Resumen: Las monturas ecuatoriales de telescopios experimentan degradación del rendimiento debido a fuerzas de fricción variables en sus rodamientos. Presentamos un sistema de Compensación de Fricción Adaptativa basado en detección de anomalías multimodal y aprendizaje por refuerzo que predice en tiempo real el par de fricción y mitiga errores de seguimiento. En simulaciones y pruebas preliminares de hardware se observa una mejora aproximada del 15 por ciento en la precisión de seguimiento bajo condiciones ambientales variables, lo que facilita observaciones astronómicas de mayor calidad y es implementable en arquitecturas de montura existentes.

Introducción: el desafío de la fricción en monturas ecuatoriales. La fricción en los rodamientos depende de temperatura, humedad y desgaste y presenta comportamiento no lineal y dependiente del tiempo. Los modelos estáticos tradicionales y los controles PID convencionales suelen ser insuficientes, obligando a recalibraciones periódicas y a intervenciones manuales que perjudican la eficiencia observacional. Nuestra propuesta explora análisis de datos en tiempo real y control adaptativo para resolver estas limitaciones.

Trabajos relacionados. Las soluciones anteriores se centran en modelos estáticos de fricción, compensación mecánica con rodamientos precargados o amortiguadores, y control por retroalimentación clásico. Estas aproximaciones suelen ser costosas, rígidas o ineficaces frente a fluctuaciones rápidas. Nuestro enfoque integra adquisición multimodal, detección robusta de anomalías y control inteligente mediante aprendizaje por refuerzo.

Arquitectura propuesta: Compensación de Fricción Adaptativa. El sistema AFC consta de cuatro módulos principales. Adquisición multimodal de datos: encoders de posición existentes combinados con sensores de temperatura y acelerómetros colocados en la carcasa de los rodamientos, muestreo a alta frecuencia. Motor de detección de anomalías: método ensemble que combina modelos autorregresivos para prever la señal del encoder y detectar desviaciones, y clasificadores entrenados en eventos de baja fricción para señalar firmas térmicas y vibracionales inusuales. Módulo de predicción de fricción: red neuronal recurrente LSTM que estima el par de fricción a partir de secuencias de posición, temperatura y aceleración. Controlador por aprendizaje por refuerzo: agente DQN que ajusta corrientes de accionamiento para minimizar el error de seguimiento, priorizando precisión y suavidad y penalizando cambios de corriente excesivos para prolongar la vida del sistema.

Formulación matemática simplificada. Predicción LSTM: t_pred(t) = LSTM(x(t-1), x(t-2), ..., x(t-n)) donde t_pred es el par de fricción predicho en t y x(t) agrupa posición de encoder, temperatura y aceleración. Selección de acción DQN: a(s) = argmax_a Q(s,a) con Q(s,a) estimada por la red. Función de recompensa: R(s,a) = - error(t) - lambda * |delta_current(a)| donde error(t) es el error de seguimiento y lambda pondera la penalización por variación de corriente.

Diseño experimental. Se desarrolló un simulador de alta fidelidad de montura ecuatorial con un modelo de fricción parametrizado según datos publicados. Se simularon fluctuaciones ambientales de temperatura entre -10 C y +30 C, humedades de 30 por ciento a 80 por ciento y desgaste progresivo de rodamientos para generar anomalías. El agente RL se entrenó durante 100000 episodios y se validó en conjuntos de datos no vistos.

Resultados. El sistema AFC consiguió una reducción media del 15 por ciento en el error de seguimiento respecto a un controlador PID estándar en todas las condiciones simuladas. La detección multimodal identificó eventos anómalos y el controlador adaptativo mitigó su impacto, manteniendo estabilidad y consumo de corriente controlado.

Discusión y trabajo futuro. Los resultados confirman la factibilidad de la compensación adaptativa utilizando detección de anomalías multimodal y aprendizaje por refuerzo. Próximos pasos incluyen implementación en hardware real para pruebas de campo, optimización de fusión de sensores y desarrollo de modelos de fricción en línea que se actualicen continuamente con datos operativos.

Contribuciones técnicas. La combinación de LSTM para predicción temporal de fricción y DQN para control adaptativo constituye una arquitectura sinérgica que supera limitaciones de modelos estáticos y controles puramente reactivos. La propuesta es práctica, escalable y compatible con actualizaciones de software en monturas existentes sin necesidad de remodelaciones mecánicas costosas.

Aplicabilidad industrial y ventajas comerciales. Este tipo de soluciones abre la puerta a mejoras sustanciales en observatorios y sistemas ópticos móviles. Además, las técnicas propuestas pueden adaptarse a otros sectores donde la fricción variable impacta el control, como robótica industrial, actuadores de precisión y plataformas de seguimiento.

Sobre Q2BSTUDIO. Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos soluciones completas de software a medida y aplicaciones a medida para proyectos científicos e industriales. Nuestro equipo integra experiencia en agentes IA, ia para empresas y servicios de inteligencia de negocio para convertir datos en decisiones accionables. Para proyectos de inteligencia artificial puede conocer nuestras capacidades en IA para empresas y soluciones de IA y para desarrollo de plataformas y aplicaciones visite software a medida y aplicaciones multiplataforma.

Servicios y palabras clave. Q2BSTUDIO proporciona servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y pentesting, servicios inteligencia de negocio y Power BI, así como automatización de procesos y agentes IA personalizados. Palabras clave relevantes: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.

Conclusión. La Compensación de Fricción Adaptativa mediante detección de anomalías multimodal y aprendizaje por refuerzo ofrece una mejora práctica y significativa en el rendimiento de monturas ecuatoriales. Su implementación con sensores adicionales y control avanzado permite reducir errores de seguimiento, optimizar tiempos de observación y extender la vida útil de los componentes. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar la integración de estas soluciones mediante desarrollo de software a medida, servicios cloud y consultoría en inteligencia artificial y ciberseguridad.

Contacto y próximos pasos. Si desea explorar una implementación piloto, integración con plataformas de control existentes o servicios de consultoría en inteligencia artificial y business intelligence, Q2BSTUDIO ofrece paquetes personalizados que combinan software a medida, despliegue en servicios cloud aws y azure y soporte en ciberseguridad para garantizar un despliegue seguro y eficiente.