Optimización Energética con Patrones Geométricos Bioinspirados

El cambio climático, sumado al aumento sostenido del consumo de energía en la edificación, plantea retos críticos para la sostenibilidad arquitectónica, particularmente en climas mediterráneos donde la radiación solar durante el verano resulta especialmente intensa. Este trabajo evalúa la hipótesis de que la biomímesis, combinada con herramientas paramétricas e inteligencia artificial (IA), puede superar las limitaciones del diseño pasivo tradicional al mejorar la eficiencia energética y la respuesta climática de las envolventes. El propósito de esta investigación es verificar dicha hipótesis mediante el estudio de tres configuraciones geométricas bioinspiradas: Delaunay, Voronoi y Metaball. Estos modelos se desarrollaron utilizando principios biomiméticos, simulaciones digitales y algoritmos de IA, aplicados a un prisma arquitectónico representativo situado en la Comunidad de Madrid, con el fin de evaluar su capacidad para reducir la incidencia de la radiación solar durante los meses estivales. Los patrones se generaron en Rhinoceros 8/Grasshopper, mientras que la evaluación climática se llevó a cabo mediante Ladybug Tools 1.5.0 (Radiance/Daysim). Las variantes geométricas se optimizaron mediante el algoritmo genético multiobjetivo NSGA-II, programado en Python 3.10 (DEAP) e integrado vía GhPython. Los objetivos específicos fueron (i) disminuir la radiación solar recibida y (ii) limitar la complejidad material, con el fin de asegurar la viabilidad constructiva de las propuestas. Los resultados indican que este enfoque no solo logra una significativa mitigación de la radiación solar, sino que también ofrece soluciones innovadoras y adaptables que integran funcionalidad, eficiencia energética y estética. Estas estrategias ofrecen un potencial considerable para redefinir el diseño arquitectónico sostenible, sentando las bases para nuevas aplicaciones prácticas que permitan reducir el consumo energético y responder a los retos climáticos contemporáneos. Este estudio subraya el impacto de la convergencia entre biomímesis, tecnología paramétrica e inteligencia artificial, abriendo perspectivas para el desarrollo de modelos arquitectónicos más resilientes y adaptados a las demandas energéticas globales.