Este artículo presenta una versión renovada y traducida de una investigación sobre la optimización de la recolección de energía estocástica en redes de sensores inalámbricos mediante redes neuronales basadas en la Teoría de Resonancia Adaptativa ART. Proponemos un sistema denominado AREA Adaptive Resonance ART for Energy Harvesting que adapta de forma continua la estrategia de captura de energía a condiciones ambientales cambiantes y a la demanda energética de los sensores, incrementando la eficiencia y la vida útil de las redes IIoT.

Problema y propuesta resumida: las redes de sensores inalámbricos empleadas en aplicaciones como mantenimiento predictivo, agricultura inteligente y monitorización ambiental dependen con frecuencia de baterías que requieren reemplazos costosos y labores de mantenimiento. El enfoque AREA sustituye algoritmos de recolección fijos por una red ART que aprende patrones de disponibilidad energética (por ejemplo irradiancia solar, vibraciones o señales RF), asigna estrategias de recolección apropiadas y mantiene su conocimiento sin incurrir en el olvido catastrófico típico de otras técnicas de aprendizaje automático.

Principio de funcionamiento: sensores ambientales alimentan al sistema con lecturas como irradiancia o nivel de vibración. El módulo ART compara cada lectura con plantillas de memoria que representan patrones previos. Si la similitud supera un umbral de resonancia, se aplica la estrategia asociada y la plantilla se ajusta ligeramente. Si no hay coincidencia, se crea una nueva plantilla y se asocia una estrategia de recolección. Un lazo de retroalimentación basado en exceso y déficit de energía modula la intensidad de recolección para evitar desperdicio o escasez, garantizando eficiencia sostenida.

Marco matemático y algoritmo: modelamos la disponibilidad energética como un proceso estocástico descrito por distribuciones de probabilidad temporales que capturan variaciones diurnas, estacionales y meteorológicas. El ART realiza emparejamientos mediante una medida de similitud entre entrada y plantillas y aplica reglas de actualización condicionadas a un umbral de resonancia. La optimización selecciona parámetros de operación del captador (por ejemplo tensión y corriente objetivo) que maximizan la energía neta almacenada bajo la distribución estimada de energía disponible. La integración entre el modelo estocástico y el proceso adaptativo del ART permite tomar decisiones robustas frente a incertidumbre.

Simulación y validación: el sistema se ha validado mediante simulaciones extensas usando modelos públicos de consumo energético de sensores IIoT y series reales de irradiancia. Se implementaron escenarios que incluyen cambios abruptos en la disponibilidad energética para evaluar la capacidad de adaptación rápida. Los análisis emplearon regresión y estadística para cuantificar sensibilidad a parámetros clave como el umbral de resonancia y las tasas de aprendizaje. Los resultados muestran que AREA puede duplicar la vida operativa de algunos nodos en comparación con algoritmos estáticos y reducir la necesidad de reemplazo de baterías hasta en 30 por ciento anual en escenarios representativos.

Ventajas técnicas: adaptabilidad alta frente a entornos variables, estabilidad frente al olvido catastrófico, y un lazo de retroalimentación energético que corrige desviaciones por exceso o déficit. Limitaciones: las redes ART pueden requerir recursos computacionales superiores a soluciones ultraligeras, de modo que su despliegue en nodos con recursos muy limitados exige diseño de hardware o delegación en gateways. Además la afinación inicial de parámetros requiere datos representativos.

Aplicaciones prácticas: en agricultura inteligente, AREA permite que sensores de humedad y temperatura con paneles solares pequeños prolonguen su operación evitando intervenciones frecuentes. En mantenimiento predictivo, sensores de vibración y corriente mantienen continuidad de servicio y reducen costes operativos. Un despliegue viable consiste en nodos solares con un procesador embebido optimizado para ART o en una arquitectura distribuida donde un gateway con mayor capacidad ejecuta el aprendizaje y distribuye políticas a los nodos.

Contribución y novedad: la combinación de la Teoría de Resonancia Adaptativa con un lazo de control energético basado en exceso y déficit y un modelo estocástico explícito constituye la aportación principal. Este diseño permite una planificación adaptativa de la recolección que maximiza la sostenibilidad de la red y facilita su adopción industrial.

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Conclusión: AREA ejemplifica cómo aplicar técnicas avanzadas de inteligencia artificial para optimizar la recolección de energía en WSNs y reducir la dependencia de baterías. La combinación de un modelo estocástico riguroso, la adaptabilidad de ART y un lazo de retroalimentación energético ofrecen una ruta práctica y escalable para aumentar la sostenibilidad de despliegues IIoT. En Q2BSTUDIO podemos apoyar la integración de esta clase de sistemas dentro de soluciones personalizadas, desde la arquitectura en la nube hasta la implantación de agentes IA y paneles de Business Intelligence basados en power bi para monitorización en tiempo real.

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