FIMCP explora el uso de inteligencia artificial para optimizar simulaciones estructurales en tiempo real
Un nuevo estudio analiza el potencial del aprendizaje por refuerzo profundo (Deep Reinforcement Learning, DRL) para mejorar el control de las simulaciones híbridas en tiempo real (Real-Time Hybrid Simulation, RTHS), una metodología utilizada para estudiar el comportamiento de estructuras y sistemas sometidos a diferentes condiciones dinámicas.