Este artículo presenta un enfoque novedoso para la inyección automatizada de fallas y la validación de la resiliencia en sistemas integrados mediante aprendizaje por refuerzo. Los métodos de prueba tradicionales no siempre detectan fallas sutiles o casos límite; por ello proponemos Resilience Agent, un sistema que utiliza aprendizaje por refuerzo para inyectar fallas de forma inteligente, explorar eficientemente el espacio de estados y cuantificar objetivamente la resiliencia frente a distintos modos de fallo, alcanzando niveles de cobertura y confianza hasta ahora inalcanzables.

Introducción: Los sistemas integrados se encuentran cada vez más en entornos críticos donde un fallo puede tener consecuencias graves. Las pruebas convencionales y los procesos hardware in the loop ofrecen valor pero suelen ser manuales, costosos y limitados en cobertura. Resilience Agent automatiza la búsqueda de escenarios de fallo mediante un agente que aprende estrategias de inyección de fallas para maximizar la cobertura de prueba y proporcionar una puntuación de resiliencia cuantificable.

Arquitectura del sistema: La solución adopta una arquitectura modular que combina un entorno simulado basado en SimPy, un agente de RL entrenado con Proximal Policy Optimization PPO, una tubería de evaluación multilayer y un módulo de fusión adaptativa de puntuaciones. Los módulos principales incluyen ingestión y normalización multimodal de datos, parsing semántico y estructural mediante un Transformer que transforma texto, código y arrays numéricos en una representación gráfica, y una tubería de evaluación en capas que mide la consistencia lógica, la verificación de fórmulas y código en sandbox, análisis de novedad frente a una base de estados conocida, previsión de impacto y puntuación de reproducibilidad y viabilidad.

Detalles de la tubería de evaluación: La capa de consistencia lógica emplea comprobadores automáticos de teoremas compatibles con Lean4 para verificar coherencia tras perturbaciones. El sandbox de verificación ejecuta segmentos de código y simulaciones Monte Carlo para validar robustez numérica. El análisis de novedad consulta una base de vectores de estados históricos para detectar modos de fallo inéditos. La fusión de puntuaciones aplica una combinación de Shapley y AHP con calibración bayesiana para asignar pesos robustos a cada fuente de evidencia.

Bucles de retroalimentación: El sistema incorpora un bucle meta de autoevaluación que refina criterios mediante lógica simbólica y un bucle humano IA donde expertos aportan retroalimentación que guía el aprendizaje activo del agente. Esto permite una combinación humana y automática que acelera la convergencia hacia escenarios relevantes.

Marco de aprendizaje por refuerzo: El agente actúa sobre un entorno SimPy que modela interacciones hardware y software. El espacio de estado incluye parámetros del sistema como utilización de CPU, memoria, lecturas de sensores, comandos a actuadores, historial reciente de inyección de fallas y métricas de rendimiento. El espacio de acción es discreto y contempla selección de componente, tipo de fallo como bit flip o stuck at y severidad del fallo. La función de recompensa incentiva descubrir fallos impactantes y novedosos y puede expresarse de forma compacta como R = a * DeltaCoverage + b * NoveltyScore - c * ResilienceScore con pesos a = 0.4, b = 0.3 y c = 0.3, donde DeltaCoverage es el cambio en cobertura de pruebas, NoveltyScore mide la novedad del fallo y ResilienceScore es una medida agregada de resiliencia derivada de la tubería de evaluación.

Algoritmo y entrenamiento: Se emplea PPO por su estabilidad y eficiencia muestral. Las redes de política y valor se implementan con TensorFlow y el entrenamiento se escala en un clúster GPU distribuido para acelerar exploración y convergencia. El Transformer ayuda a representar estados complejos y a priorizar información relevante mediante mecanismos de atención.

Resultados experimentales: Se evaluó Resilience Agent en un modelo simulado de unidad de control de motor ECU. Frente a un baseline con patrones de inyección predefinidos, el agente obtuvo aproximadamente 32% más detecciones de fallos y redujo el tiempo de pruebas en 18%, además de identificar 15 escenarios de fallo previamente desconocidos. Las simulaciones simbólicas y las metaevaluaciones confirmaron la reproducibilidad de los casos críticos encontrados.

HyperScore y calibración: Las salidas de la tubería multilayer se transforman mediante un sistema HyperScore que aplica log stretch, ganancia beta, shift de sesgo, función sigmoide y escalado final para producir una puntuación normalizada en rango 0 a 100 que refleja la probabilidad ajustada de riesgo y la confianza acumulada.

Limitaciones y trabajo futuro: Las principales limitaciones son la precisión de la simulación frente al sistema real y el coste computacional del entrenamiento. Trabajo futuro incluye agentes multiagente para inyección descentralizada, transferencia de aprendizaje para adaptar el agente a nuevos sistemas integrados, integración continua en pipelines CI/CD y alineación con estándares industriales de seguridad y regulación.

Aplicaciones y beneficios para la industria: Esta metodología tiene implicaciones relevantes para sectores como automoción, aeroespacial e industria 4.0, donde mejorar la detección de fallos y reducir tiempos de prueba puede traducirse en mayor seguridad y menores costes de postventa. La combinación de RL, simulación avanzada y análisis basado en evidencia aporta un enfoque sistemático y escalable para la validación de resiliencia.

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Conclusión: La inyección automatizada de fallas guiada por aprendizaje por refuerzo representa una herramienta poderosa para mejorar la resiliencia de sistemas integrados. Resilience Agent demuestra cómo la combinación de simulación, RL, modelos transformadores y una evaluación multi-criterio puede descubrir vulnerabilidades ocultas y acelerar la validación, aportando valor tangible a proyectos de software a medida, ciberseguridad y transformación digital gestionada por empresas como Q2BSTUDIO.

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