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A lo largo de un conjunto diverso de aplicaciones, la investigadora avanza en apoyo de decisiones mediante IA para la salud ambiental y la energía renovable, integra control inteligente con agricultura sostenible y contribuye a la enseñanza y seguridad en sistemas de energía. El trabajo combina aprendizaje automático híbrido (Random Forest, CatBoost, Gradient Boosting y 1D CNN) con interfaces de chatbot en tiempo real para predecir irradiancia solar y emitir alertas personalizadas de salud y entorno, con el objetivo de fortalecer la integración de energía sostenible y la accesibilidad. En agricultura, la investigación evalúa sistemas hidropónicos orgánicos con monitoreo inteligente para optimizar el crecimiento de lechuga romana bajo recirculación diarias variables, conectando variables de proceso con respuestas fisiológicas y demostrando potencial para producción de alimento eficiente en agua y energía frente al cambio climático. En ingeniería eléctrica, los estudios abordan la ruptura eléctrica en aceite en interruptores de media tensión mediante simulación matemática y validación experimental, y examinan configuraciones de malla de puesta a tierra para tensiones de toque y paso según IEEE-80 para aumentar la seguridad. Otras líneas incluyen detección con IA en líneas de producción usando YOLOv8 en hardware empotrado y herramientas didácticas portátiles basadas en PLC para mejorar la formación en ingeniería. En conjunto, el perfil destaca un enfoque metodológico en modelado basado en datos, control sensible a sensores y evaluación de seguridad en energía, ambiente y educación, con impacto demostrable en sostenibilidad, fiabilidad y transferencia de conocimiento.