La ingeniería es parte de nuestra vida cotidiana, una parte que nos ayuda a prosperar como comunidad. Desde la aparición de las escuelas de ingeniería (finales del siglo XVIII), ésta se basa en las ciencias experimentales y las matemáticas. Hasta entonces prevalecía el conocimiento heurístico y la estrategia de “prueba y error”: admiramos los puentes romanos que perduran dos mil años (¿tantos?, seguramente estaban sobredimensionados y duran más de lo que se esperaba) pero no sabemos cuántos colapsaron antes de hora. Hoy, la sostenibilidad y la economía nos exigen que el diseño sea óptimo, es decir que cumpla la función requerida y que tenga coste (que incluye el impacto ambiental) mínimo. Para esto, la modelización matemática es imprescindible.

En efecto, la modelización matemática, sobre la que se basa la ingeniería computacional, permite ensayar de manera virtual diseños intermedios. Reduciendo drásticamente el prototipado, que es muy costoso sino imposible. No sólo se usa para optimizar el diseño (encontrar la “mejor” solución, la que ha de proporcionar la ingeniería), también para predecir el funcionamiento durante la vida útil de equipos e infraestructuras, para programar el mantenimiento… Estas herramientas que son elementos esenciales para tomar decisiones ingenieriles, a menudo se convierten en gemelos digitales, es decir en modelos que reproducen el comportamiento del sistema físico y sobre los que se pueden ensayar acciones y predecir su respuesta. A pesar de los avances en este campo, aún nos cuestionamos si el modelo es suficientemente sofisticado para reproducir la complejidad de los fenómenos físicos, si se dispone de datos suficientes para caracterizarlo, si el modelo matemático se resuelve con suficiente precisión, si el tiempo de respuesta es suficientemente rápido para poder apoyar la toma de decisiones en la industria…

Veremos, a partir de ejemplos concretos de diversos ámbitos de la ingeniería (automoción, aeronáutica, civil y ambiental, biomédica…) que responder a estas cuestiones requiere seguir desarrollando nuevos modelos matemáticos, y nuevos métodos para resolverlos. Estas disciplinas de la ingeniería computacional sintetizan la base científica y matemática de la ingeniería moderna, y contribuyen a construir una sociedad sostenible a partir de predicciones y decisiones basadas en el conocimiento.