Resumen
La sostenibilidad económica y el desarrollo social de la mayoría de los países dependen, entre otros, del comportamiento fiable y
duradero de sus infraestructuras. HYDELIFE aborda el reto de la sostenibilidad social y medioambiental de las estructuras a lo largo de su
ciclo de vida. Para ello se propone una metodología híbrida emergente entre Deep Learning (DL) procedente de la inteligencia artificial,
metamodelos y metaheurísticas de optimización multiobjetivo y técnicas de toma de decisión multicriterio. El foco se centra en el diseño
robusto y resiliente aplicado a la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero
y en estructuras híbridas de acero. El gran reto será disponer de infraestructuras capaces de maximizar su beneficio social sin
comprometer su sostenibilidad. Por otra parte, el envejecimiento de las infraestructuras, la mayor demanda en su desempeño o los
riesgos naturales afectan al rendimiento previsto de estas infraestructuras. Si a ello añadimos la profunda crisis financiera y sanitaria que
ha afectado la economía de nuestro país, el deterioro de las infraestructuras puede provocar una alarma social puntual. La hipótesis de
partida es que las emergentes metaheurísticas híbridas son capaces de extraer información no trivial de las inmensas bases de datos
procedentes de la optimización y mejorar la calidad y el tiempo de cálculo tanto en el diseño automático como en el mantenimiento óptimo
de puentes y estructuras. Con esta propuesta metodológica se pretende abordar las incertidumbres del mundo real planteando el diseño y
el mantenimiento óptimo basándose en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a los procesos de toma de
decisión multicriterio que atienda a la sostenibilidad social y ambiental del ciclo de vida completo que contemple las fluctuaciones tanto de
los parámetros como de los escenarios posibles, especialmente en el caso de fuertes restricciones presupuestarias. Esta metodología
presenta, no obstante, serias dificultades, por lo que se deben explorar metamodelos y DL capaces de acelerar los complejos procesos
de cálculo. Además, se pretende profundizar en las técnicas de decisión multicriterio emergentes como la lógica neutrosófica y otras
como las redes bayesianas. En este contexto, a pesar de que se ha avanzado en la optimización multiobjetivo de las estructuras, en el
mundo real existen incertidumbres, imperfecciones o desviaciones respecto a los parámetros utilizados en los códigos. Una estructura
óptima se encuentra cercana a la región de infactibilidad, por lo que es necesario incorporar las incertidumbres para proporcionar diseños
más robustos y fiables. Por otra parte, la fuerte limitación presupuestaria presente en momentos de crisis compromete seriamente las
políticas de creación y conservación de las infraestructuras. Los resultados esperados, tras un análisis de sensibilidad de distintas
políticas presupuestarias asociadas a un horizonte temporal, pretenden detallar qué tipologías, actuaciones concretas de conservación y
alternativas de demolición y reutilización son adecuadas para minimizar los impactos ambientales y sociales considerando la variabilidad.
En este sentido, un aspecto importante consiste en determinar los criterios e indicadores clave para garantizar una efectiva integración de
la sostenibilidad en la licitación de proyectos de obra y de mantenimiento de construcciones modulares y puentes mixtos.
