Introducción: Las pruebas en cámaras de vacío son fundamentales para validar el comportamiento de componentes sensibles en sectores como aeroespacial, semiconductores y defensa. El control térmico preciso en estos entornos es crítico, y los controladores PID tradicionales muestran limitaciones frente a dinámicas de transferencia de calor no lineales y variaciones experimentales. Presentamos un sistema de control térmico adaptativo basado en aprendizaje por refuerzo federado, diseñado para desplegarse en múltiples cámaras de vacío y mejorar la precisión, robustez y escalabilidad del control térmico.

Antecedentes y motivación: Los sistemas de control térmico convencionales se apoyan mayoritariamente en lazos PID. Si bien son eficaces en escenarios sencillos, carecen de la capacidad de adaptación necesaria para geometrías complejas, cargas térmicas variables o componentes de alta potencia. Las técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje por refuerzo han mostrado potencial, pero los enfoques centralizados afectan la escalabilidad y la privacidad de los datos. El aprendizaje federado permite entrenar modelos descentralizados sin compartir datos brutos, lo que resulta clave en pruebas propietarias y sensibles.

Propuesta: Framework FLATC: Proponemos Federated Reinforcement Learning for Adaptive Thermal Control FLATC compuesto por tres módulos principales: agente local por cámara, orquestador federado y módulo centralizado de validación y actualización. Cada cámara ejecuta un agente RL que observa el estado térmico y actúa sobre los calefactores. Periódicamente los agentes comparten pesos del modelo con el orquestador que realiza un promedio ponderado y redistribuye el modelo global a los agentes.

Definición del agente local: El agente interactúa mediante una política estocástica p(a|s) donde s es el vector de estado que incluye lecturas de termopares T1 T2 … Tn, niveles de potencia de los calefactores H1 H2 … Hm, presión de vacío P y tiempo transcurrido t, todos normalizados. El espacio de acciones consiste en ajustes discretos de potencia -1 0 1 con paso maximo deltaP. La función de recompensa penaliza la desviación de temperatura y el consumo energetico R s a spr = - valor absoluto de Tobj - Tmed + alpha por -Htotal, balanceando precision y eficiencia.

Arquitectura y entrenamiento: Cada agente emplea un Deep Q Network DQN con red objetivo para estabilizar aprendizaje. La arquitectura propuesta incluye capas convolucionales para extraer patrones espaciales entre termopares seguidas de capas densas para estimar valores Q. El orquestador federado agrega pesos wi de cada agente mediante promedio ponderado por numero de episodios Ni sobre Ntotal y distribuye wglobal resultante.

Módulo de validación central: Un validador central evalua el modelo global frente a un conjunto retenido que incluye configuraciones limítrofes no vistas en los entrenamientos locales. Este proceso detecta comportamientos inesperados y ajusta sesgos de entrenamiento, acelerando la convergencia y preparando el sistema para condiciones reales anómalas.

Montaje experimental: Se despliegan tres cámaras de ensayo de 0.5 m por lado construidas en acero inoxidable equipadas con 16 termopares tipo K, tres calefactores resistivos independientes y bomba turbomolecular manteniendo presiones inferiores a 1e-5 Torr. La adquisición de datos se realiza con sistema NI DAQ monitorizando temperatura presion y potencia de calefactores. Los experimentos cubren rampas termicas entre -50 C y 150 C con 10000 episodios por cámara y 100 pasos temporales por episodio.

Resultados esperados y métricas: En comparación con PID se espera reducir el tiempo medio de convergencia MTC de 45 s a 25 s y mejorar el error en estado estacionario de +/-0.5 C a +/-0.1 C. El indice de adaptabilidad se incrementaria significativamente permitiendo ajustes rapidos ante cambios de carga. Asimismo se proyecta una reduccion de consumo energetico del orden de 4 a 10 por ciento. Estas métricas se consolidan mediante estadistica descriptiva, analisis de regresion y pruebas con senales limpias y ruidosas para validar robustez.

Calculo de HyperScore y validacion: Proponemos un HyperScore que combina MTC error estacionario e indice de adaptabilidad en una puntuacion ponderada que facilite comparación entre tecnicas. La estabilidad del HyperScore se demuestra generando senales de prueba con variaciones controladas inferiores a 1 sigma y verificando consistencia entre ejecuciones.

Contribuciones tecnicas: FLATC aporta tres avances clave aplicados al control de camaras de vacio de alta precision: 1 adaptacion federada que preserva privacidad y mejora generalizacion entre cámaras 2 uso de arquitecturas DQN con capas convolucionales optimizadas para detectar gradientes termicos sutiles entre termopares y 3 mecanismo central de validacion para incorporar condiciones de borde y prevenir el sobreajuste a datos locales.

Limitaciones y trabajo futuro: La implementacion de FLATC exige infraestructura de comunicacion y coordinacion, afinamiento de tasas de aprendizaje y politicas de agregacion. Investigaciones futuras incluiran modelos predictivos del comportamiento termico integrado, deteccion automatica de anomalas y extension a control en tiempo real con incluye sensores ambientales externos para diagnosticos preventivos.

Especificaciones tecnicas: El desarrollo de prototipos se realiza en Python con TensorFlow o PyTorch y C++ para despliegue en PCs industriales. El entrenamiento requiere servidores multi GPU y la comunicacion federada puede gestionarse con gRPC. El almacenamiento escalable se apoya en soluciones cloud. Para integracion y despliegue ofrecemos servicios de software a medida y aplicaciones multiplataforma que permiten adaptar FLATC a infraestructuras existentes.

Aplicacion practica y casos de uso: FLATC resulta especialmente valioso para fabricantes de semiconductores que necesitan acelerar ciclos de prueba ante nuevos diseños integrando agentes IA capaces de generalizar entre diferentes camaras y cargas. En sectores aeroespaciales y de defensa la mejora en precision y la reduccion de tiempo de ensayo traducen ahorro de coste y mayor ritmo de desarrollo.

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Conclusión: El enfoque FLATC combina aprendizaje por refuerzo federado con practicas de validacion centralizada para ofrecer un control termico adaptativo, preciso y escalable en camaras de vacio. La propuesta es comercialmente viable en un horizonte de 5 a 10 años y puede integrarse con servicios profesionales de Q2BSTUDIO para proporcionar una solucion completa desde el desarrollo de software a medida hasta la implementacion en entornos productivos.