Inteligencia artificial para detectar anomalías

Una de las principales innovaciones del proyecto es la incorporación de modelos de aprendizaje automático capaces de identificar patrones anómalos en los datos recopilados.

Según el equipo investigador, el sistema puede comparar las mediciones actuales con registros históricos y detectar variaciones que podrían requerir una revisión adicional.

La plataforma también permite visualizar la evolución de los parámetros mediante gráficos y descargar los datos recopilados para su posterior análisis.

Tecnología diseñada para distintos entornos

El sistema fue diseñado para funcionar tanto en zonas urbanas como rurales. Sus componentes fueron seleccionados considerando condiciones ambientales variables y la necesidad de reducir los costos de mantenimiento.

Durante la etapa piloto se instalaron 24 estaciones de monitoreo en diferentes puntos de la zona central de Chile. Los investigadores esperan ampliar el número de estaciones durante los próximos meses.

Próximos pasos

El equipo trabaja actualmente en una segunda versión del sistema, que incorporará nuevas variables de medición y herramientas para facilitar la interpretación de los datos.

Además, los investigadores evalúan la posibilidad de desarrollar una aplicación móvil que permita recibir alertas directamente en dispositivos celulares.

El proyecto continuará en fase piloto durante 2027 y sus responsables esperan publicar los primeros resultados comparativos durante el segundo semestre del próximo año.