Echad un ojo a este post de Guillermo Robles para saber más del vídeo!

La ciencia no se queda en los cables.
Está en cada vuelo seguro, en cada sistema que se anticipa a los fallos y en cada decisión basada en datos.

Con sensores que sienten👂🏽👁️… y algoritmos que entienden🧠.
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Mi tesis en Ingeniería Eléctrica explora no solo cómo capturar las señales de un fallo oculto, sino también cómo entrenar sistemas inteligentes para interpretarlas por nosotros. 🦾
La combinación de sensores y IA es un paso hacia unos sistemas eléctricos más seguros, más autónomos y más confiables.

Combinar sensores ligeros con inteligencia artificial puede cambiar la forma en que protegemos sistemas eléctricos en:
• ✈️ Aviones (¡aplicación directa de la tesis!)
• 🚄 Trenes
• 🚗 Vehículos eléctricos
• 🏭 Plantas solares
Todo esto sin añadir peso, ni cables extra, ni intervenciones invasivas.

Con algoritmos de aprendizaje automático, se puede:
• Identificar patrones sutiles en tiempo real
• Predecir fallos antes de que se agraven
• Reducir falsos positivos o alarmas innecesarias
🧠 Es como darle al sensor no solo un oído sensible, sino también un cerebro que interpreta lo que oye.
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La IA puede entrenarse con ejemplos de fallos reales y normales, hasta que aprenda a distinguirlos mejor que un humano.
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Aquí es donde la ciencia da un salto:
• El sensor genera muchos datos, pero no siempre es fácil interpretarlos a simple vista.
• Por eso, el siguiente paso es usar inteligencia artificial (IA) para aprender a reconocer automáticamente las señales de un arco.
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¡Aquí abajo se ve una gráfica en la que se muestra una diferencia de energía en el sensor cuando hay un arco y cuando no lo hay!
Cuando no se detecta ningún arco, la señal es muy pequeña y cuando se detecta un arco...¡Se ve como la señal sale disparada! 🚀

Se prueba el sensor con señales artificiales, y luego con un generador de arcos real.
📈 El sensor detectó señales de alta frecuencia, confirmando que puede reconocer el “rastro eléctrico” del arco incluso si ocurre dentro del cable. ⬇️⬇️

Con modelos teóricos y simulaciones eléctricas, se anticipa cómo debería comportarse el sensor si aparece un arco.
🔁 Resultado: señales con información en el tiempo y la frecuencia que pueden tener información de que el arco está ocurriendo. 🤔
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El sensor registra los datos. Pero el verdadero reto es interpretar lo que oye...👂🏽
¡Aquí abajo se ve un ejemplo de construcción de un sensor capacitivo! ⬇️⬇️

Se desarrolla un sensor que puede detectar cambios en su campo electromagnético.
¡Es como un oído entrenado que percibe un sonido que nadie más oye! ⬇️⬇️

Un sensor puede captar señales inusuales (como las que genera un arco) si está atento al comportamiento del cable.
Estas señales tienen frecuencias y patrones distintos a los del funcionamiento normal. Si se detectan a tiempo, podrían evitarse fallos graves. ⬇️⬇️

⁉️ ¿Se puede desarrollar un sensor que detecte ese “rastro” que deja el arco? ⁉️
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¿Cómo detectarlos? 🕵🏻🔍
Aunque son discretos, los arcos dejan pistas: ruido eléctrico, luz, calor...
Existen distintas formas de detectarlos: sensores térmicos, ópticos e incluso inteligencia artificial... ⬇️⬇️