Investigaciones recientes:
El trabajo de este investigador se centra en monitoreo de condición inteligente y prognóstico de maquinaria giratoria (engranajes, compresores, bombas, motores) en entornos industriales, con énfasis en detección de fallas, evaluación de severidad y estimación de vida útil restante. Las metodologías combinan procesamiento de señales (vibración, emisión acústica, señales de corriente, visualización de puntos de Poincaré, MFCC, wavelets), ingeniería de características (manuales, basadas en entropía, fractales, información), y aprendizaje avanzado (one-class y supervisado, CNN, LSTM, RF, SVM, autoML, aprendizaje contrastivo BYOL, aprendizaje por transferencia, gemelos digitales). Diversos trabajos evidencian alta precisión de clasificación y diagnósticos robustos ante datos limitados, condiciones no estacionarias y escenarios de dominio cruzado, subrayando impacto para mantenimiento predictivo, reducción de tiempo de inactividad y gestión inteligente de activos en manufactura, energía y transporte. La investigación valida enfoques mediante bancos de pruebas, conjuntos de datos reales y análisis comparativos, aportando arquitecturas prácticas (arquitecturas MQTT en edge, detección de fallas en servidor sin servidor, modelado digital) y directrices sobre clasificación de características, ubicación de sensores y generalización de modelos. En conjunto, el trabajo impulsa soluciones de PHM escalables y explicables basadas en IA que enfrentan escasez de datos, deriva de concepto y variabilidad entre dominios, con aportes útiles para la adopción industrial y la confiabilidad de activos.

Temas Clave:

• Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos
• Sensores, Instrumentación y Sistemas de Medición
• Sistemas de Manufactura, Mantenimiento, Confiabilidad y Mantenimiento Predictivo (PHM)
• Smart Grids, IoT, Edge/Fog y Industry 4.0
• Control de Sistemas, Automatización e Control Industrial (SCADA/PLC)
• Análisis de Wavelets/Tiempo-Frecuencia
• Emisión Acústica y Procesamiento de Señales de Vibración
• Detección de Anomalías/Fallas y Prognósticos
• Aprendizaje Contrastivo/Transferencia y Aprendizaje por Transferencia