Diseño de un sistema distribuido de diseño generativopara entornos con capacidad de simulación.

Abstract

Este trabajo presenta el diseño de un sistema distribuido de diseño generativo adaptado a entornos con capacidades de simulación. Gracias la integración de la Ciencia e Ingeniería basada en simulaciones (SBES, por sus siglas en inglés) con determinadas técnicas de optimización metaheurística, el sistema es capaz de extraer información de sistemas de simulación de alta fidelidad para incrementar la eficiencia en la toma de decisiones.

El diseño propuesto presenta una arquitectura modular usando diferentes elementos para conectar las simulaciones con la optimización. Entre los módulos utilizados cabe destacar el uso de un sistema de distribución basado en Dask compatible con entornos de red local, cloud y HPC. Además, se han incluido módulos que permiten hacer uso de modelos subrogados para incrementar la eficiencia del proceso.

Finalmente, se describen una serie de casos de usos donde la arquitectura ha sido utilizada con éxito.

This work presents the design of a distributed generative design system adapted to environments with simulation capabilities. By integrating Simulation-Based Science and Engineering (SBES) with specific metaheuristic optimization techniques, the system can extract information from high-fidelity simulation systems to enhance decision-making efficiency.

The proposed design features a modular architecture using different elements to connect simulations with optimization. Among the modules used, the system highlights the use of a distribution system based on Dask, compatible with local network, cloud, and HPC environments. Additionally, modules have been included that enable the use of surrogate models to improve process efficiency.

Finally, a series of use cases are described where the architecture has been successfully applied.