“AI-Based Generative Algorithms Applied to the Design of Blended Wing Body Aircraft” es el título del "Mejor Trabajo Fin de Máster 2025” según el Colegio Oficial de Ingenieros Aeronáuticos de España (COIAE), que cada año organiza este certamen para reconocer aquellos proyectos con aplicabilidad en el sector aeronáutico, de carácter innovador, y que mejoran la competitividad de esta industria.
Lo firma Marta Arnabat Martín, titulada del Máster Universitario en Ingeniería Aeronáutica por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Marta eligió este tema para su TFM “por el reto que supone la optimización aerodinámica de aeronaves, un proceso que requiere explorar espacios de diseño muy amplios y cuyo análisis mediante simulaciones CFD es extremadamente costoso. Quería aprovechar los avances recientes en inteligencia artificial para acelerar esa exploración y facilitar la fase de diseño preliminar”, explica.
Su trabajo, tutorizado por los profesores de la ETSI Aeronáutica y del Espacio (ETSIAE) Gonzalo Rubio y Andrés Mateo, presenta un marco de modelado generativo para la síntesis de geometrías de aeronaves Blended Wing Body (BWB) que cumplen con unos objetivos aerodinámicos establecidos. El enfoque integra un modelo generativo basado en difusión (DDPM), cuya red neuronal interna (una MLP optimizada) aprende a quitar ruido y a generar geometrías nuevas teniendo en cuenta los valores de los coeficientes de sustentación, arrastre y momento (CL, CD y CM). “Su desarrollo me ha permitido profundizar en técnicas de machine learning aplicadas al diseño aeronáutico, comprender en detalle cómo se construyen y parametrizan geometrías complejas y aprender a evaluar configuraciones concretas mediante herramientas de validación”, sostiene la titulada de la ETSIAE.
El COIAE ha calificado la temática del TFM como “el maridaje perfecto”, por la unión de la IA generativa y la ingeniería aeronáutica. Como subraya su autora “este enfoque resulta especialmente atractivo para la industria porque permite reducir tiempos y costes en las etapas iniciales del diseño, donde se evalúan miles de configuraciones potenciales. Los modelos generativos pueden actuar como herramientas creativas y de apoyo, ofreciendo soluciones novedosas y facilitando estrategias más eficientes e innovadoras para futuros conceptos de aeronaves”.
Aprendizaje enriquecedor y con proyección laboral
Marta ha realizado su TFM en colaboración con Airbus, en lo que considera “un entorno muy enriquecedor, rodeada de profesionales que el han acompañado, guiado y retado durante el proceso. Un proceso intenso y motivador, viendo cómo se trabaja de verdad en un ambiente ingenieril. Han sido muchas horas de investigación, discusiones técnicas, aprendizaje autónomo y momentos de descubrimiento”.
A ese valioso aprendizaje que le ha permitido enfrentarse a problemas complejos suma ahora el reconocimiento del COIAE a su TFM. “Decidí presentarlo porque conectaba temas que son clave para el futuro de la aeronáutica y pensé que podría aportar una visión diferente que merecía la pena mostrar y compartir más allá del entorno académico. Este premio es una enorme satisfacción personal, un impulso para seguir creciendo y una confirmación de que estoy en un campo que me apasiona. También lo siento como un reconocimiento a todas las personas que han confiado en mí durante este recorrido”, reconoce la premiada.
Actualmente Marta trabaja en Airbus Defence and Space, en el área de Flight Physics como parte del equipo de Technology Integration y es consciente de que el TFM le ha abierto esta puerta profesional. “El TFM ha sido clave. Me ha permitido demostrar iniciativa, capacidad de aprendizaje y ganas de enfrentarme a proyectos complejos. Además de la colaboración directa con Airbus, que ha sido decisiva. Además, mi paso por la UPM y el Máster me han aportado disciplina, constancia y capacidad para trabajar duro. Ese hábito de esfuerzo y organización han marcado la diferencia en mi camino profesional”, concluye.