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Categoría: Lakes

Publicado: 16 Diciembre 2025

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El modelo AERMOD puede generar diversos tipos de resultados para satisfacer las necesidades de los modeladores. Por ejemplo, las tablas de valores máximos (o valores ordenados) son probablemente el formato de resultado más común. Estas tablas contienen concentraciones que no están emparejadas en el tiempo en todo el dominio, sino ordenadas de mayor a menor en cada receptor individual.

Algunas situaciones pueden requerir que el modelador analice la salida de series temporales en lugar de máximos. Para estas tareas, AERMOD puede preparar un archivo de salida llamado Post-Processing File (palabra clave del modelo POSTFILE).

Opciones de archivo de posprocesado en AERMOD View

Cada POSTFILE requiere algunos elementos de entrada:

• Averaging Period: Seleccione el intervalo de tiempo que desea analizar. La salida de cada receptor en cada intervalo de tiempo se guardará en el archivo. En la captura de pantalla anterior, se publicaría la salida en cada intervalo de una hora.
• Source Group ID: Identifique el grupo de origen de interés. Puede crear un archivo POSTFILE para cada combinación de Averaging Period + Source Group ID.
• Formato: Elija entre binario (UNFORM) o texto ASCII (PLOT). Use este último si desea analizar el resultado con software de terceros (por ejemplo, editores de archivos de texto grandes), ya que la opción binaria no será legible.
• File Name: Asigne un nombre de archivo único.

Además de crear manualmente archivos de posprocesamiento con la configuración anterior en la ruta de salida Output Pathway, AERMOD View también utiliza la salida POSTFILE de otras maneras. En la configuración de Lakes Tools>/b> en la ruta de salida Output Pathway, encontrará las funciones de Percentil/Rolling Average and Plume Animation.

Opciones de archivo de animación de penacho en AERMOD View

La opción Plume Animation crea un archivo POSTFILE con un promedio de 1 hora para cada grupo de fuentes seleccionado, que la aplicación utiliza posteriormente para mostrar los gráficos de contorno de concentración en cada intervalo de tiempo. Los usuarios pueden animarlos y grabarlos mediante el menú Multimedia.

Un aspecto importante a tener en cuenta sobre los archivos POSTFILE es que pueden tener un tamaño prohibitivo. Debe asegurarse de tener suficiente espacio en disco antes de iniciar la ejecución del modelo para evitar fallos.

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Categoría: BIOVIA

Publicado: 16 Diciembre 2025

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• BIOVIA
• BIOVIA turbomole

«La luz, buscando la luz, la luz de la luz engaña», dice un bufón en Trabajos de amor perdidos de Shakespeare.

Esta reflexión poética captura una paradoja inherente a la propia luz. La luz es un fenómeno cotidiano, pero su generación y absorción a nivel molecular siguen siendo objeto de intensa investigación científica.

OLEDs: ¿qué los hace brillar?

Los diodos orgánicos emisores de luz (OLED, por sus siglas en inglés) han transformado las pantallas y las tecnologías de iluminación modernas. Alimentan smartphones, televisores, portátiles, cascos de realidad virtual y aumentada, automóviles, dispositivos médicos e iluminación ambiental. Sus ventajas son bien conocidas: colores vivos, diseños ultrafinos, flexibilidad, alto contraste, tiempos de respuesta rápidos y amplios ángulos de visión.

Un OLED es una pila formada por varias capas de materiales orgánicos, cada una con una función específica. En la Figura 1 se muestra un esquema representativo. En el núcleo se encuentra la capa emisora, donde se genera la luz. Esta capa suele situarse entre una capa de transporte de electrones (ETL) y una capa de transporte de huecos (HTL), todas ellas dispuestas entre un cátodo cargado negativamente y un ánodo cargado positivamente.

Cuando se aplica un voltaje, se inyectan electrones desde el cátodo, mientras que en el ánodo se generan huecos (portadores de carga positiva). Estos portadores se desplazan a través de sus respectivas capas de transporte hasta la capa emisora, donde se encuentran y se recombinan para formar estados excitados llamados excitones. Cuando los excitones regresan a su estado fundamental, liberan energía en forma de luz. El color de la luz emitida está determinado por la estructura electrónica de las moléculas emisoras, por lo que un diseño químico preciso es fundamental para el rendimiento de los OLED.

A pesar de sus ventajas, los OLED siguen enfrentándose a varios desafíos. Los principales son la vida útil y la estabilidad, ya que los materiales están expuestos a la luz, la humedad, un voltaje constante y un flujo continuo de carga, lo que puede provocar reacciones de degradación. La mejora de los materiales emisores y de transporte, así como la optimización de la arquitectura de los dispositivos, son líneas de investigación clave para el desarrollo de nuevas pilas OLED.

Para desarrollar emisores estables y eficientes, es crucial comprender cómo se emite la luz. Existen distintos procesos, como la fluorescencia y la fosforescencia. Aunque los OLED fosforescentes pueden alcanzar casi el 100 % de eficiencia cuántica interna, los materiales fluorescentes todavía presentan eficiencias más bajas, lo que se traduce en un mayor consumo energético. Sin embargo, esta alta eficiencia tiene un coste: la dependencia de metales pesados raros plantea problemas de coste y sostenibilidad. Por ello, se están investigando alternativas como la fluorescencia retardada activada térmicamente (TADF) y emisores híbridos orgánico-inorgánicos.

Otros materiales de la pila OLED —como las capas de transporte de electrones y huecos o las capas de bloqueo— también pueden optimizarse mediante una mejor comprensión de los procesos de transporte y del ajuste de los niveles energéticos.

Química cuántica: ¿podemos entender los procesos moleculares?

En la búsqueda de mejores materiales, la combinación de experimentos con métodos computacionales ofrece importantes ventajas. La predicción de propiedades ópticas y electrónicas ayuda a seleccionar los candidatos más prometedores antes de su síntesis y caracterización experimental. De este modo, es posible explorar grandes espacios químicos virtuales, acelerando el desarrollo y reduciendo costes.

Los métodos computacionales permiten acceder a detalles estructurales y electrónicos que los experimentos rara vez pueden revelar por sí solos. La química cuántica, una rama de la química computacional basada en los principios de la mecánica cuántica, desempeña un papel especialmente relevante en la investigación de OLED. Otros enfoques, como los mecanísticos o quimioinformáticos, carecen de información directa sobre la estructura electrónica molecular.


Para muchos estudiantes de química, la química cuántica se percibe como algo entre difícil e innecesario —o ambas cosas a la vez—. Sin embargo, en el contexto de los OLED, su aplicación resulta esencial, ya que permite comprender mecanismos fundamentales ab initio, es decir, con mínimas suposiciones empíricas.

El transporte de carga y la emisión de luz son el núcleo de la funcionalidad OLED, y ambos requieren una descripción matemática rigurosa del comportamiento electrónico. Esta descripción viene dada por la ecuación de Schrödinger. Su resolución mediante métodos de química cuántica permite obtener niveles de energía internos y derivar diversas propiedades. Estos niveles determinan, por ejemplo, la posición de los orbitales moleculares responsables del transporte de carga y las diferencias energéticas implicadas en los procesos de excitación.

Para el transporte de carga, resultan especialmente relevantes los orbitales frontera: el orbital molecular más ocupado (HOMO) y el orbital molecular desocupado de menor energía (LUMO), como se muestra en la Figura 3. La extracción de un electrón del HOMO genera un hueco, mientras que la inyección de un electrón en el LUMO produce un portador de carga negativa. La emisión de luz ocurre cuando un electrón se relaja desde un estado excitado al estado fundamental, liberando energía en forma de fotón (véase la Figura 2).

Aunque los detalles de la química cuántica son complejos, su aplicación resulta claramente útil para problemas del mundo real [1].

TURBOMOLE: ¿cómo realizar los cálculos de forma eficiente?

La química cuántica no solo intimida por su formalismo matemático, sino también por la gran variedad de métodos disponibles y la abundancia de opciones técnicas. Las soluciones democratizadas ayudan a los usuarios a orientarse en esta “jungla” metodológica. Existen numerosos programas, tanto gratuitos como comerciales, que difieren en los métodos que ofrecen, su eficiencia computacional, facilidad de uso, estabilidad y áreas de especialización. BIOVIA ofrece el paquete de software altamente optimizado TURBOMOLE para cálculos de química cuántica [1].


Desde sus orígenes como un conjunto de herramientas de línea de comandos en Unix, TURBOMOLE se ha ido democratizando progresivamente. La interfaz gráfica TmoleX, disponible gratuitamente, facilita la preparación de cálculos, la gestión de trabajos y la visualización de resultados [2]. Además, mediante su integración en Pipeline Pilot [3], TURBOMOLE puede incorporarse a flujos de trabajo científicos más amplios. La plataforma 3DEXPERIENCE hace accesible el valor de la química cuántica incluso para usuarios no expertos.

Con el paso de los años, el paquete ha incorporado numerosas funcionalidades. Según la lista de software de química cuántica de Wikipedia, TURBOMOLE es actualmente uno de los paquetes con mayor número de capacidades implementadas (véase la Figura 5), muchas de ellas especialmente relevantes para la investigación en OLED.


El método de referencia para estudiar estados electrónicos excitados es la teoría del funcional de la densidad dependiente del tiempo (TD-DFT). Para cálculos más rápidos de absorción UV-Vis, TURBOMOLE ofrece el enfoque semiempírico TDDFT-RI-S. Para predicciones de mayor precisión, el software incluye implementaciones de la aproximación GW y la ecuación de Bethe–Salpeter (GW/BSE), el método CC2 (agrupaciones acopladas simples y dobles) y el método ADC(2) de segundo orden.

Mientras que GW/BSE se aplica como postprocesamiento de cálculos DFT, CC2 y ADC(2) son métodos independientes de DFT. Ambos mejoran significativamente la descripción de estados de transferencia de carga y tripletes. Una visión general de estos métodos y sus aplicaciones se resume en la Tabla 1.


Para capturar toda la complejidad de los procesos fotoquímicos, suele ser necesaria una combinación de métodos cuánticos, que incluya:

• Mecánica cuántica tanto para el estado fundamental como para los estados electrónicamente excitados
• Energías precisas del estado fundamental y de los estados excitados singlete y triplete
• Relajación geométrica de los estados excitados, ya que las estructuras moleculares pueden cambiar de forma significativa tras la excitación
• Frecuencias vibracionales de estados fundamentales y excitados, esenciales para espectros y dinámica
• Efectos de solvatación, dado que el entorno influye notablemente en las rutas de excitación y relajación
• Efectos de acoplamiento espín-órbita, clave para mejorar la eficiencia mediante la formación de excitones triplete en emisores de luz

Para estudios más especializados, TURBOMOLE también ofrece capacidades avanzadas como teoría de respuesta cuadrática, espectroscopía resuelta vibracionalmente, estudio de vías de desactivación no radiativa y simulaciones de dinámica no adiabática. Esto permite seleccionar el método adecuado para cada problema fotoquímico, desde cribados rápidos hasta simulaciones altamente precisas de procesos moleculares inducidos por la luz.

Conclusión

La investigación en OLED se sitúa en la intersección del diseño molecular, la ciencia de materiales y la química cuántica. Herramientas como BIOVIA TURBOMOLE, un potente paquete de química cuántica de BIOVIA, Dassault Systèmes, permiten a los científicos explorar esta frontera con rapidez y precisión, trasladando pantallas más brillantes y eficientes desde la teoría hasta nuestra vida cotidiana.

A medida que aumenta la potencia computacional y los métodos se vuelven más accesibles, la química cuántica desempeñará un papel cada vez más decisivo —y más democrático— en la aceleración de la investigación en materiales. Con esta base establecida, el siguiente acto está listo para brillar aún más.

Agradecimientos especiales a Uwe Huniar por las conversaciones esclarecedoras y por proporcionar las imágenes que ayudaron a dar vida a los conceptos técnicos de este artículo.

Referencias

[1] Sree Ganesh Balasubramani, Guo P. Chen, Sonia Coriani, Michael Diedenhofen, Marius S. Frank, Yannick J. Franzke, Filipp Furche, Robin Grotjahn, Michael E. Harding, Christof Hättig, Arnim Hellweg, Benjamin Helmich-Paris, Christof Holzer, Uwe Huniar, Martin Kaupp, Alireza Marefat Khah, Sarah Karbalaei Khani, Thomas Müller, Fabian Mack, Brian D. Nguyen, Shane M. Parker, Eva Perlt, Dmitrij Rappoport, Kevin Reiter, Saswata Roy, Matthias Rückert, Gunnar Schmitz, Marek Sierka, Enrico Tapavicza, David P. Tew, Christoph van Wüllen, Vamsee K. Voora, Florian Weigend, Artur Wodyński, Jason M. Yu (2020). TURBOMOLE: Suite modular de programas para simulaciones cuánticas y de materia condensada ab initio. Journal of Chemical Physics; 152 (18), 184107.

[2] Claudia Steffen, Klaus Thomas, Uwe Huniar, Arnim Hellweg, Olvier Rubner, Alexander Schroer. (2010). TmoleX: una interfaz gráfica de usuario para TURBOMOLE. Revista de Química Computacional, 31(16), 2967-2970.

[3] Pipeline Pilot.

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Categoría: Signals ChemDraw

Publicado: 12 Diciembre 2025

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• ChemDraw
• Revvity Signals Software
• Signals ChemDraw

Os traemos las novedades de ChemDraw 25.5, una actualización que llega con mejoras pensadas para pulir aún más el trabajo diario. Pero antes de entrar en materia, merece la pena echar un vistazo rápido a las funcionalidades que incorporó la versión 25 el pasado mes de junio, y que sentaron las bases de esta evolución.

Chemdraw 25.0

Mejoras avanzadas en biopolímeros (HELM)

Se han realizado mejoras significativas en la forma en que ChemDraw renderiza secuencias biopoliméricas complejas para proporcionar una representación clara y concisa de las secuencias complejas. Estas mejoras incluyen actualizaciones en la visualización y enrutamiento de enlaces cruzados entre secuencias, así como visualizaciones estructurales limpias para todos los monómeros que pueden expandirse dentro de una secuencia.

Los enlaces cruzados entre secuencias de biopolímeros también están ahora curvados, reemplazando el diseño anterior de esquinas afiladas. Este cambio mejora significativamente la claridad visual de estructuras complejas, permitiendo a los usuarios distinguir fácilmente entre enlaces cruzados y enlaces químicos entre monómeros.


Ahora existen opciones mejoradas para el dibujo y la exhibición de biopolímeros en ChemDraw. Además de poder establecer el número de residuos por línea para biopolímeros, ahora hay una nueva función disponible en la configuración del documento de biopolímeros que permite a los usuarios desactivar por completo el envolvimiento de líneas de secuencias. Cuando esta configuración está desactivada, los biopolímeros se dibujarán en una línea única y continua sin ningún envolvimiento. Por último, la opción de residuos por bloque ha sido eliminada de la configuración de pantalla de biopolímeros.



Los químicos pueden ahora trazar manualmente enlaces de hidrógeno entre cadenas complementarias de ADN/ARN que se generan en ChemDraw que contienen bases nitrogenadas no naturales. La herramienta de enlace de hidrógeno puede seleccionarse y utilizarse para colocar los enlaces de hidrógeno apropiados según el emparejamiento de bases Watson-Crick del análogo natural de bases nitrogenadas.


Los SMILES mapeados por atom ahora se soportan en ChemDraw al insertar cadenas de HELM o pegarlas al lienzo. Además, al generar una cadena HELM para una secuencia que incluye un monómero desconocido o en línea, la cadena HELM resultante usará ahora SMILES mapeados por átomos. Esto reemplaza el formato extendido SMILES que se usaba anteriormente.


En ChemDraw se soportan anotaciones en línea de monómeros y polímeros, así como anotaciones sense/antisense y designaciones 5'/3', que aparecen cuando están presentes en un cdxml o forman parte de una cadena HELM pegada. También persisten ahora en archivos MOL en SGROUPS.

Inteligencia química mejorada

Los estereocentros de alenos y atropisomeros ahora están etiquetados con M y P (en lugar de los antiguos R y S).


ChemDraw ahora trata los enlaces de coordinación y dativos de forma idéntica, asegurando cálculos de valencia consistentes y percepción estereoquímica para estos tipos de enlaces químicamente equivalentes. Además, los enlaces de coordinación y dativo coinciden entre sí en las búsquedas, pero no coinciden con los enlaces simples.

La gestión de la opción DISPLAY en los archivos MOL ha cambiado, de la siguiente manera:

• El valor de DISP se establece en COORD por defecto si no está presente en el archivo MOL
• El DISP siempre está configurado en COORD para enlaces de coordinación

Instalación y mejoras del sistema

La instalación de ChemDraw se ha simplificado con esta versión, combinando todas las opciones de usuario/usuario actual y mejorando el comportamiento de los instaladores. Esta actualización simplifica el proceso de instalación al fusionar las opciones de usuario y mejorar el comportamiento general del instalador, haciéndolo más fácil de usar y eficiente.

ChemDraw ya está disponible para Macs ARM e Intel. El tipo de instalación se selecciona en tiempo de ejecución dependiendo de la arquitectura de la máquina.

Ahora hay dos instaladores separados disponibles: uno para ChemDraw y otro para aplicaciones ChemDraw. El instalador de aplicaciones de ChemDraw incluye ChemDraw para Excel, Chem3D, ChemFinder, ChemScript y ChemFinder para Office.

ChemDraw 25.5

Las mejoras de la versión 25.5 se centran en cálculos de propiedades, manejo de HELM y soporte extendido de Python para ChemScript. Por último, también se han corregido un pequeño número de errores.

Cálculo de propiedades

Los cálculos de LogP y Refractividad Molar (RM) ahora se basan en RDKit, ofreciendo resultados más precisos y consistentes en la ventana de Propiedades Químicas.

Los cálculos de propiedades también se han optimizado para mayor eficiencia: al editar estructuras grandes con la ventana de Propiedades Químicas abierta, ahora se ponen actualizaciones en cola para minimizar el retardo y garantizar una experiencia de edición más fluida.

Mejoras en HELM

La limpieza de biopolímeros ha sido significativa. Las secuencias añadidas a los hilos complementarios ahora están correctamente dispuestas y las secuencias colgantes se ordenan para mayor claridad.



Los fosfatos delanteros y posteriores, cuando se omiten de una secuencia, se emparejan con fosfatos naturales en la cadena complementaria.

El comportamiento de selección de secuencias también ha mejorado: las acciones de doble y triple clic ahora proporcionan una selección intuitiva de monómeros, secuencias y grupos.



Finalmente, la opción del menú Editar > Copiar como HELM (Analógico Natural) ha sido renombrada a Editar > Copiar como FASTA para mayor claridad.

Soporte en Python

ChemScript ahora soporta Python las versiones 3.13.x, 3.10.x y 3.9.x, lo que ofrece a los desarrolladores mayor flexibilidad para la integración y la automatización.

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Categoría: Comsol

Publicado: 09 Diciembre 2025

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• COMSOL Multiphysics
• mecánica estructural
• electromagnetismo
• transferencia de calor
• descarga eléctrica
• transporte de partículas

COMSOL ha publicado recientemente el artículo “High-Voltage Switch Innovation for Electric Power System”, del que hacemos aquí un breve resumen. Pueden leer el artículo completo (en inglés) en la dirección de la referencia.

La compañía Pinggao Group Co., Ltd, un fabricante líder de equipos eléctricos de alta y ultra-alta tensión en China, utiliza COMSOL Multiphysics^® como herramienta clave para diseñar, optimizar y supervisar componentes críticos de los sistemas eléctricos, especialmente interruptores de alta tensión (high-voltage switches) [1]. Estos dispositivos son esenciales para la operación segura de redes eléctricas modernas, pues deben soportar tensiones de hasta 1100 kV, corrientes de corte superiores a 100 kA, y fenómenos físicos extremos como arcos eléctricos de 100 MW. La Figura 1 muestra un interruptor de alta tensión.

Figura 1. Interruptor de alta tensión.

Uno de los principales problemas en el funcionamiento de interruptores de alta tensión es el fallo del aislamiento, causado por la acumulación de cargas en gases y aisladores bajo campos eléctricos DC, y la presencia y movimiento de partículas metálicas generadas por desgaste y una operación prolongada. Este aspecto afecta de forma significativa a la seguridad y estabilidad de la operación de los interruptores de alta tensión.

Optimización del diseño del aislamiento mediante simulación multifísica

Diferentes equipos dentro de la empresa exploran en profundidad los factores que afectan al rendimiento de los interruptores de alta tensión. Las metodologías tradicionales de diseño basadas en ensayos experimentales son extremadamente costosas (del orden de 1,4 millones de dólares), lentas y con mediciones poco fiables. Frente a estas limitaciones, Pinggao Group ha adoptado la simulación multifísica como eje central de su I+D, lo que permite optimizar sus diseños y predecir el estado operativo de sus equipos.

Con COMSOL Multiphysics®, Pinggao Group evalúa el acoplamiento multifísico entre:

• Electroganetismo
• Transferencia de calor
• Mecánica estructural
• Fenómenos de descarga eléctrica y tranporte de partículas

Gracias a estos estudios, identifican:

• Regiones de alta concentración de campo eléctrico. La Figura 2, muestra la distribución del campo eléctrico bajo diferencia de potencial DC en un aislador de disco.
• Puntos débiles del aislamiento.
• Criterios de diseño adecuados para condiciones DC.
• Trayectorias y fuerzas sobre partículas metálicas (electrostáticas, peso, resistencia del gas, etc.).

Figura 2. Distribución del campo eléctrico bajo corriente DC.

Las simulaciones numéricas llevadas a cabo en COMSOL Multiphysics^® han sido claves para que la empresa haya logrado el desarrollo del primer wall bushing de 1100 kV con aislamiento SF₆, operativo durante 5 años sin fallos. También, han conseguido un diseño optimizado de trampas de partículas metálicas, ya aplicadas en líneas de transmisión aisladas por gas (GIL).

Creación de aplicaciones (Apps) con COMSOL Multiphysics®

COMSOL Multiphysics^® permite simular con precisión problemas complejos. No obstante, la creación de modelos requiere un conocimiento profundo. Para democratizar el uso de la simulación dentro de la organización, Pinggao Group ha desarrollado más de 50 aplicaciones de simulación utilizando el Application Builder de COMSOL Multiphysics^®. Las aplicaciones se compilaron en archivos ejecutables independientes mediante COMSOL Compiler™, lo que permite que diferentes equipos ejecuten las aplicaciones de manera autónoma. Las aplicaciones personalizadas son sencillas, fáciles de usar y permiten a los usuarios verificar rápidamente la viabilidad de un nuevo diseño ingresando un pequeño número de parámetros y obteniendo los resultados de la simulación.

Una de las aplicaciones destacadas que han sido creadas por el Grupo Pinggao se utiliza para calcular el cambio de temperatura que ocurre en el conductor colector (busbar) de un interruptor de alta tensión debido al calentamiento electromagnético. La Figura 3 muestra una captura de pantalla de una de las aplicaciones desarrolladas y que tiene las siguientes entradas y salidas:

• Entradas: geometría, materiales, condiciones de operación
• Salidas: densidad de flujo magnético, densidad de corriente, distribución de temperatura y velocidad de aire

Figura 3. Aplicación desarrollada por Pinggao Group en COMSOL Multiphysics® para estudiar el calentamiento electromagnético del conductor colector (busbar) de un interruptor de alta tensión.

Este enfoque de trabajo tiene las siguientes ventajas principales:

• Reduce drásticamente la carga de trabajo del equipo de simulación.
• Acelera la validación de diseños.
• Permite que personal no experto utilice simulación de alta fidelidad.
• Las apps se han descargado miles de veces en diferentes departamentos.

Pinggao Group continuará usando COMSOL Multiphysics^® para mejorar el desarrollo de interruptores de alta tensión y explorar nuevas aplicaciones en energías renovables, destacando el valor de la simulación en sus procesos.

Referencias

[1] Renji Hao, COMSOL User Story Gallery (2025). https://www.comsol.com/story/high-voltage-switch-innovation-for-electric-power-systems-144251

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Categoría: Minitab

Publicado: 02 Diciembre 2025

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• Minitab
• Minitab Solution Center
• Minitab IA

Por Jen Roan.

Impulsando decisiones basadas en datos durante más de 50 años

Durante más de cinco décadas, organizaciones de todo el mundo han confiado en Minitab para transformar datos en información confiable y práctica. Ahora, damos el siguiente paso en nuestra misión: hacer que el análisis sea aún más intuitivo y eficaz.

Estamos orgullosos de anunciar el lanzamiento de herramientas impulsadas por IA perfectamente integradas en el conjunto de software analítico de Minitab, incluido Minitab Solution Center, Minitab Data Center y Minitab Dashboards.

Estas innovaciones se basan en las recientes mejoras de IA incorporadas a la versión en la nube de Minitab Statistical Software y Minitab Brainstorm. Estas actualizaciones incorporan los últimos avances en IA generativa y predictiva directamente a las herramientas de análisis que los profesionales utilizan a diario, lo que les permite mejorar la calidad y alcanzar la excelencia operativa.

Herramientas de IA en las que puede confiar

A diferencia de la mayoría de las soluciones de IA, la IA de Minitab está diseñada específicamente para el análisis empresarial. Ya sea que esté mejorando la calidad de sus productos, optimizando sus procesos de fabricación o identificando tendencias operativas clave, la guía de IA de Minitab se integra directamente en los flujos de trabajo que ya utiliza.

Basada en décadas de innovación en modelos estadísticos y predictivos, la IA de Minitab garantiza que cada recomendación sea precisa, transparente y reproducible, lo que ayuda a los equipos a tomar decisiones confiables respaldadas por ciencia de datos comprobada.

Análisis más inteligentes, rápidos e intuitivos

En Minitab, nuestro objetivo siempre ha sido simple: hacer que el análisis experto sea accesible para todos. Con las nuevas mejoras de IA, los usuarios ahora pueden preparar, analizar y visualizar datos más rápido que nunca.

Estas características están incluidas en el Centro de soluciones de Minitab, que incluye acceso a Minitab Data Center, Dashboards, Brainstorm y la versión basada en la nube de Minitab Statistical Software.

Explore las últimas integraciones de IA de Minitab

Nuestro último conjunto de herramientas de IA combina inteligencia predictiva y generativa para ayudar a los usuarios en cada etapa de su proceso analítico. A continuación, un vistazo a nuestras herramientas de IA más recientes:

• Centro de Datos de Minitab: Optimice la preparación de datos: Simplifique la entrada y la limpieza de datos con indicaciones en lenguaje natural. En lugar de navegar por menús complejos o definir manualmente los pasos de preparación de datos, ahora puede describir lo que desea y la IA de Minitab se encargará del resto.
• Paneles de control de Minitab: Cree información visual al instante: Convierta datos sin procesar en historias visuales con la creación de paneles de control asistida por IA. Para los usuarios que se enfrentan al reto de la "página en blanco", la IA de Minitab puede generar automáticamente paneles de control basados ​​en las mejores prácticas estadísticas, revelando información al instante.
• Software estadístico Minitab: Simplifique resultados complejos: Interprete sus resultados al instante con resúmenes en lenguaje natural generados por IA. Estas explicaciones concisas facilitan la comprensión y el intercambio de hallazgos estadísticos complejos entre equipos.
• Minitab Brainstorm: Acelere la generación de ideas: Agilice la generación de ideas y la gestión de proyectos con Generación rápida y funciones de diálogo de IA personalizadas. Con un solo clic o una guía, puede crear diagramas, mapas y otros elementos visuales a la medida de sus necesidades.

Creado para los negocios. Respaldado por la ciencia.

Estas cuatro nuevas herramientas basadas en IA marcan solo el comienzo de la innovación continua de Minitab en IA. A medida que mejoramos nuestra plataforma, nuestra misión sigue siendo clara: ayudarle a analizar con confianza y lograr resultados empresariales significativos.

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Categoría: Comsol

Publicado: 01 Diciembre 2025

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• COMSOL Multiphysics
• transferencia de calor
• COMSOL Heat Transfer
• estructuras delgadas

Cuando modelizamos transferencia de calor en estructuras delgadas en COMSOL Multiphysics^®, el software ofrece tres enfoques: Thermally Thin, Thermally Thick y General. La clave es elegir el que mejor represente cómo conduce y almacena la energía térmica esa lámina, membrana o pared ligera que estamos simulando. La característica de cada una de estas aproximaciones es la siguiente:

• Thermally Thin Approximation: No se consideran gradiente de temperatura a través del espesor. COMSOL Multiphysics^® asume que la temperatura es prácticamente uniforme en la dirección normal a la superficie. Es ideal para capas muy delgadas (barnices, películas, recubrimientos metálicos) donde el espesor es insignificante frente a la longitud de conducción. Simplifica mucho el cálculo porque se reduce a una ecuación en 2D, pero a costa de perder detalle si realmente existe un gradiente térmico a través del espesor.
• Thermally Thick Approximation: En este caso, COMSOL Multiphysics^® permite que la temperatura varíe a través del espesor, pero mantiene el tratamiento de la capa como una interfaz. Es útil cuando la estructura es delgada en términos geométricos, pero térmicamente no lo es. Por ejemplo, una pared de fibra con cierta resistencia térmica o un composite multicapa en el que sí importa cómo se distribuye el calor verticalmente. Obtienes más fidelidad sin tener que mallar la geometría completa.
• General Model: Esta opción te deja toda la libertad. No se asumen simplificaciones y el modelo se construye con las ecuaciones completas a través del espesor. Es la opción adecuada cuando la capa delgada deja de ser “tan delgada” en términos térmicos, o si necesitas capturar fenómenos más complejos.

En la Figura 1 se muestra un ejemplo sencillo, basado en un bloque de 1x1x0.2 m de ladrillo, en el que se aplica la condición de contorno “Thin layer” en la cara superior, que se considera una estructura delgada de plástico acrílico. La Figura 2 muestra la evolución de la temperatura a lo largo del espesor, considerando las aproximaciones de “Thermally Thin” y “Thermally Thick”. Estos resultados pretenden ilustrar lo expuesto anteriormente en cuanto a las características de ambas aproximaciones: mientras que la temperatura a lo largo del espesor se mantiene constante cuando se utiliza la aproximación de “Thermally Thin”, la aproximación de “Thermally Thick” introduce una cierta variación de temperatura a lo largo del mismo.

Figura 1. Modelo 3D sencillo creado en COMSOL Multiphysics^® para evaluar la diferencia de resultados entre la aproximación thermally thin y thermally thick. Se destaca la superficie en la que se aplica la condición de contorno “Thin Layer”.

Figura 2. Evolución de la temperatura a lo largo del espesor de una superficie delgada, considerando las aproximaciones de Thermally Thin y Thermally Thick como modelo de capa en COMSOL Multiphysics^®.

Referencias

COMSOL Docs. https://doc.comsol.com/6.4/docserver/#!/com.comsol.help.heat/heat_ug_ht_features.09.103.html