Presentamos SpeleoGuardian, un sistema innovador para la evaluación automatizada de la integridad estructural de refugios subterráneos que combina fusión multimodal de sensores y analítica predictiva avanzada para detectar degradación y predecir puntos de fallo antes de que se conviertan en críticos.

Contexto y objetivo: los refugios subterráneos destinados a protección civil, almacenamiento de datos y operaciones sensibles requieren vigilancia continua. Las inspecciones manuales son costosas, lentas y reactivas. SpeleoGuardian propone una monitorización proactiva y continua que permite intervenciones preventivas, reducción de costes de mantenimiento y mayor seguridad estructural.

Arquitectura y adquisición de datos: el sistema opera en capas de adquisición, preprocesado, fusión y evaluación continua. Sensores principales: sensores de Emisión Acústica con red de elementos piezoeléctricos para captar ondas de alta frecuencia generadas por microfisuras y deformaciones con tasa de muestreo hasta 10 kHz; Radar de Penetración Terrestre GPR de banda 2.5 a 5 GHz para mapear anomalías subsuperficiales como huecos, fisuras o infiltración de agua con recorridos programados cada 72 horas; sensores ambientales para temperatura, humedad, presión barométrica, CO2 y niveles de agua con muestreo a 1 Hz.

Preprocesado y extracción de características: los datos AE se someten a descomposición wavelet para separar ruido de eventos relevantes y se extraen características como amplitud, duración, energía y contenido en frecuencia. Los datos GPR reciben procesamiento de migración y extracción de coeficientes de dispersión y límites reflectivos. Los datos ambientales se analizan como series temporales para identificar tendencias y correlaciones que aceleran la degradación, cuantificando el impacto de humedad, temperatura y presión.

Fusión multimodal y modelo predictivo: la innovación central es la integración simbólica y estadística. Un motor de lógica simbólica denominado LogicScore codifica reglas conocidas de mecanismos de fallo y valida coherencia de reglas mediante principios formales. Paralelamente, redes neuronales recurrentes con celdas LSTM capturan dependencias temporales de las señales AE, vectores de características GPR y variables ambientales. Un ensamblado ponderado por optimización bayesiana combina salidas para estimar la probabilidad de fallo estructural en un instante dado. Adicionalmente, un módulo de previsión de impacto utiliza grafos de cita y modelos de difusión industrial para estimar necesidades de mantenimiento a cinco años.

Marco matemático simplificado: la predicción final se construye como una suma ponderada de las salidas especializadas de cada modalidad transformadas por una función de activación tipo sigmoide, con coeficientes ajustados por optimización bayesiana para maximizar la veracidad y minimizar falsos positivos.

Validación y resultados: el sistema fue entrenado y validado con una base de datos de 10 años procedente de 100 refugios en diversas formaciones geológicas. Resultados clave: validación de LogicScore con 98.7 por ciento de concordancia en detección de anomalías, tasa de detección global del 92 por ciento, tasa de falsos positivos 3.2 por ciento y tiempo medio de predicción previo a la detección visual de aproximadamente seis meses, equivalente a una mejora de 10 veces frente a métodos tradicionales.

Practicidad y escalabilidad: en el corto plazo la implementación se focaliza en refugios de alto riesgo, en el medio plazo la integración con sistemas de gestión de edificios permitirá alertas operativas y en el largo plazo se preverán rutinas automáticas de mantenimiento coordinadas con plataformas robóticas de reparación.

Ejemplo operativo y puntuación de riesgo: un indicador consolidado denominado HyperScore sintetiza la probabilidad y el impacto para priorizar intervenciones. Ejemplo simplificado: V = 0.85 resultado del modelo predictivo; coeficientes a, beta, gamma calibrados y cálculo de HyperScore para priorizar reparaciones.

Aplicación empresarial y nuestros servicios: este tipo de soluciones son un claro ejemplo de cómo la inteligencia artificial aplicada a infraestructuras genera valor real. En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones a medida para clientes que requieren aplicaciones a medida y software a medida integradas con modelos de IA, paneles de control y servicios cloud para despliegues seguros y escalables. Somos especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, y ofrecemos servicios de inteligencia de negocio y dashboards con Power BI para transformar datos en decisiones operativas.

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Conclusión: SpeleoGuardian ilustra cómo la fusión multimodal de sensores, la lógica simbólica y los modelos temporales de aprendizaje profundo pueden transformar la gestión de refugios subterráneos, pasando de intervenciones reactivas a una estrategia preventiva y basada en datos. Desde Q2BSTUDIO estamos preparados para adaptar, integrar y escalar estas tecnologías a proyectos reales, aportando experiencia en desarrollo a medida, inteligencia de negocio, agentes IA y seguridad operativa.

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