Este artículo presenta un sistema innovador para la detección automatizada de anomalías en datos de espectroscopía de punto de inflamación basado en redes neuronales hiperdimensionales HDNN. El enfoque propone una incrustación de características en espacios de alta dimensionalidad y un análisis estadístico robusto que mejora sustancialmente la identificación de desviaciones respecto a métodos tradicionales, logrando mejoras de rendimiento del orden de 10 veces en escenarios controlados.

El problema abordado es crítico en entornos petroquímicos: el punto de inflamación indica la temperatura mínima a la que un líquido genera vapores capaces de encenderse, por lo que lecturas erróneas o atípicas suponen riesgos importantes. Los datos de espectroscopía son ruidosos y de alta dimensionalidad, lo que complica la detección de anomalías mediante PCA u otros métodos lineales. Las HDNN ofrecen una representación vectorial densa y eficiente que facilita la comparación rápida y la identificación de patrones sutiles que antes pasaban desapercibidos.

Arquitectura resumida: ingestión multimodal y normalización, descomposición semántica y estructural, tubería de evaluación multi-capa, bucle meta de autoevaluación, fusión de puntuaciones y un bucle humano-AI para aprendizaje activo. En la capa de ingestión se realiza extracción completa de PDF, conversión AST, OCR para figuras y estructuración de tablas. La descomposición semántica integra transformadores que combinan texto, fórmulas, código e imágenes y construyen un grafo de conocimiento que representa relaciones entre párrafos, ecuaciones y llamadas a algoritmos.

Los módulos clave incluyen un motor de consistencia lógica capaz de verificar reglas y pruebas, un sandbox de verificación de código y fórmulas con simulación numérica y Monte Carlo para explorar millones de parámetros, y un análisis de novedad apoyado en bases de datos vectoriales y métricas de centralidad en el grafo. La fusión de métricas emplea técnicas tipo Shapley y calibración bayesiana para obtener un valor agregado fiable que luego se transforma mediante una función de realce que favorece investigaciones de alto rendimiento manteniendo estabilidad mediante una sigmoide.

En cuanto a validación, el sistema se prueba con inyección de anomalías sintéticas sobre conjuntos reales de espectroscopía y mide precisión, recall y F1. La verificación automatizada de protocolos y la simulación con gemelos digitales permiten evaluar reproducibilidad y factibilidad, y el bucle de retroalimentación humano-AI incorpora reseñas de expertos y aprendizaje por refuerzo para ajustar pesos y mejorar la detección en producción.

Beneficios prácticos: detección temprana de riesgos para mejorar la seguridad operativa, mantenimiento predictivo para reducir tiempos de parada, y optimización de recursos humanos al automatizar tareas repetitivas. La propuesta también facilita la integración en redes de control estándar y aporta métricas cuantificables para priorizar acciones correctivas.

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En resumen, la combinación de representaciones hiperdimensionales, verificación automática de reglas y código, análisis de novedad en grafos de conocimiento y un sistema de puntuación robusto ofrece una solución escalable y confiable para la detección automatizada de anomalías en datos de espectroscopía de punto de inflamación. Implementada correctamente, esta tecnología puede elevar los estándares de seguridad, reducir costes operativos y permitir una gestión proactiva del mantenimiento en plantas industriales.