06/09/2026
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Predecir mejor los cambios de temperatura usando menos información y menos capacidad de procesamiento. Ese es el objetivo de una investigación en la que participa el Instituto Tecnológico Superior de Huichapan (ITESHU).
El estudio fue publicado en Computers and Electrical Engineering, revista científica editada por Elsevier y reconocida internacionalmente en el área de ciencias de la computación.
El autor principal es José Miguel Hernández Paredes, docente de Ingeniería Mecatrónica del ITESHU, quien trabajó junto con investigadores de la Universidad Politécnica de la Zona Metropolitana de Guadalajara, el propio ITESHU y la Universidad Autónoma de Querétaro, como parte de la Red de Investigación OAC: Optimización, Automatización y Control.
¿Y qué hicieron exactamente? Analizaron sistemas de Internet de las Cosas (IoT) instalados en exteriores para saber cuántos datos históricos se necesitan realmente para predecir la temperatura a corto plazo con buenos resultados.
Uno de los hallazgos fue que es posible trabajar con periodos más reducidos de información reciente sin perder demasiado rendimiento en las predicciones. Esto podría ayudar a que dispositivos con poca memoria o capacidad de procesamiento funcionen de manera más eficiente.
La investigación podría tener aplicaciones en monitoreo ambiental, agricultura de precisión, edificios inteligentes, ahorro de energía y sistemas de alerta ante cambios en las condiciones ambientales.
La directora del ITESHU, Imelda Pérez Espinoza, destacó que esta publicación fortalece la investigación aplicada del instituto y la colaboración con otras universidades del país.
El trabajo también forma parte de la estrategia educativa impulsada por el gobernador Julio Menchaca Salazar y el secretario de Educación Pública de Hidalgo, Natividad Castrejón Valdez, para fortalecer la ciencia y la tecnología en la educación superior.
El artículo puede consultarse en ScienceDirect, dentro de la revista Computers and Electrical Engineering.
Una investigación muy técnica, sí, pero con una idea fácil de entender detrás: hacer predicciones más útiles usando menos recursos.