A un archivo de texto de distancia: automatización de Section Cuts en SAP2000 con IA

IA: "Programas informáticos capaces de realizar tareas cognitivas normalmente asociadas a la inteligencia humana."

Todo ingeniero estructural que trabaja con el software de CSI conoce bien esta rutina. Para comprobar los cortantes por planta, la distribución de esfuerzos en los muros o simplemente confirmar el equilibrio de las cargas gravitatorias, es necesario crear Section Cuts: uno por debajo y otro por encima de cada planta, tanto para pilares como para muros. Cada uno requiere su propio grupo con los elementos correctos y, sobre todo, únicamente los nudos situados a un lado del corte. En un edificio de 10 plantas, esto supone decenas de grupos y cortes definidos clic a clic. Es un proceso repetitivo, lento, y en el que un solo nudo mal asignado puede invalidar silenciosamente el sumatorio de esfuerzos. La complicación aumenta cuando un muro o pilar atraviesa un nivel sin un nudo a esa cota, haciendo imposible definir el corte correctamente hasta no dividir el elemento en ese punto.

Es exactamente el tipo de tarea que los ingenieros tienden a posponer: lo bastante compleja como para que su automatización mediante la API parezca un proyecto de programación laborioso, pero lo bastante repetitiva como para resultar tediosa en cada modelo. Sin embargo, nosotros la automatizamos en una tarde, sin escribir una sola línea de código. Este artículo explica cómo lo hicimos y por qué este mismo enfoque es aplicable a mucho más que a los Section Cuts.

La clave: los modelos de CSI son archivos de texto

El factor decisivo radica en una decisión estructural que CSI tomó hace tiempo: cualquier modelo de SAP2000 puede exportarse íntegramente a un archivo de texto plano (.s2k) y reconstruirse por completo a partir de él (en ETABS, el equivalente es el formato .e2k). Nudos, barras, elementos shell, grupos, casos de carga y Section Cuts están registrados bajo la forma de tablas perfectamente legibles. Mediante la opción Archivo > Exportar, el modelo completo se convierte en un documento que cualquier editor de texto puede abrir.

Esto resulta fundamental en la era de la inteligencia artificial. Los modelos de lenguaje actuales son extraordinariamente eficaces a la hora de interpretar, comprender y generar texto estructurado. Aunque no pueden interactuar directamente con la interfaz ni hacer clic en cuadros de diálogo, y el uso de la API de CSI (OAPI) exige conocimientos avanzados de programación, la introducción de un archivo .s2k en una IA cambia por completo el paradigma: la automatización pasa a ser un problema de procesamiento de texto, la especialidad por excelencia de la IA.

La conversación que se convirtió en una herramienta

En lugar de programar, le explicamos el problema de ingeniería a la IA en lenguaje natural y fuimos refinando la solución de forma iterativa, exactamente igual que en un diálogo entre colegas.

PROMPT 1: EL DESAFÍO

PROMPT 2: LA CORRECCIÓN DECISIVA

 

PROMPT 3: SUBIENDO EL LISTÓN

 

PROMPT 4: CERRANDO EL CICLO

Nótese el contenido de estos prompts: se trata de criterio técnico de ingeniería, no de código. Definen qué requiere un Section Cut válido, qué nudos pertenecen al grupo y por qué un muro debe dividirse al nivel del forjado. La IA aportó la implementación; cada ajuste fue simplemente una frase explicativa, sin necesidad de sesiones de depuración (debugging).

El ingeniero aporta el criterio: las reglas del Section Cut y los puntos de división de los elementos. La IA genera el código. El archivo de texto sirve de puente entre ambos.

El resultado

El resultado es un conjunto liviano de herramientas sin dependencias externas. Su pieza central es un único archivo HTML que funciona en cualquier navegador y en cualquier equipo, sin necesidad de instalación: se selecciona el archivo .s2k exportado, se revisa la clasificación automática en una vista en planta 2D (pilares en rojo, muros en azul) y, con un solo clic, se genera el nuevo archivo del modelo. Una versión en Python del mismo algoritmo permite el procesamiento por lotes.

Estructuralmente, el archivo generado se limita a añadir las tablas soportadas por el formato .s2k, organizadas de forma clara para permitir auditar cada línea:

TABLE: "SECTION CUTS 1 - GENERAL"
CutName=PIL_P1_inf DefinedBy=Group Group=SC_PIL_P1_inf ResultType=Analysis
CutName=PIL_P1_sup DefinedBy=Group Group=SC_PIL_P1_sup ResultType=Analysis
CutName=PAR_P1_inf DefinedBy=Group Group=SC_PAR_P1_inf ResultType=Analysis
CutName=PAR_P1_sup DefinedBy=Group Group=SC_PAR_P1_sup ResultType=Analysis

Tras importar el archivo y ejecutar el análisis, los esfuerzos de los Section Cuts aparecen inmediatamente en las tablas de resultados (PIL_Pi_inf/sup para pilares y PAR_Pi_inf/sup para muros, en todas las plantas). La validación se confirma por la propia física del modelo: las fuerzas verticales de los cortes en la base coinciden exactamente con las reacciones totales de apoyo. Un proceso que antes requería horas de trabajo manual pasa a llevar escasos segundos de forma totalmente reproducible.

La conclusión principal es clara: el mayor obstáculo para la automatización nunca fue la tecnología, sino la idea de que automatizar exige saber programar. Con los archivos de texto abiertos de CSI y las capacidades de la IA, esa barrera ha desaparecido. Elige la tarea repetitiva más tediosa de tu día a día, exporta tu modelo a .s2k e inicia la conversación. Estás, literalmente, a un archivo de texto de distancia.

Anexos

AutoSectionCuts.zip