Fallas internas en materiales pueden detectarse antes de que se vuelvan visibles gracias a una línea de investigación impulsada por científicos del CONICET y la Universidad Nacional del Nordeste. El equipo desarrolla herramientas matemáticas capaces de interpretar señales que se originan dentro de la materia, permitiendo anticipar fallas en estructuras como edificios, caminos o sistemas hidráulicos.
El trabajo, llevado adelante por los doctores Héctor Ariel Di Rado, Javier Luis Mroginski y Pablo Alejandro Beneyto, se centra en el estudio de las denominadas fuerzas configuracionales: concentraciones de energía que actúan sobre defectos microscópicos como poros, grietas o cavidades. Este enfoque permite prever no solo la aparición de una falla, sino también su dirección y evolución, aportando información clave para la toma de decisiones en ingeniería.
Fallas internas también son abordadas mediante modelos que vinculan lo que ocurre a escala microscópica con el comportamiento global de los materiales. A través de técnicas avanzadas de cálculo, los investigadores logran representar condiciones reales de suelos, rocas y otros medios porosos, particularmente relevantes en el nordeste argentino, donde factores como la humedad modifican significativamente la resistencia del terreno.
Las aplicaciones del desarrollo abarcan la ingeniería civil, la industria energética y la bioingeniería. Desde la planificación de obras en suelos variables hasta la evaluación del comportamiento de rocas en yacimientos o del tejido óseo en el cuerpo humano, estas herramientas permiten anticipar escenarios críticos y optimizar intervenciones.
Asimismo, los modelos constituyen la base para el desarrollo de software de simulación propio, reduciendo la dependencia de soluciones extranjeras y facilitando su adaptación a condiciones locales. En perspectiva, esta línea de investigación abre también la posibilidad de integrar inteligencia artificial en el análisis estructural, mediante sistemas capaces de predecir fallas y planificar el mantenimiento de infraestructuras con mayor precisión y anticipación.
Fuente: UNNE Medios
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