculos antes de que despegue siquiera?

Deja fuera: La aerodinámica cerca del suelo, en ráfagas y entre obstáculos está simplificada, así que los casos límite solo aparecen en un dron real.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado tiempo real en una GPU de clase gamer, o miles de ejecuciones en paralelo. Desde: 2017 AirSim, de Shah y sus colegas, simulación visual y física para vehículos aéreos y terrestres. [fuente](https://arxiv.org/abs/1705.05065)

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

### Carreras de drones aprendidas

Una política de control se entrena en simulación para pilotar un cuadricóptero por un circuito de carreras al límite de su velocidad, y después se vuela en la aeronave real.

Pregunta que responde: ¿Puede un controlador aprendido volar más rápido que un piloto campeón humano?

Deja fuera: El circuito es conocido y está bien iluminado, así que no se demuestra que la política funcione en lugares desconocidos o en malas condiciones.

Se ejecuta en: unos 10^16 FLOPS aproximado días de entrenamiento de GPU en simulación. Desde: 2023 Las carreras de drones de nivel campeón con aprendizaje por refuerzo profundo, de Kaufmann y sus colegas. [fuente](https://doi.org/10.1038/s41586-023-06419-4)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

### Simulación de robots blandos

Un robot hecho de un material similar al caucho se modela como un sólido deformable por elementos finitos con rapidez suficiente para controlarlo en tiempo real.

Pregunta que responde: ¿Cómo hay que cambiar la presión del aire en las cámaras para que el brazo blando alcance un punto dado?

Deja fuera: Las propiedades del caucho cambian con la temperatura y la edad, y la rapidez del modelo exige una malla gruesa.

Se ejecuta en: unos 10^9 FLOPS aproximado tiempo real en una estación de trabajo. Desde: 2013 El control de robots blandos elásticos de Duriez basado en un método de elementos finitos en tiempo real. [fuente](https://doi.org/10.1109/icra.2013.6631138)

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

### Simulación de sensores táctiles

Las imágenes táctiles que captaría un sensor de piel con cámara al presionar objetos se renderizan en simulación, para que las manos de los robots aprendan a sentir.

Pregunta que responde: ¿Puede un robot aprender a manipular objetos mediante el tacto sin desgastar sensores reales?

Deja fuera: La deformación blanda del gel se renderiza de forma aproximada, así que las brechas entre simulación y realidad son mayores para la textura fina.

Se ejecuta en: unos 10^10 FLOPS aproximado tiempo real en una GPU de clase gamer. Desde: 2020 TACTO de Wang y colegas, un simulador de código abierto y rápido para sensores táctiles basados en visión. [fuente](https://arxiv.org/abs/2012.08456)

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)nivel: Cuerpos

## Vuelo espacial y energía

### Trayectorias de naves espaciales

Trayectorias a través de la gravedad del Sol, los planetas y las lunas, incluidas las asistencias gravitatorias.

Pregunta que responde: ¿Cuál es la ruta más barata a esta luna, y cuándo lanzamos?

Deja fuera: Supone una gravedad conocida y ninguna perturbación; la navegación real sigue necesitando correcciones de rumbo.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado una laptop, segundos por trayectoria candidata Desde: 1959 los primeros cálculos de trayectorias para las primeras misiones a la Luna

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

### Entrada atmosférica

Una nave espacial que golpea la atmósfera a muchos kilómetros por segundo, con la onda de choque y el calor que la rodean.

Pregunta que responde: ¿Sobrevivirá el escudo térmico?

Deja fuera: La química de flujos raros a velocidad extrema sigue siendo una fuente activa de incertidumbre.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado un clúster de computación de alto rendimiento nacional o universitario, horas por caso Desde: 1958 ya en 1958, los primeros cálculos del calentamiento en la reentrada de misiles balísticos

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Baterías y pilas de combustible

Iones y electrones que se mueven por los electrodos y el electrolito mientras una celda se carga y envejece.

Pregunta que responde: ¿Cómo se puede hacer más rápida la carga sin acelerar el deterioro de la batería?

Deja fuera: El envejecimiento a lo largo de miles de ciclos todavía se extrapola, no se simula por completo.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado un clúster universitario, horas por diseño de célula Desde: 1993 El modelo de batería de electrodo poroso de Doyle, Fuller y Newman

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Primeros principios](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-first-principles)nivel: Campos

### Simulación de motores cohete

Gas de combustión caliente que se expande por la tobera de un motor cohete, y el calor que vuelca sobre las paredes que tienen que resistirlo.

Pregunta que responde: ¿Cuánto empuje produce este motor, y sobrevivirán la tobera y las paredes al calor?

Deja fuera: La inestabilidad de combustión, en la que la propia llama empieza a oscilar, sigue siendo difícil de predecir.

Se ejecuta en: unos 10^16 FLOPS aproximado una parte de la supercomputadora de una agencia o empresa espacial, horas por caso Desde: 1968 ya en 1968, los primeros modelos computacionales de cámaras de combustión de cohetes

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación térmica y de energía de naves espaciales

Calor y energía eléctrica que circulan por un satélite a medida que cambian la luz solar, la sombra y el equipo a bordo.

Pregunta que responde: ¿Se mantendrá cada pieza de la nave dentro de su temperatura segura y su presupuesto de energía?

Deja fuera: Supone que las superficies envejecen y se degradan como se espera, algo que los años en órbita no siempre confirman.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado el equipo de escritorio de un ingeniero de satélites, minutos por caso orbital Desde: 1965 ya en 1965, los primeros modelos de balance térmico de satélites en órbita

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

### Simulación del rendimiento de parques solares y eólicos

La luz solar o el viento de un año se comparan con los paneles o las turbinas de un parque para predecir cuánta energía producirá.

Pregunta que responde: ¿Cuánta electricidad generará realmente esta granja, y vale la pena construirla?

Deja fuera: Un único año meteorológico inusual puede aun así apartarse mucho del promedio a largo plazo.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado el equipo de escritorio de un promotor, minutos por parcela Desde: 1981 ya en 1981, la primera evaluación por computadora del recurso eólico para ubicar parques eólicos

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)nivel: Campos

### Riesgo de colisión en megaconstelaciones

Decenas de miles de satélites en órbitas bajas compartidas se siguen frente a los desechos existentes para estimar aproximaciones cercanas, maniobras de evasión y el efecto de los fallos.

Pregunta que responde: ¿Cuántas colisiones añadiría una megaconstelación, y con qué rapidez necesita retirar los satélites averiados?

Deja fuera: Las tasas futuras de lanzamiento, las tasas de fallo y el comportamiento de los operadores son supuestos, y los fragmentos pequeños sin seguimiento se conocen mal.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado días en un clúster para décadas de evolución orbital. Desde: 2017 El estudio de Radtke y sus colegas sobre cómo interactúan las megaconstelaciones con el entorno de desechos espaciales. [fuente](https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2016.11.021)

[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-monte-carlo)[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)nivel: Reglas

### Probabilidad de colisión por conjunción

Las órbitas previstas de dos objetos, con sus incertidumbres, se usan para calcular la probabilidad de que choquen cuando pasen cerca.

Pregunta que responde: ¿Vale la pena encender los propulsores para esquivar este acercamiento?

Deja fuera: Las incertidumbres de las órbitas suelen subestimarse, y una única probabilidad depende mucho de la forma que se suponga para el error.

Se ejecuta en: unos 10^6 FLOPS aproximado segundos por conjunción, ejecutados sobre miles de objetos. Desde: 1999 El análisis de Alfriend y sus colegas de los errores en la probabilidad de colisión. [fuente](https://doi.org/10.1023/a:1010056509803)

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-monte-carlo)nivel: Reglas

## Fabricación y procesamiento de materiales

### Colada y solidificación de metales

Metal fundido que llena un molde y se solidifica, seguido para ver dónde se llena mal o se contrae hasta formar un defecto.

Pregunta que responde: ¿Se llenará bien esta pieza fundida, y dónde se formarán los defectos?

Deja fuera: Las condiciones reales del horno y del molde varían más que una sola colada simulada.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado el clúster de una empresa de ingeniería, horas por caso Desde: 1985 ya en 1985, las primeras simulaciones por computadora de este proceso de fabricación

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación de soldadura

Metal que se funde, se mezcla y se enfría en la estrecha zona alrededor de una soldadura, con las tensiones que deforman la pieza terminada.

Pregunta que responde: ¿Resistirá la soldadura, y cuánto se deformará la pieza después?

Deja fuera: Supone condiciones de soldadura limpias y estables que la soldadura manual no siempre ofrece.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado el clúster de una empresa de ingeniería, horas por caso Desde: 1975 ya en 1975, las primeras simulaciones por computadora de este proceso de fabricación

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación de fabricación aditiva

Una pieza construida capa por capa por una fuente de calor en movimiento, con seguimiento del calentamiento, la fusión y la tensión residual que esto deja.

Pregunta que responde: ¿Se alabeará o se agrietará la pieza terminada, y cómo debe orientarse en la plataforma de impresión?

Deja fuera: Las simulaciones de piezas completas a resolución real siguen siendo demasiado lentas para la mayoría de los calendarios de producción.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado el clúster de una empresa de ingeniería, horas por caso Desde: 1995 ya en 1995, las primeras simulaciones por computadora de este proceso de fabricación

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Conformado y estampado de metales

Chapa metálica o un tocho caliente que se prensan, se estampan o se forjan hasta adoptar su forma final.

Pregunta que responde: ¿Se agrietará o se arrugará el metal antes de llegar a su forma final?

Deja fuera: Supone una lámina inicial uniforme; los lotes reales de material varían más que eso.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado el clúster de una empresa de ingeniería, horas por caso Desde: 1980 ya en 1980, las primeras simulaciones por computadora de este proceso de fabricación

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación de mecanizado

Una herramienta de corte que arranca metal en virutas, con las fuerzas, el calor y el desgaste que esto produce.

Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez podemos cortar sin romper la herramienta ni arruinar el acabado de la superficie?

Deja fuera: El desgaste de herramientas a lo largo de muchas piezas sigue estimándose sobre todo por experiencia pasada, no desde primeros principios.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado el clúster de una empresa de ingeniería, horas por caso Desde: 1982 ya en 1982, las primeras simulaciones por computadora de este proceso de fabricación

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Simulación de moldeo por inyección

Plástico fundido que llena las cavidades de un molde y se enfría hasta adquirir su forma final.

Pregunta que responde: ¿Se llenará el molde de manera uniforme, y dónde se alabeará o mostrará defectos?

Deja fuera: Los lotes reales de plástico varían en cómo fluyen exactamente, más de lo que suponen los datos estándar del material.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado el clúster de una empresa de ingeniería, horas por caso Desde: 1976 ya en 1976, las primeras simulaciones por computadora de este proceso de fabricación

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

[◂ Comportamiento humano y sociedad](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/human-society)[Ciudades, infraestructura y operaciones ▸](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/cities-operations)