Implementación de gemelos digitales probabilísticos en el monitoreo de infraestructuras geotécnicas

Resumen

La creciente complejidad de las infraestructuras geotécnicas y su exposición a condiciones dinámicas y variables ha motivado la implementación de gemelos digitales probabilísticos como herramienta para su monitoreo avanzado. Este estudio adopta una metodología de revisión bibliográfica sistemática, examinando artículos académicos recientes que abordan el desarrollo y aplicación de estos modelos en contextos geotécnicos. Se analizaron avances metodológicos como la integración de inferencia bayesiana, simulaciones estocásticas y aprendizaje automático, los cuales permiten representar y actualizar modelos en tiempo real, incorporando la incertidumbre inherente al comportamiento del terreno. Asimismo, se documentaron aplicaciones en presas, taludes y túneles, mostrando cómo estos sistemas mejoran la predicción de fallas y optimizan la toma de decisiones. No obstante, persisten desafíos técnicos y económicos relacionados con la instrumentación, la variabilidad geológica, la validación de modelos y los costos de implementación. El estudio concluye que, pese a estas limitaciones, los gemelos digitales probabilísticos representan una evolución significativa en la gestión estructural, con alto potencial de adopción en la ingeniería civil moderna.