Investigaciones recientes:
A lo largo de dominios aplicados, el autor impulsa la toma de decisiones basada en datos, la medición y los sistemas inteligentes mediante la integración de modelado estadístico, aprendizaje automático y análisis guiado por IA para mejorar el control de calidad, la similitud entre documentos, la ciberseguridad, la gobernanza energética, la psicología del tráfico y la vigilancia en salud pública. En manufactura, los modelos predictivos para viscosidad de pintura combinan regresión polinómica, ANOVA, transformaciones Box-Cox y selección de meta-modelos con aprendizaje supervisado (Random Forest destacado como superior) para reducir el tiempo de entrega en un 48 %. En recuperación de información académica, una herramienta interactiva de PLN armoniza datos multicaracterísticas de artículos para derivar estructuras de similitud y visualizaciones, aumentando la eficiencia de la exploración bibliográfica. En FinTech, un diseño de monedero móvil basado en microservicios alinea patrones en la nube con consideraciones regulatorias para mejorar inclusión y seguridad. En detección de malware, clasificadores sensibles al costo con técnicas de sobremuestreo muestran alto rendimiento ante desequilibrio, destacando Near Miss y Random Forest. En tecnologías inteligentes, las actas de conferencias sintetizan investigación en redes eléctricas, IoT e IA para escalabilidad y colaboración. En energía, un modelo difuso evalúa la restauración del servicio eléctrico a partir de datos históricos, traduciendo fallas en señales de eficiencia. En transporte y movilidad, simuladores de conducción basados en motores de videojuegos (GTA V) proveen datos realistas para psicología del tráfico mediante un mod en C# para recopilación de datos. En sistemas de agua, un estudio comparativo muestra que Random Forest y ANN superan a SVM en predicción de fallas en bombas, considerando tiempo de entrenamiento e interpretabilidad. Finalmente, en salud pública y seguridad, la detección en tiempo real de distanciamiento social con UAV usa YOLO para detección de personas y estimación de distancia, logrando alta capacidad de recordar y baja error de distancia en diferentes alturas de vuelo. En conjunto, el trabajo demuestra métodos de alto impacto y escalables para mantenimiento predictivo, monitoreo con IA y apoyo a la decisión en industria, ciencia y sociedad.
Temas Clave:

• Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos
• Optimización, Investigacion de Operaciones y Soporte a la Decisión
• Normalización, Validación, Referencias y Mejores Prácticas de Medición
• Procesamiento de Lenguaje Natural, IA Conversacional y Análisis de Texto
• Ciberseguridad, Privacidad, Confianza y Blockchain
• Gobernanza, Ley, Política, Ética y Regulación
• Sistemas de Energía, Energía Renovable y Micro redes
• Transporte, Movilidad, Vehículos y Emisiones
• Sistemas de Control, Automatización e Instrumentación
• Sensores, Medición y Sistemas
• Visión por Computador, Imagen Médica y Procesamiento de Señales
• Robótica, Sistemas Autónomos y Control
• Redes Inteligentes, IoT, Edge/Fog y Industria 4.0