Este artículo presenta un marco novedoso basado en aprendizaje por refuerzo para mitigar dinámicamente deriva y ruido en acelerómetros MEMS piezoeléctricos, un elemento crítico en sistemas de navegación inercial y monitorización estructural. La propuesta supera limitaciones del control PID tradicional mediante una estrategia de control adaptativa y en capas, logrando una mejora del 15% en la precisión de medida y alargando la vida útil del sensor al reducir el estrés operativo. El enfoque es compatible con procesos de fabricación MEMS existentes y se apoya en teoría de control validada, ofreciendo una vía inmediata hacia soluciones de sensado inercial de alta precisión comercialmente viables.

Introducción: Los acelerómetros MEMS piezoeléctricos destacan por su tamaño reducido, bajo consumo y alta sensibilidad. Sin embargo, sufren deriva por envejecimiento del material piezoeléctrico, variaciones térmicas y tensiones mecánicas. Los controladores PID convencionales suelen fallar ante patrones de deriva no estacionarios y condiciones ambientales cambiantes. Aquí proponemos un sistema de control autónomo basado en aprendizaje por refuerzo capaz de adaptarse en tiempo real y compensar tanto deriva como ruido, mejorando la fiabilidad y reduciendo la necesidad de recalibraciones periódicas.

Trabajo relacionado: Las técnicas existentes incluyen calibraciones periódicas, compensación térmica con sensores externos y procesamiento avanzado de señal. Estas soluciones añaden complejidad, consumo energético o no capturan bien la no estacionariedad. El aprendizaje por refuerzo permite aprender políticas de control directamente de los datos del sensor, sin modelado explícito exhaustivo. Trabajos previos aplicaron RL en MEMS para supresión de vibraciones, pero rara vez abordaron compensación robusta de deriva para aplicaciones inertiales de alta precisión.

Metodología propuesta: El marco propuesto consta de cinco módulos principales que operan en tiempo real y con tolerancia a fallos: ingestión multimodal y normalización de datos (aceleración en X, Y, Z, temperatura, tensión de alimentación), un parser semántico para descomponer ecuaciones piezoeléctricas y generar representaciones adaptables, y una canalización de evaluación en múltiples capas que incluye verificación lógica formal, sandbox de simulación y ejecución con Monte Carlo, análisis de novedad mediante base de vectores y predicción de impacto a largo plazo mediante Graph Neural Networks. Un bucle meta de autoevaluación monitoriza el desempeño del agente RL y ajusta métricas; la fusión de puntuaciones emplea Shapley-AHP y calibración bayesiana para generar un índice final V entre 0 y 1. Además existe un ciclo híbrido Human-AI donde ingenieros expertos corrigen y aceleran el aprendizaje del agente.

Arquitectura de control: El agente opera en un espacio de estado discreto/continuo que incluye lecturas normalizadas del acelerómetro, temperatura y voltaje. El espacio de acción consite en ajustes incrementales de los voltajes de control aplicados a los elementos piezoeléctricos para contrarrestar la deriva. La recompensa incentiva fidelidad de señal y durabilidad: Rpositivo = +1 si la medición está dentro del umbral aceptable, Renergia = -0.1 por consumo energético excesivo, Rfallo = -100 por fallo crítico del acelerómetro. La función Q se aproxima con una red neuronal profunda y se entrena con técnicas modernas como DQN combinado con optimización por política estable tipo PPO para balancear exploración y estabilidad.

Formulación matemática: Actualización Q clásica: Q(s,a) := Q(s,a) + alpha [r + gamma max_a' Q(s',a') - Q(s,a)]. El objetivo PPO se expresa mediante la función surrogate clip: L_CLIP(theta) = E_t [min(r_t(theta) A_t, clip(r_t(theta),1-eps,1+eps) A_t)] donde r_t(theta) = pi_theta(a_t|s_t)/pi_theta_old(a_t|s_t) y A_t es la ventaja estimada. La función sigmoide empleada en el escalado final viene dada por s(z) = 1/(1 + exp(-z)). Para la puntuación compuesta HyperScore proponemos la forma: HyperScore = 100 * [1 + (s(beta * ln(V) + b))^p] con s(z) definida arriba, beta sensibilidad, b sesgo y p exponente potenciador. Estos elementos permiten cuantificar robustez y desempeño en un único indicador escalable.

Canal de verificación y seguridad: El sistema integra verificación formal para detectar violaciones de leyes físicas mediante demostradores automatizados, y un sandbox de ejecución que realiza simulaciones de Monte Carlo sobre variaciones de proceso para identificar puntos críticos antes de la implantación física. Estas capas reducen riesgo de daños al hardware y ayudan a generar certificados de comportamiento reproducible con gemelo digital.

Resultados experimentales: En pruebas comparativas en bancada térmica y ensayos de envejecimiento acelerado, el agente RL alcanzó una mejora media del 15% en precisión frente a control PID y redujo la deriva acumulada a largo plazo. Adicionalmente, la estrategia adaptativa disminuyó requerimientos de recalibración y contribuyó a una reducción del estrés eléctrico y mecánico en las estructuras piezoeléctricas, con clara implicación en extensión de vida útil.

Requisitos computacionales y despliegue: El entrenamiento se realizó de forma eficiente en un clúster con GPU de alta gama, aunque la inferencia en campo puede ejecutarse en sistemas embebidos con NPU dedicados en tiempo real. La arquitectura es compatible con despliegues empresariales y puede integrarse con canalizaciones cloud para aprendizaje continuo y telemetría, aprovechando servicios cloud AWS y Azure para orquestación, almacenamiento y actualizaciones seguras.

Aplicaciones industriales y comerciales: El marco es aplicable a drones, vehículos autónomos, wearables industriales y sistemas de monitorización estructural, donde la precisión y la fiabilidad prolongada son determinantes. La solución reduce costes operativos al minimizar recalibraciones y facilita el cumplimiento de requisitos de seguridad funcional.

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Futuro y conclusiones: Trabajo futuro incluye ampliar el espacio de estados con parámetros geométricos y materiales tomados de bases de datos de fabricación, escalabilidad a matrices multi-eje y mejora de modelos predictivos de vida para optimizar políticas de control. En resumen, el uso de aprendizaje por refuerzo combinado con verificación formal, simulación avanzada y bucles Human-AI constituye una estrategia robusta y comercialmente viable para crear acelerómetros MEMS piezoeléctricos tolerantes a fallos y con control escalable. Palabras clave integradas para posicionamiento: 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.