🧠 Predicción de la resistencia del concreto con IA y Python – Introducción al análisis de datos reales
- José Alfonso Ortiz González
- 15 jul
- 2 Min. de lectura
Actualizado: 16 jul
🏗️ ¿Por qué usar Inteligencia Artificial en Ingeniería Civil?
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser únicamente cosa de la informática. Herramientas como Python, el análisis de datos o el aprendizaje automático se encuentran hoy al alcance de los ingenieros civiles para mejorar procesos, automatizar cálculos o predecir en función de datos reales.
En este curso gratis te enseñaré a usar IA para predecir la resistencia del concreto a partir de su dosificación, programando en Python y con un conjunto de datos reales que está ampliamente reconocido por la comunidad científica.
Imagina que tienes muchos registros de mezclas de concreto; sus proporciones de cemento, agua, agregados, aditivos, y el tiempo de curado. Con ellos, ¿podrías predecir qué resistencia tendrá una mezcla nueva?
📊 ¿Qué vamos a hacer?
La respuesta es sí, y para ello utilizaremos:
📁 Un dataset real con más de 1000 muestras
🐍 Python como lenguaje de programación
🧮 Librerías como pandas para el análisis de datos
🤖 Algoritmos de IA que aprenderán con los datos haciendo predicciones.
📁 El dataset: concreto y resistencia
Usaremos un dataset muy conocido: el Concrete Compressive Strength Dataset, disponible públicamente en el repositorio de la Universidad de California, Irvine (UCI).
Este conjunto de datos contiene:
Variable | Descripción |
Cement (kg/m³) | Contenido de cemento |
Slag | Escoria |
Fly Ash | Ceniza volante |
Water | Agua |
Superplasticizer | Aditivo (superplastificante) |
Coarse Aggregate | Agregado grueso |
Fine Aggregate | Agregado fino |
Age (días) | Tiempo de curado |
Strength (MPa) | Resistencia del concreto (MPa) |
🔍 Exploración inicial con Python
Una vez que descargues el dataset (o lo cargues desde la URL con Python), puedes explorar las primeras filas con este pequeño código:
import pandas as pd
url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/concrete/compressive/Concrete_Data.xls'
df = pd.read_excel(url)
# Ver las primeras filas
print(df.head())
# Ver tipos de datos y nulos
print(df.info())🤔 ¿Qué utilidad tiene el análisis hecho?
La base de datos nos permite:
Saber que componentes influyen más sobre la resistencia
Ver la correlación entre las distintas variables
Poder entrenar modelos que sean capaces de predecir su resistencia según una nueva dosificación
El análisis del.. es útil en laboratorios, en diseño de mezclas, en presupuestos y control de calidad.
📺 ¿Dónde ver la clase gratuita?
Ya puedes ver la Clase 1 en video aquí:
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