Integración de enfoques basados en datos y en modelos físicos para la confiabilidad predictiva: hacia gemelos digitales para sistemas críticos de seguridad

El próximo 12 de noviembre de 2026 a las 18:00h (hora España peninsular) la Escuela Superior de Ingeniería, Ciencia y Tecnología de la Universidad Internacional de Valencia (VIU) te invita a la "Integración de enfoques basados en datos y en modelos físicos para la confiabilidad predictiva: hacia gemelos digitales para sistemas críticos de seguridad".

Si deseas asistir, inscríbete y recibirás un enlace para acceder a la sesión el mismo día del evento.

Este seminario presenta una trayectoria investigadora que parte del diagnóstico de fallos mediante aprendizaje automático y avanza hacia el desarrollo de gemelos digitales integrados para la evaluación del estado de salud de los sistemas y el apoyo a la toma de decisiones.

La primera parte expone resultados en diagnóstico de fallos y detección de anomalías en maquinaria rotativa con aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado. La segunda parte presenta el trabajo reciente en diagnóstico de fallas basado en modelos físicos, en el que los procesos de degradación se incorporan a modelos dinámicos en espacio de estados mediante parámetros variables en el tiempo. En este contexto, los observadores de estado estiman las variables no medidas y, a partir de la diferencia entre las salidas medidas y las estimadas, se generan residuos que permiten evaluar la progresión de la falla y proporcionan indicadores interpretables de la condición del sistema.

Sobre esta base, la parte final plantea una línea de investigación futura centrada en gemelos digitales orientados a la fiabilidad. Su objetivo es integrar modelos basados en datos y modelos físicos para estimar indicadores de salud y estados de degradación. También busca incorporar de forma progresiva elementos probabilísticos que permitan predicciones con cuantificación de la incertidumbre y la estimación de la vida útil remanente, junto con mecanismos de apoyo a la decisión que contribuyan a una operación mejor fundamentada de los sistemas críticos para la seguridad.